diff --git "a/arenahard_vi.jsonl" "b/arenahard_vi.jsonl" new file mode 100644--- /dev/null +++ "b/arenahard_vi.jsonl" @@ -0,0 +1,500 @@ +{"question_id": "328c149ed45a41c0b9d6f14659e63599", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ABC Sequence Puzzles & Groups", "turns": [{"content": "Sử dụng ký hiệu ABC để viết một giai điệu theo phong cách nhạc dân gian."}]} +{"question_id": "b43c07656ead4150b360294ee932b410", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ABC Sequence Puzzles & Groups", "turns": [{"content": "GIẢI BẰNG C++: Có ba lá bài có chữ cái a\n, b\n, c\nđược xếp thành một hàng theo một thứ tự nào đó. Bạn có thể thực hiện thao tác sau nhiều nhất một lần:\n\nLấy hai lá bài và hoán đổi chúng.\nHàng đó có thể trở thành abc \nsau thao tác không? Xuất \"YES\" nếu có thể, và \"NO\" nếu không.\nInput\nDòng đầu tiên chứa một số nguyên t\n(1≤t≤6\n) — số lượng các trường hợp thử nghiệm.\n\nDòng duy nhất của mỗi trường hợp thử nghiệm chứa một chuỗi duy nhất bao gồm mỗi ký tự trong ba ký tự a\n, b\n, và c\nđúng một lần, đại diện cho các lá bài.\n\nOutput\nĐối với mỗi trường hợp thử nghiệm, xuất \"YES\" nếu bạn có thể tạo hàng abc\nvới nhiều nhất một thao tác, hoặc \"NO\" nếu không.\n\nBạn có thể xuất câu trả lời trong mọi trường hợp (ví dụ: các chuỗi \"yEs\", \"yes\", \"Yes\" và \"YES\" sẽ được nhận dạng là câu trả lời tích cực).\n\nVí dụ\ninputCopy \n6 \nabc \nacb\nbac \nbca \ncab \ncba \noutputCopy \nYES \nYES \nYES \nNO \nNO \nYES \nLưu ý \nTrong trường hợp thử nghiệm đầu tiên, chúng ta không cần thực hiện bất kỳ phép toán nào, vì hàng đã là abc.\n\n\nTrong trường hợp thử nghiệm thứ hai, chúng ta có thể hoán đổi c \nvà b\n: acb→abc\n\n\nTrong trường hợp thử nghiệm thứ ba, chúng ta có thể hoán đổi b\nvà a\n: bac→abc\n\n\nTrong trường hợp thử nghiệm thứ tư, không thể tạo abc \nbằng nhiều nhất một phép toán."}]} +{"question_id": "1f07cf6d146d4038b2b93aaba3935ce0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI & Sequence Alignment Challenges", "turns": [{"content": "Giải thích cuốn sách The Alignment Problem của Brian Christian. Cung cấp một bản tóm tắt về các chủ đề và phân tích. Đề xuất danh mục tài liệu tham khảo có liên quan."}]} +{"question_id": "9f25ff7c0d6a4d74846bfe76af8d925c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI & Sequence Alignment Challenges", "turns": [{"content": "Thiết kế một giá đỡ bán động học cho lăng kính góc vuông với lực tải trước được cung cấp bởi một miếng đệm đàn hồi nén. Giá đỡ này cần được thiết kế để đảm bảo sự căn chỉnh chính xác của lăng kính với bề mặt lắp đặt và cung cấp lực căng đủ để duy trì việc truyền tải trọng một cách hiệu quả."}]} +{"question_id": "04ba0aeb79524f6c8520d47cada34f25", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Image Upscaling", "turns": [{"content": "Tôi có một tập dữ liệu chứa danh sách các hình ảnh 2D, với một hình ảnh mới, làm thế nào để tìm hình ảnh gần nhất trong tập dữ liệu"}]} +{"question_id": "93c9b4bb32f4422f954c7af9ea2bdfcd", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Image Upscaling", "turns": [{"content": "Tôi có những hình ảnh đen trắng với các đường ngang màu trắng rộng 1 pixel đi qua hình ảnh. Làm thế nào để phát hiện các đường này và loại bỏ chúng?\n"}]} +{"question_id": "ed3077a3443a4cf88233f5bc636e7394", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Startup Business Strategies", "turns": [{"content": "nếu bạn là một luật doanh nghiệp với 15 năm kinh nghiệm mua bán và sáp nhập, bạn sẽ xoay trục để ra mắt một công ty khởi nghiệp công nghệ hỗ trợ AI từng bước và chi tiết như thế nào?"}]} +{"question_id": "90b29911b57848ec89fc7d8c15f27c88", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Startup Business Strategies", "turns": [{"content": "Mô tả cách kết hợp AI vào quy trình tìm kiếm thỏa thuận đầu tư tư nhân"}]} +{"question_id": "f54e99e9686549e7a096dd16dbab28e1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AWS Cloud Services Essentials", "turns": [{"content": "Bộ nhớ ảnh hưởng như thế nào đến hiệu suất của aws lambda được viết bằng nodejs"}]} +{"question_id": "7bcf40b22c164f36a85efcbf169da647", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AWS Cloud Services Essentials", "turns": [{"content": "Tôi có một tập lệnh Python để thu thập dữ liệu trang web bằng Playwright. Bây giờ tôi muốn khởi chạy mười phiên bản của tập lệnh đó song song trên một phiên bản AWS EC2, nhưng mỗi tập lệnh sẽ liên kết với một địa chỉ IP khác nhau. Tôi có thể làm điều đó bằng Terraform như thế nào?"}]} +{"question_id": "847e0891929a4521aee127ee20b50e30", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Acrobat PDF Management Tips", "turns": [{"content": "Làm thế nào để thêm thanh công cụ vào một phần?"}]} +{"question_id": "b26d8c58eaa04b1f8e7e88da9ddd4ed9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Acrobat PDF Management Tips", "turns": [{"content": "Xin chào. Tôi có URL này mà tôi có thể dán vào trình duyệt Microsoft Edge của mình và nó tải xuống tệp PDF cho tôi từ báo cáo trực tuyến Power BI của tôi. URL là: https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF \n\nTất nhiên, trước tiên nó yêu cầu tôi đăng nhập vào tài khoản Power BI của mình khi tôi nhập URL lần đầu tiên, sau đó nó sẽ chuyển trực tiếp đến báo cáo và tải xuống PDF. Tôi đã viết một mã python để thực hiện việc này cho mình. Mã đã tải xuống được PDF. Tuy nhiên, tệp PDF do mã python tạo ra sẽ không mở được - nó đưa ra lỗi khi tôi cố mở tệp \"Adobe acrobat reader không thể mở 'AriaPark.pdf'...\". Tôi không chắc vấn đề là gì. Có lẽ, vấn đề là mã Python không biết thông tin đăng nhập Power-BI của tôi để truy cập PDF hoặc có thể là do một lý do nào khác? Bạn vui lòng giúp tôi được không? Mã Python tôi đang sử dụng như sau:\n\nimport requests\nimport os\n# Main Power BI report URL\nfull_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\"\n\nresponse = requests.get(full_url)\nfilename = f\"AriaPark.pdf\"\nwith open(filename, 'wb') as file:\n file.write(response.content)\n\nprint(\"Reports have been successfully downloaded.\")\n\n"}]} +{"question_id": "379a490a6eae40608abf3501807b2545", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Algebra and Number Theory", "turns": [{"content": " Xét trạng thái:\n$$\\ket{\\psi} = \\frac{\\ket{00} + \\ket{01} + \\ket{10}}{\\sqrt{3}}$$\n\n(a). Tính ma trận mật độ giảm của qubit thứ hai của $\\ket{\\psi}$."}]} +{"question_id": "92abeb14dc734237a9ff52c4062b9b98", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Algebra and Number Theory", "turns": [{"content": "Chứng minh rằng Q(sqrt(-11)) là miền lý tưởng chính"}]} +{"question_id": "3f85bf93f18343dbb17e228a214a3800", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Guitar Chord Theory", "turns": [{"content": "Viết cho tôi một tiến trình hợp âm ở khóa Đô trưởng. Làm cho nó nghe buồn và chậm."}]} +{"question_id": "51c444da19ec4cf1a5fc387667e4a7cf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Guitar Chord Theory", "turns": [{"content": "Bạn có thể nghĩ ra một tiến trình hợp âm 12 ô nhịp ở cung C phù hợp với cung Lydian không?"}]} +{"question_id": "e9a2e1240f4a46b6a832bb5d71b20ee1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Mathematical Problem-Solving", "turns": [{"content": "Alice và Bob có hai con xúc xắc. \n\nHọ cùng nhau lăn xúc xắc, ghi lại tổng của hai giá trị hiện ra, và lặp lại.\n\nĐể Alice thắng, hai lượt liên tiếp (tức là, hai tổng liên tiếp) cần phải cho ra kết quả là 7. Để Bob thắng, anh ta cần phải thấy số tám theo sau là số bảy. Chúng ta mong đợi ai sẽ thắng trò chơi này?\n\nBạn được yêu cầu cung cấp một phân tích trùng khớp với kết quả mô phỏng. Bạn có thể cung cấp nhiều câu trả lời trong các lần lặp liên tiếp. Bạn được phép chạy mô phỏng sau 2 lần lặp. Sau mỗi lần phân tích, đưa ra phản hồi về độ chính xác và tính đầy đủ để chúng ta có thể cải thiện trong lần lặp khác. Nếu vậy, hãy kết thúc câu trả lời bằng \"TIẾP TỤC LẶP LẠI [x]\" và đợi thông tin nhập vào của tôi. Khi không còn vấn đề nào về độ chính xác hoặc tính đầy đủ để giải quyết và phân tích toán học phù hợp với kết quả mô phỏng, vui lòng kết thúc bằng cách nhập \"Đà GIẢI QUYẾT\". Luôn kết thúc bằng \"TIẾP TỤC LẶP LẠI [x]\" hoặc \"Đà GIẢI QUYẾT\"."}]} +{"question_id": "6b31320632de4e0bbf9b63d3cc78c58e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Mathematical Problem-Solving", "turns": [{"content": "Một giải vô địch bóng bàn dành cho $2^n$ người chơi được tổ chức theo hình thức đấu loại trực tiếp với $n$ vòng, vòng cuối cùng là vòng chung kết. Hai người chơi được chọn ngẫu nhiên. Tính xác suất họ gặp nhau: (a) ở vòng đầu tiên, (b) ở vòng chung kết, (c) ở bất kỳ vòng nào."}]} +{"question_id": "46e73778f43143199f88b2e354df85eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Matplotlib Customizations", "turns": [{"content": "Làm cách nào tôi có thể tạo một biểu đồ seaborn bao gồm các giá trị về độ cao của thanh và khoảng tin cậy?"}]} +{"question_id": "69120423cec04acca9f2b8d5f68b391c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Matplotlib Customizations", "turns": [{"content": "Bạn có thể cho tôi một số mã Seaborn để vẽ ECDF của tập dữ liệu được tăng cường KDE không?"}]} +{"question_id": "ed426d6069064ad9bf21e83bcb29f356", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Random Number Techniques", "turns": [{"content": "Viết một hàm tạo ra các số ngẫu nhiên có độ an toàn về mặt mật mã. "}]} +{"question_id": "9d7d8b61b76f4695a5590a9f6bfc0017", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Random Number Techniques", "turns": [{"content": "Làm thế nào để thiết lập hạt giống cho trình tạo ngẫu nhiên trong Python trong luồng?"}]} +{"question_id": "2089a27fe9e2495d97a0cf27619d11a3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Regex Techniques", "turns": [{"content": "Regex để chọn tất cả các phần tử có chứa chuỗi 'transform=\"matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)\"'. Cũng có thể có ngắt dòng."}]} +{"question_id": "fae4f754f12f40db8178d3683eb1eddc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Regex Techniques", "turns": [{"content": "viết biểu thức chính quy pcre không chứa C:\\"}]} +{"question_id": "9db47b0594014729b777c10678597e7f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced TypeScript Concepts", "turns": [{"content": "tạo cho tôi một mã javascript để tìm một đối tượng theo tên của nó sâu bên trong một đối tượng được cho, đảm bảo rằng mã này không sử dụng đệ quy và có thể trả về đường dẫn được sử dụng để tiếp cận đối tượng"}]} +{"question_id": "31615ee9cc8448cd9d225bdb87a5ffdc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced TypeScript Concepts", "turns": [{"content": "Nếu tôi có một lớp TypeScript như sau:\n\nclass Foo {\n ReactProperties: {\n a: string;\n }\n}\n\nLàm thế nào để tôi trích xuất kiểu của đối tượng thành viên ReactProperties từ kiểu của lớp?"}]} +{"question_id": "51139d7be0fe4a07bc2d577614ac4487", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Agile Scrum Leadership", "turns": [{"content": "Xem xét các Công cụ Tư duy và tổ chức kiến thức cá nhân, vui lòng liệt kê một số khuôn khổ thực hành tốt nhất mô tả chi tiết hệ thống quy trình và thực hành tốt nhất. Vui lòng lập danh sách toàn diện các khuôn khổ và tóm tắt ba khuôn khổ đầu tiên chi tiết hơn."}]} +{"question_id": "5c5cb72f4d7b43caa476359c57e898de", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Agile Scrum Leadership", "turns": [{"content": "Giới thiệu Ethan, bao gồm mức độ kinh nghiệm của anh ấy với các phương pháp phát triển phần mềm như phát triển theo mô hình waterfall và agile. Mô tả sự khác biệt chính giữa phát triển phần mềm theo mô hình waterfall truyền thống và phát triển phần mềm theo phương pháp agile. Theo ý kiến của anh ấy, những ưu điểm và nhược điểm đáng chú ý nhất của từng phương pháp là gì?"}]} +{"question_id": "face6a5531854b188dfc266e289ee595", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Algorithms and Problem Solving", "turns": [{"content": "**Vấn đề** \nMột người mẹ đã mua một bộ đồ chơi gồm \n�\nN món cho \n2\n2 đứa con của cô ấy, Alice và Bob. Cô ấy đã quyết định món đồ chơi nào dành cho ai, nhưng cô ấy quên giá trị tiền tệ của các món đồ chơi. Cô ấy chỉ nhớ rằng các món đồ chơi được sắp xếp theo thứ tự tăng dần giá trị của chúng. Giá trị luôn là số không âm. \n\nMột phân phối được cho là công bằng khi không quan trọng giá trị thực tế của các món đồ chơi là bao nhiêu, sự chênh lệch giữa giá trị của các món đồ chơi Alice nhận được và các món đồ chơi Bob nhận được không vượt quá giá trị lớn nhất của bất kỳ món đồ chơi nào. \n\nCụ thể, cho \n�\n�\nv \ni\n​ \n là giá trị của món đồ chơi thứ \n�\ni và \n�\nS là một chuỗi nhị phân sao cho \n�\n�\n= \n1\nS \ni\n​ \n=1 nếu món đồ chơi được dành cho Alice, và \n�\n�\n= \n0\nS \ni\n​ \n=0 nếu món đồ chơi được dành cho Bob. \nSau đó, phân phối được biểu diễn bởi \n�\nS được cho là công bằng nếu, đối với tất cả các mảng \n�\nv thoả mãn \n0 \n≤ \n�\n1 \n≤ \n�\n2 \n≤ \n.\n.\n.\n. \n≤ \n�\n�\n0≤v \n1\n​ \n≤v \n2\n​ \n≤....≤v \nN\n​ \n, \n\n∣ \n∑ \n�\n= \n1 \n�\n�\n�\n⋅ \n[\n�\n�\n= \n1 \n] \n− \n∑ \n�\n= \n1 \n�\n�\n�\n⋅ \n[\n�\n�\n= \n0 \n] \n∣ \n≤ \n�\n�\n∣∣ \n​ \ni=1 \n∑ \nN\n​ \nv \ni\n​ \n⋅[s \ni\n​ \n=1]− \ni=1 \n∑ \nN\n​ \nv \ni\n​ \n⋅[s \ni\n​ \n=0] \n∣∣ \n​ \n≤v \nN\n​ \n\ntrong đó \n[\n�\n] \n[P] là \n1\n1 nếu \n�\nP là đúng, và \n0\n0 nếu sai. \n\nBạn được cung cấp chuỗi nhị phân \n�\nS biểu diễn phân phối. \nIn CÓ nếu phân phối đã cho là công bằng, và KHÔng nếu ngược lại. \n\nĐịnh dạng đầu vào \nDòng đầu tiên của đầu vào chứa một số nguyên duy nhất \n�\nT, biểu thị số lượng trường hợp thử nghiệm. \nMỗi trường hợp thử nghiệm bao gồm hai dòng đầu vào. \nDòng đầu tiên của mỗi trường hợp thử nghiệm chứa một số nguyên duy nhất \n�\nN, số món đồ chơi. \nDòng thứ hai của mỗi trường hợp thử nghiệm chứa chuỗi nhị phân \n�\nS có độ dài \n�\nN. \nĐịnh dạng đầu ra \nĐối với mỗi trường hợp thử nghiệm, xuất ra một dòng mới câu trả lời: CÓ hoặc KHÔNG tùy thuộc vào việc \n�\nS đại diện cho một phân phối công bằng hay không. \n\nMỗi ký tự trong đầu ra có thể được in ở dạng chữ thường hoặc chữ hoa, ví dụ: các chuỗi KHÔNG, không, khÔng, và Không đều được coi là tương đương. \n\nRàng buộc\n1\n≤\n�\n≤\n1\n0\n4\n1≤T≤10 \n4\n \n1\n≤\n�\n≤\n1\n0\n5\n1≤N≤10 \n5\n \nTổng của\n�\nN tất cả các trường hợp thử nghiệm không vượt quá \n3\n⋅\n1\n0 \n5\n3⋅10 \n5\n .\n�\nS là một chuỗi nhị phân có độ dài \n�\nN. \nVí dụ 1: \nĐầu vào\nĐầu ra\n6 \n1 \n1 \n2 \n00 \n4 \n1010 \n4 \n1100 \n6 \n010101 \n5 \n00001 \nCÓ \nKHÔNG \nCÓ\nKHÔNG \nCÓ\nKHÔNG \nExplanation:\nTest case \n1\n1: The given formula reduces to \n∣\n�\n1\n∣\n≤\n�\n1\n∣v \n1\n​\n ∣≤v \n1\n​\n , which is true since \n�\n1\n≥\n0\nv \n1\n​\n ≥0.\n\nTest case \n2\n2: The distribution is not fair for \n�\n1\n=\n�\n2\n=\n1\nv \n1\n​\n =v \n2\n​\n =1, hence the answer is NO.\nNote that the distribution is fair for \n�\n1\n=\n�\n2\n=\n0\nv \n1\n​\n =v \n2\n​\n =0, but we need to check if its fair for all possible \n�\nv satisfying the constraints.\n\nTest case \n3\n3: It can be proved that the distribution is always fair.\n\nTest case \n4\n4: The distribution is not fair for \n�\n=\n[\n1\n,\n2\n,\n4\n,\n8\n]\nv=[1,2,4,8].\n\naccepted\nAccepted\n28\ntotal-Submissions\nSubmissions\n580\naccuracy\nAccuracy\n5.17 give a short c program to it"}]} +{"question_id": "dbff049f35b142249c18d8faebe84039", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Algorithms and Problem Solving", "turns": [{"content": "Bài toán \nBạn đang tổ chức một giải đấu cờ vua với \n2 \n� \n2N người. Chính xác \n� \nX trong số họ là những người chơi được xếp hạng và 2 \n� \n− \n�\n 2N−X còn lại là những người chơi không được xếp hạng. \n\nNhiệm vụ của bạn là phân phối những người chơi thành \n�\n N cặp, trong đó mỗi người chơi sẽ chơi với người được ghép đôi với họ. \n\nVì bạn muốn những người chơi được xếp hạng có lợi thế, bạn muốn ghép họ với những người chơi không được xếp hạng. Do đó, bạn muốn giảm thiểu số lượng người chơi được xếp hạng mà đối thủ của họ cũng được xếp hạng. \nIn ra số lượng người chơi được xếp hạng tối thiểu mà đối thủ của họ cũng được xếp hạng, trong số tất cả các cặp có thể. \n\nĐịnh dạng đầu vào \nDòng đầu tiên của đầu vào sẽ chứa một số nguyên \n� \nT, biểu thị số lượng các trường hợp kiểm tra. \nMỗi trường hợp kiểm tra bao gồm \n1 \n1 dòng chứa \n2 \n2 số nguyên cách nhau bởi dấu cách \n� \nN và \n� \nX, nghĩa là có \n2 \n� \n2N người chơi và \n�\nX trong số họ được xếp hạng. \nĐịnh dạng đầu ra \nĐối với mỗi trường hợp kiểm tra, đầu ra trên một dòng mới số lượng tối thiểu những người chơi được xếp hạng sẽ có những đối thủ được xếp hạng.\n\nRàng buộc \n1 \n≤ \n� \n≤ 2600 \n1≤T≤2600 \n1 \n≤ \n� \n≤ \n50 \n1≤N≤50 \n0 \n≤ \n� \n≤ \n2 \n⋅ \n� \n0≤X≤2⋅N \nMẫu 1: \nInput\nOutput\n6\n1 0\n1 1\n1 2\n4 4\n4 6\n10 20\n0\n0\n2\n0\n4\n20 \nGiải thích: \nTrường hợp kiểm tra \n1 \n1: Không có người chơi nào được xếp hạng và do đó không có người chơi nào được xếp hạng có đối thủ cũng được xếp hạng. Do đó, câu trả lời là \n0 \n0. \n\nTrường hợp kiểm tra \n2 \n2: Chỉ có một trận đấu duy nhất, đó là giữa một người chơi được xếp hạng và một người chơi không được xếp hạng. Do đó, câu trả lời là \n0 \n0.\n\nTrường hợp thử nghiệm \n3 \n3: Chỉ có một trận đấu, giữa \n2 \n2 người chơi được xếp hạng. Do đó, câu trả lời là \n2 \n2 vì cả hai đều đóng góp vào số lượng người chơi được xếp hạng mà đối thủ của họ cũng được xếp hạng. \n\nđã chấp nhận \nĐã chấp nhận \n630\nTổng cộng-Bài nộp \nBài nộp \n1656 \nĐộ chính xác \nĐộ chính xác \n45,65 \nBạn có thích câu lệnh của bài toán không? \n2 người dùng thấy hữu ích \nC ​ \n\n\n\n\n0:0 \ncung cấp một chương trình c cho nó"}]} +{"question_id": "60856d87b3484a4db45a67ac560a2b06", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Android Development Challenges", "turns": [{"content": "[CXX1429] lỗi khi xây dựng với ndkBuild sử dụng E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT của bạn trỏ đến một tệp không xác định: E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk \n\nHệ thống xây dựng C++ [cấu hình] không thành công khi thực thi:\n @echo off\n \"C:\\\\Users\\\\BMV3\\\\AppData\\\\Local\\\\Android\\\\Sdk\\\\ndk\\\\25.1.8937393\\\\ndk-build.cmd\" ^\n \"NDK_PROJECT_PATH=null\" ^\n \"APP_BUILD_SCRIPT=E:\\\\Dhruvin kheni\\\\Backup\\\\Backup\\\\Pancard_pe_loan\\\\Pancard_pe_loan\\\\app\\\\src\\\\main\\\\jni\\\\Android.mk\" ^\n \"NDK_APPLICATION_MK=E:\\\\Dhruvin kheni\\\\Backup\\\\Backup\\\\Pancard_pe_loan\\\\Pancard_pe_loan\\\\app\\\\src\\\\main\\\\jni\\\\Application.mk\" ^\n \"APP_ABI=arm64-v8a\" ^\n \"NDK_ALL_ABIS=arm64-v8a\" ^\n \"NDK_DEBUG=1\" ^\n \"APP_PLATFORM=android-26\" ^\n \"NDK_OUT=E:\\\\Dhruvin kheni\\\\Backup\\\\Backup\\\\Pancard_pe_loan\\\\Pancard_pe_loan\\\\app\\\\build\\\\intermediates\\\\cxx\\\\Debug\\\\6h295i67/obj\" ^\n \"NDK_LIBS_OUT=E:\\\\Dhruvin kheni\\\\Backup\\\\Backup\\\\Pancard_pe_loan\\\\Pancard_pe_loan\\\\app\\\\build\\\\intermediates\\\\cxx\\\\Debug\\\\6h295i67/lib\" ^\n \"APP_SHORT_COMMANDS=false\" ^\n \"LOCAL_SHORT_COMMANDS=false\" ^\n -B ^\n -n\n from E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\nC:/Users/BMV3/AppData/Local/Android/Sdk/ndk/25.1.8937393/build/../build/core/add-application.mk:88: *** Android NDK: Aborting... . Stop.\nAffected Modules: app"}]} +{"question_id": "7cbfd2a54982478e8228877fd89b4600", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Android Development Challenges", "turns": [{"content": "Người dùng\nTôi là một nhà phát triển Android. Khi chạy ứng dụng ONNX runtime của tôi, mức sử dụng CPU là ~40%. Làm thế nào tôi có thể tăng mức sử dụng CPU cho ứng dụng của mình?"}]} +{"question_id": "6a82bab747f644fb9c5d648114fb6597", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Approximate Vector Subset Selection", "turns": [{"content": "Cung cấp 15 vectơ tấn công trong lĩnh vực Sản xuất và các phương pháp để giảm thiểu các rủi ro đã xác định "}]} +{"question_id": "f7c6dcee42e646abac890e3bb540d403", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Approximate Vector Subset Selection", "turns": [{"content": "Tôi nên học Deep Learning theo thứ tự nào từ những kiến ​​thức nền tảng như ma trận và vectơ cho đến bộ biến đổi?"}]} +{"question_id": "66de1a59fcb2421c978bd9bb4be8ea6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Archive Formats and Encryption", "turns": [{"content": "Viết một chương trình Python hoàn chỉnh để lưu trữ các tệp trong một thư mục được chỉ định thành các tệp zip riêng biệt trên Linux."}]} +{"question_id": "32e124cb2eae422ba5c33985b00cd8c0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Archive Formats and Encryption", "turns": [{"content": "Tôi có bản sao lưu hệ thống Linux Mint của mình từ tháng trước trong một tập hợp các tệp .gz (tar đã nén). Tôi có thể sử dụng đối số nào với tar để cập nhật bất kỳ tệp nào đã thay đổi mà không cần lưu trữ lại các tệp không thay đổi?"}]} +{"question_id": "a3dfabb011e245e190a0147fef6ff14b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Pair Sum Optimization", "turns": [{"content": "Cho một mảng nhị phân 'nums', bạn cần tìm độ dài tối đa của một mảng con liên tiếp sao cho số lượng 0 và 1 trong mảng con đó bằng nhau.\n\nGiải thích:\n\nMảng nhị phân là mảng chỉ chứa các phần tử 0 và 1.\nMảng con là một tập con của các chỉ số trong mảng gốc.\nMảng con liên tiếp là mảng con mà trong đó tất cả các phần tử đều liên tiếp, tức là bất kỳ phần tử nào nằm giữa phần tử đầu tiên và phần tử cuối cùng của mảng con đều là một phần của nó.\nVí dụ:\nInput :nums = [0, 1]\nOutput : 2\nGiải thích: Mảng con liên tiếp dài nhất có số lượng 0 và 1 bằng nhau là [0, 1] với độ dài là 2.\nInput : nums = [0, 1, 0]\nOutput : 2\nGiải thích: Mảng con liên tiếp dài nhất có số lượng 0 và 1 bằng nhau là [0, 1] hoặc [1, 0], cả hai đều có độ dài là 2.\nInput : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]\nOutput : 6\nGiải thích: Mảng con liên tiếp dài nhất có số lượng 0 và 1 bằng nhau là [0, 0, 0, 1, 1, 1] với độ dài là 6.\nBài toán yêu cầu tìm độ dài tối đa của một mảng con liên tiếp trong mảng nhị phân 'nums' sao cho số lượng 0 và 1 bằng nhau."}]} +{"question_id": "20c9d951035f4b778d201db3859786c9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Pair Sum Optimization", "turns": [{"content": "Giúp tôi giải quyết câu hỏi sau. Vui lòng cung cấp một giải pháp từng bước dễ hiểu và trực quan:\n\nCho hai mảng đã được sắp xếp nums1 và nums2 có kích thước lần lượt là m và n, hãy trả về giá trị trung vị của hai mảng đã được sắp xếp."}]} +{"question_id": "65e7230293c14227b2bf7fc8113e8378", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Positioning & SAT Solving", "turns": [{"content": "Trong GAMS, giả sử tôi có s tham số được lập chỉ mục trên hai tập hợp P1(A,B), và tôi có một ánh xạ một-một khác ánh xạ chính xác từng phần tử của B tới từng phần tử của C. Làm thế nào tôi có thể tạo một tham số mới P2(A,C) sao cho mỗi giá trị của P2 lấy giá trị được ánh xạ từ P1?"}]} +{"question_id": "91e8fc5340fe4c21b697ec329bf62eb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Positioning & SAT Solving", "turns": [{"content": "Tôi có một tập hợp các ví dụ (đó là các phép gán $n$ biến $x_1 ... x_n$ được gắn nhãn là nghiệm (+) hoặc không phải nghiệm (-). Mục tiêu là tìm tập hợp con nhỏ nhất của các biến trong $x_1 ... x_n$ sao cho có thể phân chia giữa (+) và (-) bằng cách chỉ nhìn thấy các biến này."}]} +{"question_id": "4587e8a3798646af8f351685e6949788", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Aspiring Data Scientist Guidance", "turns": [{"content": "Bạn là một nhà khoa học dữ liệu, hãy đưa ra một tập lệnh Python trong OOP để lấy mẫu máy đánh bạc nhiều tay theo ngữ cảnh từ 3 mô hình"}]} +{"question_id": "2a6d0b92fbb5448bb2f7540db9645674", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Aspiring Data Scientist Guidance", "turns": [{"content": "Chiến lược thâm nhập thị trường thành công nhất cho doanh nghiệp dịch vụ được quản lý là gì?"}]} +{"question_id": "70dccc6c737b47ff842cbb50ed6b249a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Audio Signal Direction Detection", "turns": [{"content": "Chào bạn, bạn nghĩ sao về mã Arduino này liên quan đến khả năng hiểu, tối ưu hóa và kích thước?\nCó gợi ý nào để cải thiện không?\n\nvoid cycleLEDs(int interval) {\n const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);\n static unsigned long lastChange = 0;\n static int currIndex = 0; // Use static to retain value between function calls\n int nextIndex = 0;\n \n if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {\n\n // Determine direction\n int direction = interval < 0 ? -1 : 1;\n\n // Update secondary index\n nextIndex = currIndex + direction;\n if (nextIndex < 0) {\n nextIndex = nOutPins - 1;\n } else if (nextIndex >= nOutPins) {\n nextIndex = 0;\n }\n \n // Turn off all LEDs\n for (int i = 0; i < nOutPins; i++) {\n if (i == currIndex || i == nextIndex){\n digitalWrite(outPins[i], HIGH);\n } else {\n digitalWrite(outPins[i], LOW);\n } \n }\n\n // Update current index\n currIndex += direction;\n if (currIndex < 0) {\n currIndex = nOutPins - 1;\n } else if (currIndex >= nOutPins) {\n currIndex = 0;\n }\n\n // Update timer\n lastChange = millis();\n }\n}\n\nCảm ơn bạn đã giúp đỡ, tôi trân trọng ý kiến đóng góp của bạn.\n\n"}]} +{"question_id": "a3977c9da04d41a0bbdaea3cf66fd0a4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Audio Signal Direction Detection", "turns": [{"content": "tìm vấn đề: #include \"mbed.h\"\n#include \n\nDigitalOut ledYellow(D2); // Đèn LED màu vàng gắn với chân D2\nDigitalOut ledAmber(D3); // Đèn LED màu hổ phách gắn với chân D3\nDigitalOut ledRed(D4); // Đèn LED màu đỏ gắn với chân D4\n\nThread thread2; // Đối tượng thread thứ 2\nThread thread3; // Đối tượng thread thứ 3\n\nint counter = 0; // Biến đếm\n\n// Hàm con điều khiển các đèn LED\nvoid ledAny(DigitalOut *ledA) {\n while(true) {\n *ledA = 1; // Bật đèn LED\n ThisThread::sleep_for(500ms); // Dừng 500ms\n *ledA = 0; // Tắt đèn LED\n ThisThread::sleep_for(1500ms); // Dừng 1500ms\n printf(\"My pointer is %p\\n\", *ledA); // In ra địa chỉ bộ con trỏ\n }\n}\n\n// Hàm main() chạy trong thread riêng biệt trong hệ điều hành\nint main() {\n\n thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow)); // Bắt đầu thread điều khiển LED vàng\n ThisThread::sleep_for(1000ms); // Dừng 1000ms\n thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber)); // Bắt đầu thread điều khiển LED hổ phách\n\n while (true) {\n counter = counter + 1; // Tăng biến đếm\n\n ledRed.write(true); // Bật đèn LED đỏ\n ThisThread::sleep_for(500ms); // Dừng 500ms\n ledRed.write(false); // Tắt đèn LED đỏ\n ThisThread::sleep_for(500ms); // Dừng 500ms\n\n if (counter > 20) {\n thread2.terminate(); // Dừng thread2 nếu biến đếm lớn hơn 20\n }\n\n\n }\n}"}]} +{"question_id": "4a60873735a64c2c95c0ba24cb441aaa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Automated Testing & Tools", "turns": [{"content": "Có phương pháp dừng sớm (để kiểm soát vấn đề kiểm tra nhiều lần trong các bài kiểm tra giả thuyết) cho một tập dữ liệu có xác suất vượt qua ban đầu không. Ví dụ, tôi có một tập hợp các chiến lược thị trường tài chính với xác suất kỹ năng ban đầu bằng cách sử dụng tỷ lệ sharpe xác suất. Tôi muốn kiểm tra các chiến lược này cho một tập dữ liệu khác nhưng tôi cũng muốn kiểm soát nhiều lần kiểm tra. Kiểm tra tất cả các chiến lược khả dụng sẽ dẫn đến nhiều vấn đề kiểm tra. Vì vậy, tôi chỉ muốn kiểm tra một tập hợp con các chiến lược của mình. Có phương pháp dừng sớm cho ứng dụng này không?"}]} +{"question_id": "e7e76d4bcf0342308ca6153634000a4a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Automated Testing & Tools", "turns": [{"content": "Bạn có thể viết danh mục dịch vụ cho công ty tư vấn Microsoft M365 tập trung vào Dữ liệu, Quản lý dữ liệu, Tự động hóa và AI không? Trọng tâm nên là kiểm toán, lộ trình, tư vấn và công nghệ tiên tiến trong hệ sinh thái M365 nhưng không phải là trọng tâm duy nhất"}]} +{"question_id": "fd64e8bac19e4e56b194599b3ba17ec1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Baking and Peanut Butter Recipes", "turns": [{"content": "Cho tôi một công thức làm 5 lít melomel dâu tây và mâm xôi. Sử dụng đơn vị đo lường theo hệ mét."}]} +{"question_id": "ec7f8d669ea8455a8e67fe860520352f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Baking and Peanut Butter Recipes", "turns": [{"content": "Xem xét hương vị của các thành phần. Các thành phần là: cá ngừ, muối, sô cô la \nTạo một bảng dự phòng cho các kết hợp thành phần. Mỗi hàng đại diện cho một thành phần. Mỗi cột đại diện cho một thành phần. Mỗi ô có hồ sơ hương vị của sự kết hợp thành phần. "}]} +{"question_id": "db60d25a509f454b878cc2c5371d5f6f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Basic Assembly Operations", "turns": [{"content": "tôi cần phân bổ một số không gian trên ngăn xếp cho các biến cục bộ của tôi (trong x86-64 nasm assembly)"}]} +{"question_id": "f0c7479e7bde4b9aa80dd79dad179755", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Basic Assembly Operations", "turns": [{"content": "Viết một hàm trong PPC64 để tải GOT và gọi một hàm trong GOT"}]} +{"question_id": "d6410be3847048f188e27568e4e9f0d1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Batch Size in Deep Learning", "turns": [{"content": "Khi đào tạo mạng nơ-ron của tôi, tôi có thể giảm được độ mất mát xuống dưới 4,5 ở 10.000 lần lặp. Nỗ lực mới nhất bao gồm thử kích thước lô là 512, 1024 và 2048 trong khi vẫn giữ kích thước khối ở mức 4. Tất cả những điều này được thực hiện trong bối cảnh của nanoGPT. Điều đáng chú ý là khi tôi chạy kích thước lô là 12 và kích thước khối là 1024, tôi đã giảm được độ mất mát xuống còn 4,32 sau 10.000 lần lặp. Theo ý kiến và kinh nghiệm của bạn, tôi có thể thực hiện những bước nào để giảm độ mất mát? Xin lưu ý rằng card màn hình của tôi có 12GB RAM và vốn từ vựng bao gồm 20.000 từ. Mỗi câu bao gồm chính xác bốn mã thông báo. Bạn có gợi ý nào về cách tôi có thể cải thiện mạng nơ-ron không?"}]} +{"question_id": "3971e3d0eb194b8c9344030bebd0c6aa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Batch Size in Deep Learning", "turns": [{"content": "Sau đây là các sự cố hàng đầu được báo cáo cho hệ thống Lên lịch. Bạn có thể phân loại chúng và báo cáo về số lượng các sự cố phổ biến nhất không:\n\nTiêu đề ShortResolution\nSự cố đồng bộ hóa Planner-Loadboard.\tĐã sửa lỗi sao chép công việc.\nSự cố đồng bộ hóa tác vụ Loadboard-Planner.\tĐã xóa chỉ báo dự báo bằng cách đổi tên.\nCập nhật tiêu đề HDSS MLS West Allis.\tĐổi tên tài nguyên được sao chép vào ngày hôm sau.\n\"Thiết lập bảng tác vụ hàng ngày\" Đã khắc phục sự cố tạo tác vụ kép.\n\"Các tác vụ công việc đã hủy vẫn nằm trong LB2\"\tĐã khắc phục sự cố ký tự. Đã cập nhật OM.\nNhiệm vụ bị thiếu khi nhấn trong 3 giờ Đã cập nhật dữ liệu và lập kế hoạch.\nLỗi hiển thị tác vụ Loadboard.\tĐặt lại kết nối Citrix.\nLỗi sắp xếp trước cho lô Cafe Sheet. Đã tạo số tác vụ mới.\nBộ lọc không bắt được FSC MC.\tĐã thêm toán tử 'contain' để tìm kiếm\nSự cố truy cập với các phím tắt LB2 & Finishing Toolset tại PEI-111. Triển khai LB2 thành công.\nSự cố truy cập với máy trạm LB2.\tĐã giải quyết sự cố triển khai LB2.\nLoadboard gặp sự cố và vấn đề đăng nhập.\tMáy chủ Citrix đã được giải quyết, đang tiến hành sửa lỗi đăng nhập.\nLỗi công cụ Loadboard LB2.\tLỗi LB2 đã được giải quyết, không có hành động nào được thực hiện.\nSự chậm trễ trong triển khai gây ra thời gian ngừng hoạt động\tVấn đề chưa được giải quyết. Yêu cầu triển khai máy ép.\nLỗi máy chủ Loadboard.\tChuyển đổi môi giới đã giải quyết được sự cố LB2.\nSự cố Loadboard - Khẩn cấp!\tDữ liệu Ink jet đã được sửa; lịch trình đã được tải."}]} +{"question_id": "4c2a6d7d4a4243e0ab0a633c348444e8", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Binance USDT Historical Data", "turns": [{"content": "viết mã python để lấy dữ liệu cổ phiếu hàng ngày từ yfinance và vẽ đồ thị"}]} +{"question_id": "68ab3fd2a31c473b97c416ddb1ccffb4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Binance USDT Historical Data", "turns": [{"content": "Sử dụng pandas-ta, tôi có dữ liệu ngoại hối và cột 'EMA50'. Tôi muốn phát hiện nơi giá đóng cửa vượt qua giá trị 'EMA50'."}]} +{"question_id": "f4c8b624448a40dc82757a8801093c1b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bob, Alice, Relationships & Interactions", "turns": [{"content": "Viết một bài hát về cá trê theo phong cách của Bob Dylan."}]} +{"question_id": "bc75023ee4bc4b9b8e01865429907014", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bob, Alice, Relationships & Interactions", "turns": [{"content": "Viết một dự án php để mở một cơ sở dữ liệu MySQL có tên là Bob và nhận các trường field1, field2 qua http post và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu"}]} +{"question_id": "2c53e72874844987b48588106c705039", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Browser Extensions Development", "turns": [{"content": "Viết một phần bổ trợ trên chrome lưu nội dung của trang hiện tại"}]} +{"question_id": "bd49bd3cc95843f9addca45abe0b27a7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Browser Extensions Development", "turns": [{"content": "Tôi đang chuyển từ MacOS Mojave với Safari 14 sang một chiếc Mac mới chạy Safari 17 trên MacOS Sonoma. Tôi muốn Safari trên chiếc Mac mới của mình tự động mở với tất cả các tab đang mở trên chiếc Mac cũ. Lưu ý rằng Safari 14 không hỗ trợ tab iCloud, và tôi không muốn phải mở thủ công từng tab vì tôi có hàng trăm tab!"}]} +{"question_id": "984787b1d5c64bb7b6dcd485ff8a70e6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bug-Related German Translation", "turns": [{"content": "Một con bọ đã xâm nhập vào vỏ máy tính khiến phần mềm bị lỗi, điều này thực sự khiến tôi khó chịu nhưng ít nhất chúng tôi đã phát hiện ra rằng không ai đã gắn bọ trong căn phòng. \nMỗi trường hợp của từ bug có nghĩa là gì trong câu trên."}]} +{"question_id": "c63a6be043534eda89675bdc0310bc43", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bug-Related German Translation", "turns": [{"content": "Tìm cách khắc phục lỗi này : \n```Độ dài ngữ cảnh tối đa của mô hình này là 2048 token. Tuy nhiên, tin nhắn của bạn đã tạo ra hơn 2364 token.```"}]} +{"question_id": "a89e93c61470449389c17d1f0fcb8469", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bulk Ticket Pricing Mathematics", "turns": [{"content": "Tôi muốn bạn hoạt động như một nhà phát triển phần mềm giàu kinh nghiệm. Tôi sẽ cung cấp thông tin về các yêu cầu của ứng dụng web. Nhiệm vụ của bạn là đưa ra kiến trúc kết nối hệ thống, danh sách cụ thể các thư viện mã trợ giúp, danh sách rõ ràng gồm 5 sprint ticket từ quá trình thiết lập dự án và danh sách chi tiết các tác vụ cho từng ticket như vậy để phát triển ứng dụng có khả năng mở rộng và an toàn với NodeJS, SQL và React. Yêu cầu của tôi là: 'Tôi mong muốn một hệ thống cho phép người dùng đăng ký và lưu trữ thông tin liên quan đến kiểm kê thiết bị cơ khí (tên, tham chiếu, số lượng, v.v.) theo vai trò của họ. Sẽ có vai trò người dùng, nhân viên và quản trị viên. Người dùng có thể xem tất cả và cập nhật các bản ghi riêng lẻ. Nhân viên cũng có thể thêm bản ghi mới và nộp các bản cập nhật hàng loạt. Quản trị viên cũng phải tạo và loại bỏ các thực thể như trường ddbb và người dùng'. Triển khai các biện pháp tốt nhất trên đề xuất của bạn"}]} +{"question_id": "74c4255dd61d41d68ea69e4469a63fce", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bulk Ticket Pricing Mathematics", "turns": [{"content": "Tôi cần kết nối một danh sách FBID được tìm thấy trong phiếu hỗ trợ (bảng dim_tier1_job_final) với danh sách các ID trang được tìm thấy trong danh sách mục tiêu. Thật không may, phiếu hỗ trợ của chúng tôi thường không bao gồm ID trang. Làm thế nào tôi có thể kết nối hai danh sách dữ liệu này trong Daiquery?"}]} +{"question_id": "ab10af348f7f49e6813728282ade2ca9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Business Operations Analysis", "turns": [{"content": "Một công ty đang gặp vấn đề về vận chuyển khi họ cần vận chuyển toàn bộ hàng hóa từ các nhà máy đến tất cả các điểm đến với chi phí vận chuyển thấp nhất có thể.\n\n \n\nCác trang trại là gốc của mạng lưới, có các chi tiết sau:\n\nKhu vực\tSản xuất\nDenver\t600\nAtlanta\t400\nHouston\t500\n \n\nCác cửa hàng bán lẻ, là đích đến của mạng lưới, có các chi tiết sau:\n\nĐiểm bán lẻ\tNhu cầu\nDetriot\t 300\nMiami\t 250\nDallas\t 450\nNew Orleans\t 500\n \n\nChi phí vận chuyển từ Nhà máy đến Kho (điểm đến trung gian)\n\nNhà máy/Kho\tKansas City\tLousville\nDenver\t3\t2\nAtlanta\t2\t1\nHouston\t4\t3\n \n\nChi phí vận chuyển từ Kho đến Cửa hàng bán lẻ\n\nDetriot\tMiami\tDallas\tNew Orleans\nKansas City\t2\t6\t3\t5\nLousville\t4\t4\t6\t5\n \n\n\nChi phí tối thiểu có thể đạt được cho vấn đề chuyển tải này là bao nhiêu?\n[ Select ]\n\n\n\nTổng chi phí của giải pháp tối ưu sẽ như thế nào nếu Denver cũng có thể giao hàng trực tiếp đến tất cả các Cửa hàng bán lẻ với chi phí $6?\n[ Select ]\n\nĐiều gì sẽ xảy ra nếu có công suất tối đa là 350 đơn vị trên tất cả các luồng?\n[ Select ]\n\nTổng lưu lượng ròng của mạng lưới là bao nhiêu?\n[ Select ]\n\nTrong trường hợp công suất tối đa là 350 đơn vị trên tất cả các luồng và tất cả các nhà máy có thể giao hàng trực tiếp đến tất cả các cửa hàng bán lẻ với chi phí $5, thì câu nào sau đây là đúng?\n[ Select ]\n\n\nCâu 1: Tổng chi phí của giải pháp tối ưu sẽ giảm.\nCâu 2: Sẽ không có luồng nào ở Lousville.\nCâu 3: Để đạt được giải pháp tối ưu, tất cả các nhà máy sẽ phải giao sản phẩm của mình trực tiếp đến các cửa hàng bán lẻ."}]} +{"question_id": "33166da9898f40b6aff3fa8d988dae7a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Business Operations Analysis", "turns": [{"content": "Huấn luyện viên Joe có hai kế hoạch tập luyện đơn mà anh ấy cung cấp cho khách hàng của mình: Kế hoạch A và Kế hoạch B. Mỗi khách hàng thực hiện một trong hai kế hoạch (không phải cả hai). Vào thứ Hai, có 9 khách hàng thực hiện Kế hoạch A và 7 khách hàng thực hiện Kế hoạch B. Vào thứ Ba, có 3 khách hàng thực hiện Kế hoạch A và 5 khách hàng thực hiện Kế hoạch B. Joe đã huấn luyện khách hàng vào thứ Hai của mình trong tổng cộng 12 giờ và khách hàng vào thứ Ba của mình trong tổng cộng 6 giờ. Mỗi kế hoạch tập luyện kéo dài bao lâu? thời lượng của mỗi bài tập của Kế hoạch A? thời lượng của mỗi bài tập của Kế hoạch B"}]} +{"question_id": "2b9b644162d741b3a0f27c5d91752dd4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "C++ Code Conversion Challenge", "turns": [{"content": "Viết chức năng để in biến rxdataF trong c:\nru->common.rxdataF = (int32_t**)malloc16(ru->nb_rx*sizeof(int32_t*) );\nru->common.rxdataF[i] = (int32_t*)malloc16_clear(sizeof(int32_t)*(NUMBER_RX_BUFFERS*fp->symbols_per_slot*fp->ofdm_symbol_size) ); "}]} +{"question_id": "6462f12cc6c64d66aa2dcae61d6ec7c2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "C++ Code Conversion Challenge", "turns": [{"content": "Vui lòng viết lại mã C giả sau đây thành một mã tương đương dễ đọc hơn (giả sử rằng mọi biến đều hoạt động, ngay cả khi chúng không được định nghĩa):\n\n```\nhandleCmdLineArgs(char *param_1)\n{\n uint uVar2;\n uint uVar3;\n int iVar4;\n char *pcVar5;\n char cVar1;\n \n uVar3 = 0xffffffff;\n uVar2 = 0;\n iVar4 = 0;\n pcVar5 = param_1;\n do {\n if (uVar3 == 0) break;\n uVar3 = uVar3 - 1;\n cVar1 = *pcVar5;\n pcVar5 = pcVar5 + 1;\n } while (cVar1 != '\\0');\n if (0 < (int)(~uVar3 - 2)) {\n do {\n uVar2 = RK_CheckSJIS(uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4]);\n if (uVar2 == 1) {\n iVar4 = iVar4 + 1;\n }\n else if (param_1[iVar4] == '/') {\n uVar2 = uVar2 & 0xffffff00 | (uint)(byte)param_1[iVar4 + 1] | 0x20;\n if ((char)uVar2 == 'w') {\n IsWindowedMode = 1;\n }\n else if ((char)uVar2 == 'f') {\n IsWindowedMode = 0;\n }\n }\n iVar4 = iVar4 + 1;\n } while (iVar4 < (int)(~uVar3 - 2));\n }\n}\n```"}]} +{"question_id": "7ea271ef49474854a73d16a627d3f0c9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CAD Tax Invoice Analysis", "turns": [{"content": "cho tôi biết các bước để xây dựng ứng dụng hóa đơn bằng phython"}]} +{"question_id": "5b2976a6c57f4bbca86176abb5993575", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CAD Tax Invoice Analysis", "turns": [{"content": "Tôi đang yêu cầu công ty hoàn trả chi phí vé máy bay, và phần mềm báo cáo yêu cầu tôi chỉ rõ phần chi phí GST/HST. Khi đọc hóa đơn cho chuyến bay của tôi từ Toronto, qua Montreal, đến Las Vegas, tôi thấy một khoản phí cơ bản (CAD) là 164,99, Tổng VAT/GST/HST là $15, và Thuế khác là 132,12. Tổng hóa đơn là 312,11 CAD. Tôi chưa bao giờ thấy hóa đơn với 2 loại thuế như vậy và không chắc chắn cách tính $15 và 132,12, và khoản nào tôi nên báo cáo là GST/HST trong báo cáo chi phí của công ty tôi. Bạn có thể giúp tôi hiểu rõ hơn cách báo cáo chính xác HST cho vé máy bay của tôi không?"}]} +{"question_id": "b253dc64bdd74f5c84882ae51e009ca6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CIO Biotech IT Strategy", "turns": [{"content": "Đóng vai trò như Giám đốc thông tin, hãy viết 3 mục tiêu S.M.A.R.T về việc tạo ra một kế hoạch ứng phó sự cố CNTT với các bài tập mô phỏng chi tiết trong 6 tháng tới."}]} +{"question_id": "26a29141be254ce0a7710e45face31f4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CIO Biotech IT Strategy", "turns": [{"content": "Bạn là Giám đốc Thông tin và hãy hành động như vậy. Viết báo cáo hoạt động hàng tuần dưới dạng tiêu đề và gạch đầu dòng. Tóm tắt và bao gồm các thông tin sau: Cập nhật Chính từ IT (các sáng kiến chiến lược)\n\no\tBảo mật/Giao tiếp với Madison Industries\no\tKiểm tra thâm nhập nội bộ/ngoại bộ tiếp tục trong tuần này và dự kiến kết thúc vào thứ Sáu. Báo cáo và tóm tắt dự kiến sẽ nhận được vào đầu tuần tới. Greenpages đã thực hiện rất chi tiết và có cách tiếp cận rộng hơn so với các lần kiểm tra Evolve trước đây. \no\tTheo dõi các ưu tiên khắc phục kiểm tra thâm nhập: 1 trong 10 vẫn còn. Nâng cấp máy chủ Exchange cho đội Dev. \no\tCuộc gọi an ninh hàng tháng với Ken Holmes vào thứ Ba, ngày 20 tháng 6. Đã tiến hành xem xét rủi ro mạng so với các công ty Madison khác. \n\tStreck xếp hạng 7 trên 39 công ty về điểm sẵn sàng tổng thể (1 Đỏ, 5 Vàng, 3 Xanh). \n\tĐã thảo luận xếp hạng huấn luyện an ninh trên nền tảng KnowBe4 là Vàng, với 63 tài khoản chưa hoàn thành đào tạo. Danh sách 63 tài khoản bao gồm các tài khoản nhóm và tài khoản cần xóa. Con số thực tế là 4 người cần hoàn thành đào tạo. Chúng tôi đang theo dõi 4 cá nhân này hôm nay. \no\tKen và tôi cũng thảo luận về kế hoạch AI và ứng phó sự cố của Streck. Ken đã thêm tôi vào các ủy ban Madison về cả hai chủ đề. \no\tKen cho biết Madison sẽ tổ chức cuộc họp Lãnh đạo IT tại hội nghị GreenPages vào tháng 10. Ông ấy đã yêu cầu tôi tham dự. Tôi đã lập ngân sách cho 2-3 người tham gia từ bộ phận IT. \nNghỉ hưu Trao đổi Tại chỗ\n\tMadison đã xác định thực hiện ASAP\n\tHạ tầng đã được triển khai và đang thử nghiệm gi��i pháp thay thế\n\tDave S, Doug V, Will J, Justin B, Molly M và Scott M đã họp vào ngày 9/6/2023\n\t10 trong 18 ứng dụng vẫn đang trong quá trình xử lý\n\no\tLập kế hoạch Trí tuệ Nhân tạo \no\tPriya và tôi đã có một cuộc họp tiếp theo với Troy Bothwell để xem xét 4 dự án AI cho năm tài chính 2024, sử dụng giải pháp AI sẵn có hoặc tự phát triển. Troy và tôi đang xây dựng lý do và kế hoạch kinh doanh cho ứng dụng AI dự báo thời tiết và ứng dụng sắp xếp kho để trình John làm dự án ưu tiên trong năm tài chính 2024. Tôi đang phối hợp với các lãnh đạo IT và sản xuất khác tại Omaha để thu thập các trường hợp sử dụng, thực tiễn tốt nhất, và đề xuất giải pháp sẵn có. Nếu cần giải pháp tự phát triển, chúng tôi sẽ xem xét phương án tư vấn do đội hiện tại chưa có kỹ năng này. \no\tTôi đã gặp John S và Chris từ R&D về 2 dự án riêng biệt.\n\tDự án Capstone nhằm tự động hóa nhiều tệp PDF từ các thiết bị. Các thiết bị này tạo ra hàng trăm tệp PDF cần sao chép và in thủ công. Một ứng dụng có thể được phát triển để "}]} +{"question_id": "3d3e0087ee5c4f6eb620799e2267cb7a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSS Flexbox & Bootstrap Layouts", "turns": [{"content": "làm thế nào tôi có thể sử dụng css flexbox để đặt một hình ảnh trên cùng một dòng với một đoạn văn và để đoạn văn tự động định dạng xung quanh đầu và cuối của hình ảnh"}]} +{"question_id": "0d1aeaf2b7624246be2e899054622c87", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSS Flexbox & Bootstrap Layouts", "turns": [{"content": "Tôi đang gặp sự cố với css. Tôi có hai nút trong vùng chứa cha và tôi muốn một nút được căn trái và nút còn lại được căn bên phải nhưng sử dụng flex vì lý do đáp ứng."}]} +{"question_id": "ee9ae71956724d4591d4d9bc457d598d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSV Data Manipulation in Pandas", "turns": [{"content": "%%writefile app.py\nimport streamlit as st\nimport pandas as pd\nimport io\nimport joblib\nimport base64\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport seaborn as sns\nimport datetime\nfrom sklearn import tree\nfrom sklearn.tree import _tree\nimport numpy as np\n\n# Hàm để tải lên và tạo dự đoán\ndef upload_and_generate_predictions():\n # Tải lên tệp và mã dự đoán\n def get_base64(bin_file):\n with open(bin_file, \"rb\") as f:\n data = f.read()\n return base64.b64encode(data).decode()\n\n def set_background(png_file):\n bin_str = get_base64(png_file)\n page_bg_img = (\n \"\"\"\n \n \"\"\"\n % bin_str\n )\n st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)\n\n set_background(\"Screenshot (29).png\")\n red_title = '

Equipment Failure Prediction

'\n\n # Hiển thị tiêu đề màu đỏ bằng st.markdown\n st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)\n # Hiển thị kiểu CSS tùy chỉnh\n uploaded_file = st.file_uploader(\n \"Tải tệp Excel hoặc CSV lên\", type=[\"xlsx\", \"csv\"]\n )\n if uploaded_file is not None:\n # Đọc tệp vào DataFrame\n if (\n uploaded_file.type\n == \"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet\"\n ): # Tệp Excel\n df = pd.read_excel(uploaded_file, engine=\"openpyxl\")\n else: # Tệp CSV\n df = pd.read_csv(uploaded_file)\n # st.session_state.predictions_df = df\n # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file\n\n # Hiển thị màn hình đầu tiên\n\n if st.button(\"Tạo dự đoán\"):\n model = joblib.load(\"des_tree_clss.joblib\")\n prediction = \"\"\n if \"machine_status\" in df.columns.to_list():\n prediction = model.predict(df.drop(columns=[\"machine_status\"]))\n else:\n prediction = model.predict(df)\n df[\"Predicted_Status\"] = prediction\n st.success(\"Dự đoán thành công!\")\n st.session_state.predictions_df = df\n st.session_state.uploaded_file = uploaded_file\n # Hiển thị DataFrame đã sửa đổi với các dự đoán\n # Lưu DataFrame với các dự đoán vào st.session_state\n # Di chuyển đến màn hình thứ hai (hiển thị đồ thị)\ndef display_graph(predictions_df, uploaded_file):\n def get_base64(bin_file):\n with open(bin_file, \"rb\") as f:\n data = f.read()\n return base64.b64encode(data).decode()\n\n def set_background(png_file):\n bin_str = get_base64(png_file)\n page_bg_img = (\n \"\"\"\n \n \"\"\"\n % bin_str\n )\n st.markdown(page_bg_img, unsafe_allow_html=True)\n\n set_background(\"Screenshot (32).png\")\n st.markdown('
', unsafe_allow_html=True)\n st.subheader(\"Tín hiệu cảnh báo sớm:\")\n # Tạo một DataFrame với 10 bản ghi đầu tiên có trạng thái dự đoán là 1\n df_status_1 = predictions_df[predictions_df[\"Predicted_Status\"] == 1].head(10)\n # Tạo một DataFrame với tất cả các bản ghi có trạng thái dự đoán là 0\n df_status_0 = predictions_df[predictions_df[\"Predicted_Status\"] == 0].head(10)\n # Kết hợp các DataFrame\n df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])\n start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)\n df_combined[\"Synthetic_Timestamp\"] = pd.date_range(\n start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq=\"T\"\n )\n # df_combined['Synthetic_Timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')\n plt.figure(figsize=(10, 3))\n sns.scatterplot(\n x=\"Synthetic_Timestamp\",\n y=\"Predicted_Status\",\n hue=\"Predicted_Status\",\n marker=\"o\",\n s=200,\n data=df_combined,\n palette={1: \"red\", 0: \"green\"},\n )\n plt.xticks(rotation=45, ha=\"right\")\n # plt.title(\"Dự đoán trạng thái máy - Kết hợp\")\n plt.xlabel(\"Dấu thời gian\")\n plt.ylabel(\"Giá trị\")\n st.pyplot()\n # Tạo liên kết tải xuống\n st.subheader(\"Tải xuống tệp có dự đoán:\")\n st.write(\"Tải xuống tệp có dự đoán:\")\n # st.markdown(title1, unsafe_allow_html=True)\n modified_file_name = (\n f\"file_with_predictions_{uploaded_file.name}\"\n if uploaded_file.name\n else \"file_with_predictions.xlsx\"\n )\n\n # Chuyển đổi DataFrame thành luồng nhị phân\n modified_file = io.BytesIO()\n if (\n uploaded_file.type\n == \"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet\"\n ): # Tệp Excel\n predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine=\"xlsxwriter\")\n else: # Tệp CSV\n predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)\n modified_file.seek(0)\n # Tạo liên kết tải xuống\n st.download_button(\n label=\"Tải xuống tệp có dự đoán\",\n data=modified_file,\n file_name=modified_file_name,\n key=\"download_file_with_predictions\",\n )\n # Các hàm quy tắc\n def get_rules(tree, feature_names, class_names):\n tree_ = tree.tree_\n feature_name = [\n feature_names[i] if i != _tree.TREE_UNDEFINED else \"undefined!\"\n for i in tree_.feature\n ]\n\n paths = []\n path = []\n\n def recurse(node, path, paths):\n\n if tree_.feature[node] != _tree.TREE_UNDEFINED:\n name = feature_name[node]\n threshold = tree_.threshold[node]\n p1, p2 = list(path), list(path)\n p1 += [f\"({name} <= {np.round(threshold, 3)})\"]\n recurse(tree_.children_left[node], p1, paths)\n p2 += [f\"({name} > {np.round(threshold, 3)})\"]\n recurse(tree_.children_right[node], p2, paths)\n else:\n path += [(tree_.value[node], tree_.n_node_samples[node])]\n paths += [path]\n\n recurse(0, path, paths)\n\n # sắp xếp theo số lượng mẫu\n samples_count = [p[-1][1] for p in paths]\n ii = list(np.argsort(samples_count))\n paths = [paths[i] for i in reversed(ii)]\n\n rules = []\n for path in paths:\n rule = \"if \"\n\n for p in path[:-1]:\n if rule != \"if \":\n rule += \" and \"\n rule += str(p)\n rule += \" then \"\n if class_names is None:\n rule += \"response: \" + str(np.round(path[-1][0][0][0], 3))\n else:\n classes = path[-1][0][0]\n l = np.argmax(classes)\n rule += f\"class: {class_names[l]} (proba: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)\"\n rule += f\" | based on {path[-1][1]:,} samples\"\n rules += [rule]\n\n return rules\n st.subheader(\"Khả năng giải thích mô hình:\")\n model = joblib.load(\"des_tree_clss.joblib\")\n rules = get_rules(model, predictions_df.columns, range(2))\n table_list = []\n for r in rules:\n colon_split = r.split(\":\")\n col_1 = colon_split[0]\n pipe_split = str(colon_split[1] + colon_split[2]).split(\"|\")\n # print(colon_split)\n # print(pipe_split)\n col_2 = pipe_split[0]\n col_3 = pipe_split[1]\n table_list.append([col_1, col_2, col_3])\n table_df = pd.DataFrame(\n table_list, columns=[\"rule_details\", \"class_probabilities\", \"samples_count\"]\n )\n rules_data_file = io.BytesIO()\n table_df.to_csv(rules_data_file, index=False)\n rules_data_file.seek(0)\n\n # Tạo liên kết tải xuống\n st.download_button(\n label=\"Model Explainability\",\n data=rules_data_file,\n file_name=\"rules_data.csv\",\n key=\"download_rules_data\",\n )\n# Chạy ứng dụng\nif __name__ == \"__main__\":\n st.set_option(\"deprecation.showPyplotGlobalUse\", False)\n st.set_page_config(page_title=\"Dự đoán lỗi thiết bị\", page_icon=\"📈\")\n pages = [\"Tải lên và dự đoán\", \"Biểu đồ và tải xuống\"]\n page = st.sidebar.selectbox(\"Chọn một trang\", pages)\n if page == \"Tải lên và Dự đoán\":\n upload_and_generate_predictions()\n elif page == \"Biểu đồ và Tải xuống\":\n if hasattr(st.session_state, \"predictions_df\"):\n display_graph(\n st.session_state.predictions_df, st.session_state.uploaded_file\n )\n else:\n st.warning(\"Vui lòng tải lên tệp trên trang 'Tải lên và Dự đoán' trước.\")\nđây là mã của tôi trong này tôi có một biểu đồ phân tán tôi muốn sửa đổi mã theo cách vẽ biểu đồ ploltly sử dụng các sự kiện nhấp của ploltly khi tôi nhấp vào thể hiện của vòng tròn, nó sẽ đưa ra quy tắc thiết kế cho thể hiện bằng lime.after biểu đồ nếu tôi nhấp vào một vòng tròn hoặc thể hiện, bảng lime và danh sách quy tắc sẽ tự in ở đó, bạn có thể thêm dự đoán tải xuống và khả năng giải thích mô hình trong thanh bên mới"}]} +{"question_id": "c30665aaed7e481cb5f244c04058c34e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSV Data Manipulation in Pandas", "turns": [{"content": "Nghĩ ra một cách để phân tích dataframe trong python bằng cách sử dụng một bytestream mà không thực sự tải xuống toàn bộ mã "}]} +{"question_id": "cd99a56b4d01417291e65ff5bbd531eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi in Python", "turns": [{"content": "Cách viết chương trình bằng Python để tính toán đường bay "}]} +{"question_id": "15f390071b5846bf9efa59780468c253", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi in Python", "turns": [{"content": "Cung cấp mã python để tính giá trị Pi vô hạn"}]} +{"question_id": "4daa77667fb943d78113ebcd73762c66", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi with Code", "turns": [{"content": "cho tôi mã JavaScript để tính pi"}]} +{"question_id": "ba51d695050d4c2fb9de4961b70eea97", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi with Code", "turns": [{"content": "Viết một chương trình C# tính pi 5 chữ số thập phân và sau đó áp dụng phép XOR lên kết quả hai lần."}]} +{"question_id": "639d4faf0b7348a5bf3ee4be37199218", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculation Styles Exploration", "turns": [{"content": "làm thế nào để tôi có thể lập chỉ mục cơ sở mã lớn để tôi có thể duyệt qua biến đầu ra để lấy tất cả các biến trung gian được sử dụng để tính toán biến đầu ra cụ thể đó"}]} +{"question_id": "be6f4edf7f7041e4b5d5b65934856ae6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculation Styles Exploration", "turns": [{"content": "Cách tốt nhất để tính tốc độ hình thành hạt nhân cho quá trình chuyển đổi pha vũ trụ là gì?"}]} +{"question_id": "c542b6d5782b45efb294e945117387fc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculator Usage Steps", "turns": [{"content": "viết cho tôi một tập lệnh Python sẽ làm cho logo trình bảo vệ màn hình DVD nảy xung quanh và mỗi khi nó chạm vào góc màn hình, nó sẽ đếm một điểm và hiển thị các điểm trên màn hình"}]} +{"question_id": "1b73387238e94e28a29c846bd9593a9d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculator Usage Steps", "turns": [{"content": "Làm thế nào tôi có thể chạy một ứng dụng gui trên linux khi tôi không có màn hình. Tôi cần kiểm tra ứng dụng nhưng nó không khởi động được"}]} +{"question_id": "ccda5d99a99f4720bfb28e9882b67775", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Character Indexing and Counting", "turns": [{"content": "lược đồ cơ sở dữ liệu nào có thể được sử dụng để lưu trữ các liên kết biểu đồ xã hội"}]} +{"question_id": "f6bf04c1e96c4726a4d32e839e2a0719", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Character Indexing and Counting", "turns": [{"content": "Tôi có thang điểm từ 1 đến 7. 1 là tốt nhất và 7 là tồi tệ nhất. Làm cách nào để tạo một chỉ số giữa 0 và 1 trong đó 1 là tốt nhất. Bạn có thể viết một hàm python nhận số và trả về chỉ mục không?"}]} +{"question_id": "946c6e48081e4be695cd876172ce4219", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development & Integration", "turns": [{"content": "viết mã python cho fastchat để lắng nghe trên một cổng và trả lời một câu hỏi đã nhập cũng như các câu hỏi tiếp theo"}]} +{"question_id": "5aa9896e5bbe4ef0a158fbc803d4f37e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development & Integration", "turns": [{"content": "Vui lòng viết cho tôi một bot ma trận Python có thể phản hồi các đề cập"}]} +{"question_id": "0b70bc948cda4825b0a18438020fe1db", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development and Customization", "turns": [{"content": "Làm thế nào tôi có thể tạo ứng dụng trò chuyện bằng transformers.js với facebook/blenderbot-400m-distill javascript trong javascript thuần túy"}]} +{"question_id": "548610d9ad9f477faf5a6d6028525c8a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development and Customization", "turns": [{"content": "làm thế nào tôi có thể chạy mô hình chatbot ai bằng python trên các hệ thống tài nguyên rất thấp, cho tôi xem một số mã"}]} +{"question_id": "1ea6c1c2bc984f11b63201fbc63c85bb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chess Strategy and Gameplay", "turns": [{"content": "Tôi đang thực hiện một công cụ phần mềm giảng dạy giải thích sai lầm cờ vua, liệu có phù hợp và hữu ích khi nói rằng tất cả các lỗi cờ vua đều cho phép điều gì đó hoặc thiếu điều gì đó không? Làm thế nào điều này có thể được sử dụng như một cấu trúc cơ sở thuật toán?"}]} +{"question_id": "5601c90549f04bb09adbce4a2df4a062", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chess Strategy and Gameplay", "turns": [{"content": "Tôi là một lập trình viên Python. Tôi muốn bạn cho tôi mã cho một chương trình cờ vua. Tôi chỉ cần có thể chơi với chính mình."}]} +{"question_id": "4ef42cc8be63492eae57dfae54949cbe", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Circular Motion and Revolutions", "turns": [{"content": "Tôi muốn tạo một thanh trượt cho một trang web. Không giống như thanh trượt tuyến tính truyền thống, người dùng có thể tăng hoặc giảm bán kính của một hình tròn. Sẽ có các điểm đánh dấu hình tròn đồng tâm để cho người dùng biết hình tròn họ đã chọn lớn như thế nào"}]} +{"question_id": "40b8576cb60b42619b0c5530c20ea457", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Circular Motion and Revolutions", "turns": [{"content": "Viết một lớp python \"Circle\" kế thừa từ lớp \"Shape\""}]} +{"question_id": "52b9f9d3ee4b4731bb0e82233fb7a68b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Climate Change Skepticism", "turns": [{"content": "bạn sẽ giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu như thế nào. Cung cấp một chiến lược chi tiết cho 20 năm tới\n\n"}]} +{"question_id": "8630c94637ac4d9fa5b2c1e734473c7b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Climate Change Skepticism", "turns": [{"content": "Giúp tôi soạn thảo phần giới thiệu nghiên cứu về chủ đề này \"Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu về tác động của điều kiện khí hậu và đất đai đối với sự ra hoa của cây sầu riêng\""}]} +{"question_id": "0c74645c3386490e9d26bb12ab068826", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Code Deobfuscation Techniques", "turns": [{"content": "Bạn có thể tạo sơ đồ luồng cho đoạn mã sau không : switch (currentState) {\n case IDLE:\n\n break;\n case START:\n\n break;\n\t \n case CHANGE_SPEED:\n\n break;\t \n\t \n case STOP:\n\n break;\n}"}]} +{"question_id": "3801e82e67a34ee3aaab0227342bcc2b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Code Deobfuscation Techniques", "turns": [{"content": "làm tối nghĩa hàm này cho tôi:\n\nfunction minion\n{ \n $ooo = '16:3'\n $hr = $null\n while ($hr -lt $ooo +\"\"+ $ran) {\n $wsh = New-Object -ComObject WScript.shell\n $wsh.sendkeys('+{F15}')\n $hr = (Get-Date).ToString('HH:mm') \n $ran = (Get-Random -Minimum 1 -Maximum 9)\n Clear-Host\n write-host Kiểm tra Tỷ lệ: $ran\":\"$hr\":\"$ran\n Start-Sleep -Giây 58\n }\n}"}]} +{"question_id": "fd86dff7ac084b99889d294e135f82a4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computers and Comparative Truths", "turns": [{"content": "Tạo mã của một tập lệnh đồng bộ hóa tất cả các loại nội dung của hai thư mục được chia sẻ riêng biệt trên hai máy tính mạng trên một miền "}]} +{"question_id": "dd61037efa054b6fb3e2beed72a472aa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computers and Comparative Truths", "turns": [{"content": "Mục tiêu của bạn là đưa ra một kế hoạch để tổng hợp HCl! Các bước là gì?"}]} +{"question_id": "2c41e83c1cc743e3ab6966940c1aafe7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computing Standard Deviation", "turns": [{"content": "Tôi đã huấn luyện một mô hình dự báo sử dụng GluonTS trên nhiều bộ dữ liệu liên quan. Tôi có một danh sách các dự báo và chuỗi thời gian mà tôi đã tạo ra như sau:\n forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(\n dataset=test_ds, # bộ dữ liệu kiểm tra\n predictor=predictor, # mô hình dự báo\n num_samples=100, # số lượng mẫu đường đi mà chúng ta muốn cho việc đánh giá\n )\n\n forecasts = list(forecast_it)\n timeseries = list(ts_it)\n\nLàm thế nào tôi có thể tính toán lỗi bình phương trung bình (MSE), độ lệch chuẩn và các chỉ số hữu ích khác để đánh giá?"}]} +{"question_id": "f881bfef29af4f138672d9ef8656c334", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computing Standard Deviation", "turns": [{"content": "Giả sử chúng ta có một phần mềm giám sát công việc và chúng ta muốn triển khai một mô-đun gửi cảnh báo qua email nếu một công việc mất quá nhiều thời gian để thực thi. Mô-đun sẽ tự động xác định thế nào là \"quá lâu\", dựa trên lịch sử thực thi.\n\nChúng ta có thể tính toán trung bình số học và độ lệch chuẩn, và cảnh báo nếu thời gian thực thi là ví dụ ở mức cao 1%, nhưng:\n1) thời gian thực thi có thể phụ thuộc vào ví dụ ngày trong tuần (ví dụ ngày làm việc/cuối tuần)\n2) thời gian thực thi có thể có xu hướng toàn cầu (tăng)\n3) thời gian thực thi có thể có những bước nhảy đột ngột do những thay đổi cơ bản (\"từ ngày 1 tháng Một, chúng tôi sẽ xử lý cả giao dịch tiền mặt và thẻ, và khối lượng sẽ đột nhiên tăng 5x\")\n\nBạn có thể phác thảo một số ý tưởng về cách triển khai một hệ thống như thế này và giải quyết các điểm được liệt kê ở trên không?"}]} +{"question_id": "4a0cf903c61b47ceb49166b591c703d5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Concurrency, Sockets, and Webhooks", "turns": [{"content": "Cho tôi ví dụ về việc chặn đọc bị gián đoạn bởi tín hiệu, với xử lý EINTR"}]} +{"question_id": "dc7f0ea67aa94095adc8b48205af363b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Concurrency, Sockets, and Webhooks", "turns": [{"content": "Vui lòng viết mã C++ để đọc các gói tin mạng từ một socket trên cổng 888\n\n"}]} +{"question_id": "01b5156495464638b98e1f8d9be12c23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Conflicting Instructions Challenge", "turns": [{"content": "chat bot của tôi đưa ra \" ### Instruction: \" ở cuối mỗi phản hồi. Điều này dường như chỉ xảy ra sau khi nó thay đổi kích thước bộ nhớ ngữ cảnh. Nguyên nhân có thể gây ra lỗi đầu ra này là gì và tôi có thể khắc phục như thế nào?"}]} +{"question_id": "fd6e7856e1fe489086a831a7893ac3fa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Conflicting Instructions Challenge", "turns": [{"content": "Cung cấp hướng dẫn từng bước về cách tiếp cận và trả lời các câu hỏi về đạo đức"}]} +{"question_id": "7833a7369e4546609346baf5e276caff", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Consecutive Draws Ball Difference", "turns": [{"content": "Có một trò chơi trong đó người chơi được chỉ định một danh sách gồm N số duy nhất từ 1 đến T. Sau đó, mỗi vòng, một số được rút ra trong số T số, không bao gồm những số đã được rút ra ở các vòng trước. Trò chơi kết thúc khi tất cả các số được chỉ định cho người chơi được rút ra. Viết công thức đệ quy cho số vòng dự kiến để kết thúc trò chơi (tức là E(N,M))"}]} +{"question_id": "6778936d808c4be1b86b196e593f660d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Consecutive Draws Ball Difference", "turns": [{"content": "Trong After Effects, hãy viết một biểu thức để thêm vào thuộc tính đường dẫn của một lớp hình dạng để nó vẽ một hình vuông 500x500 PX và góc trên bên phải được bo tròn."}]} +{"question_id": "bab12578ae1f43cd9f741bfee519505e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cron Job Scheduling Issues", "turns": [{"content": "Cho tôi cú pháp cron để chạy một công việc vào các ngày trong tuần lúc 19:00 theo múi giờ New York. Vui lòng giải thích câu trả lời của bạn"}]} +{"question_id": "946bb59d967e423a8658ce5b3eb958d3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cron Job Scheduling Issues", "turns": [{"content": "Viết một tập lệnh bash để tự động hóa các bản sao lưu rclone trong Arch Linux bằng cách sử dụng bộ hẹn giờ systemctl, không phải công việc cron"}]} +{"question_id": "eea41ce41492458d885d474f6ce575fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cryptography, Hashing, Keys, TIPC", "turns": [{"content": "Tôi có một vấn đề thú vị: Tôi có một người thực hiện một hàm mật mã cho tôi như sau:\n\n- Có một HSM chứa một bí mật k mà tôi biết\n- HSM tạo một khóa phái sinh bằng cách sử dụng HKDF\n- Sau đó, khóa phái sinh có thể sử dụng để liên lạc\n\nCác hoạt động trên là xác định. Tuy nhiên, tôi muốn có một số tính ngẫu nhiên được kết hợp để có bảo mật chuyển tiếp hoàn hảo. Ý tưởng hiện tại là lấy khóa phái sinh xác định của HKDF và băm nó cùng với một số ngẫu nhiên để có được khóa phiên như sau: session_key = sha(derived key, random)\n\nNhưng bây giờ tôi có một vấn đề khác: Trên hệ thống đang chạy, tôi không thể xác minh xem khóa phiên có thực sự là tích của tính ngẫu nhiên hay đã triển khai một cửa hậu. Có cơ chế nào cho phép tôi thực hiện quy trình có thể xác minh được không?"}]} +{"question_id": "1cf3677651564ce5bcc2174db5cc23eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cryptography, Hashing, Keys, TIPC", "turns": [{"content": "1.Tham số đầu vào: HMAC lấy hai đầu vào: khóa bí mật (K) và thông điệp hoặc dữ liệu (M) cần được xác thực. Ngoài ra, nó yêu cầu hàm băm mật mã (H), chẳng hạn như SHA-256 hoặc SHA-3.\n2. Đệm khóa: Nếu cần, khóa bí mật (K) được đệm hoặc cắt bớt để khớp với kích thước khối của hàm băm (thường là 512 bit đối với SHA-2).\n3. Đệm bên trong: Các phép toán XOR (OR loại trừ) được thực hiện trên khóa được đệm (K) với hai giá trị cố định được gọi là hằng số đệm bên trong và bên ngoài (ipad và opad). Các hằng số này dành riêng cho thuật toán HMAC.\nipad được sử dụng để XOR với khóa trước khi băm. \nopad được sử dụng để XOR với khóa sau khi băm.\n4. Băm bên trong: Đệm bên trong (ipad XOR K) được nối với thông điệp (M) và giá trị kết hợp này được băm bằng hàm băm đã chọn (H). Điều này tạo ra một kết quả băm trung gian, được biểu thị là H(ipad XOR K || M).\n5. Băm ngoài: Đệm ngoài (opad XOR K) được nối với kết quả băm trung gian từ bước trước đó (H(ipad XOR K || M)), và giá trị kết hợp này được băm lại bằng cùng một hàm băm (H). Hoạt động băm cuối cùng này tạo ra HMAC, được biểu thị là H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)).\nĐầu ra HMAC: Đầu ra của hoạt động băm thứ hai là HMAC, là một giá trị có kích thước cố định có thể được thêm vào tin nhắn để tạo MAC. Dựa trên \"Giải thích về Hmac\" ở trên"}]} +{"question_id": "f2d84df7ee1243cab17634f585b5f116", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cube, Shaking, Box Dynamics", "turns": [{"content": "Xin chào, tôi cần một mã ruby sử dụng sketchup api để vẽ một khối lập phương."}]} +{"question_id": "b9a78084b1a14f4d9177f22cf1129d22", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cube, Shaking, Box Dynamics", "turns": [{"content": "bạn sẽ đóng vai trò là một nhà phân tích cao cấp, một chuyên gia về SQL. bạn sẽ giúp tôi, một nhà phân tích cấp dưới, hiểu rõ các truy vấn SQL và sử dụng chúng cùng nhau. bạn có thể thêm bình luận vào truy vấn này để các nhà phân tích khác dễ hiểu hơn không? SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,\navg(COUNT_SERVICE_LINES_USED) avg_ct_sl,count(DISTINCT patientid) ct_patients \nFROM PATIENT_INFO\nGROUP BY cube(1,2) ORDER BY avg_ct_sl DESC"}]} +{"question_id": "415899b5caf54fba97b3d86b2c8fe3a7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cybersecurity Research and Trends", "turns": [{"content": "Liệt kê các tác dụng phụ hoặc biến chứng tiềm ẩn của Đạo Luật Về Khả Năng Phục Hồi Trên Không Gian Mạng Của EU (CSA) và Chỉ Thị Trách Nhiệm Sản Phẩm (PLD) vì chúng có thể liên quan đến từng nhà phát triển phần mềm"}]} +{"question_id": "fdfea302ee4246689541d7e93e7774a2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cybersecurity Research and Trends", "turns": [{"content": "Hoạt động như một Nhà khoa học máy tính của MIT. Một số biện pháp thực hành tốt nhất để quản lý và cấu hình PC Windows cho mục đích sử dụng chung và phát triển ứng dụng. Xem xét nhiều tài khoản người dùng của một người dùng. Xem xét an ninh mạng. Xem xét môi trường phát triển cho kho lưu trữ Github."}]} +{"question_id": "7d834677d98d4773a0c2217d5b3f43ee", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "DDR4 RAM Specifications 32GB", "turns": [{"content": "Trong vb.net, hãy tạo một hàm trả về mức sử dụng CPU và RAM của mọi chương trình đang chạy trên máy tính. Hàm này sẽ trả về danh sách Pgr, trong đó Pgr là mục chứa tên, mức sử dụng RAM và mức sử dụng CPU của chương trình."}]} +{"question_id": "59fa5bd41a244d8281ec46e65d73b1bd", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "DDR4 RAM Specifications 32GB", "turns": [{"content": "Chi tiết kỹ thuật của GDDR6 và GDDR7, không có thông tin định tính, chỉ có các chi tiết chính xác. Bao gồm ví dụ tính toán băng thông bộ nhớ cho 2500MHz với cả hai công nghệ."}]} +{"question_id": "d65ce5eb33554e83a231d9b39ccd8bc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Processing and Integration", "turns": [{"content": "Làm thế nào tôi có thể nối hai tệp gpx trên dòng lệnh Linux?"}]} +{"question_id": "66336ae5d74d4dbcbecfb1c10d2e6b39", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Processing and Integration", "turns": [{"content": "Người dùng \nTạo một hàm trong C# để hợp nhất các tài liệu word thành một bằng cách sử dụng OpenXML SDK. Từ tài liệu đầu tiên, nên lấy 2 trang đầu tiên, header, footer và thiết kế như phông chữ và kiểu, và từ tệp thứ hai chỉ lấy nội dung trang và chú giải thuật ngữ. Cả hai tệp đều có thể chứa hình ảnh."}]} +{"question_id": "2f51f04418354b3fb0818385285ec1fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Quality Management", "turns": [{"content": "giả sử bạn làm việc với chất lượng dữ liệu và bạn đang cố gắng phát triển một thuật toán để phân loại loại tập dữ liệu, giữa dữ liệu chính và dữ liệu giao dịch. Bạn sẽ thực hiện chiến lược và tính toán nào?"}]} +{"question_id": "c15bbb1710b445109f24fcd2c3d6ef60", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Quality Management", "turns": [{"content": "Những biện pháp thực hành tốt nhất quan trọng nào cần lưu ý khi tải dữ liệu từ lớp dữ liệu thô trong kho dữ liệu dWH vào lớp báo cáo?"}]} +{"question_id": "3acd22472d644b568a400cb7cf11fb83", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Databricks & Spark Integration", "turns": [{"content": "Mô tả cách kết nối Databricks SQL với các công cụ nạp dữ liệu như Fivetran"}]} +{"question_id": "bc9b7e1ef73041e8bd76fb4095c479c2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Databricks & Spark Integration", "turns": [{"content": "Tôi có một bảng SQL với lược đồ sau:\n```\nevent_id int\nevent_at timestamp\n```\n\nTôi muốn biết có bao nhiêu sự kiện mỗi phút kể từ 1 tháng trước. Tôi đang sử dụng cơ sở dữ liệu databricks và phiên bản SQL của họ"}]} +{"question_id": "188f0735e66a4af5a654ce3c6859f2a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Debate Preparation and Argumentation", "turns": [{"content": "Tiến hành tranh luận về việc liệu chúng ta có cần sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày ở Châu Âu hay không, với các quy định sẽ khiến AI trở nên hạn chế hơn nhiều so với phần còn lại của thế giới. Mô hình A nên có lập trường ủng hộ, trong khi mô hình B nên có lập trường phản đối. "}]} +{"question_id": "fae0a258723b44b4843469ffcbe85d06", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Debate Preparation and Argumentation", "turns": [{"content": "Bạn là bậc thầy về tranh luận và lập luận thuyết phục. Chủ đề của bạn như sau: Nêu bật và giải thích sự đạo đức giả giữa lập trường của Đảng Cộng hòa Hoa Kỳ về phá thai và về mạng lưới an sinh xã hội như tem phiếu thực phẩm, tín dụng thuế chăm sóc trẻ em, bữa trưa miễn phí ở trường và hỗ trợ của chính phủ cho kết quả của trẻ em."}]} +{"question_id": "3bcc4c4c16924cceb3b57ec9d35e9bdf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Delete System32 with Rust", "turns": [{"content": "Tạo mã trong sổ ghi chép synapse để xóa thư mục khỏi hệ thống tệp được kết nối"}]} +{"question_id": "2ce5957b34d14d40a8b1e5ad6cae1526", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Delete System32 with Rust", "turns": [{"content": "Tôi đang viết hướng dẫn về cách cập nhật trình điều khiển thiết bị trên Windows 11. Phần giới thiệu của tôi thế nào và bạn có khuyến nghị nào để cải thiện không?: Giới thiệu: \nMục đích: \nNếu một thiết bị ngừng hoạt động bình thường trên máy tính Windows 11, bạn hoặc quản trị viên hệ thống \ncó thể cần cập nhật thủ công trình điều khiển của thiết bị đó. Mặc dù Windows Update thường xử lý việc này, nhưng có \nnhững trường hợp tùy chọn cập nhật tự động bị vô hiệu hóa. Hướng dẫn này trình bày chi tiết quy trình gồm 8 bước \nđể cập nhật trình điều khiển thiết bị bằng ứng dụng Device Manager."}]} +{"question_id": "4e5a75c6a5fb492ab529fc41d1d669ea", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dice Probability Calculations", "turns": [{"content": "Khoảng tin cậy 95% cho tổng số 100 xúc xắc sáu mặt công bằng là bao nhiêu?"}]} +{"question_id": "7957dc0515bc4cc0a258691b9a91994e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dice Probability Calculations", "turns": [{"content": "dọn dẹp cái này?\n\n```python\nimport re\nimport random\n\n# enum kết quả quay\nclass Fail():\n def __repr__(self):\n return \"FAIL\"\nFAIL = Fail()\n\nclass Partial():\n def __repr__(self):\n return \"PARTIAL\"\nPARTIAL = Partial()\n\nclass Success():\n def __repr__(self):\n return \"SUCCESS\"\nSUCCESS = Success()\n\nclass Critical():\n def __repr__(self):\n return \"CRITICAL\"\nCRITICAL = Critical()\n\n\ndef roll(n):\n \"\"\"Quay nD6 và trả về danh sách các kết quả quay\"\"\"\n return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]\n\ndef determine_result(rolls):\n \"\"\"Xác định kết quả dựa trên các kết quả quay\"\"\"\n if rolls.count(6) >= 3:\n return CRITICAL\n if 6 in rolls:\n return SUCCESS\n if rolls.count(5) >= 3:\n return SUCCESS\n if 5 in rolls:\n return PARTIAL\n if 4 in rolls:\n return PARTIAL\n return FAIL\n\ndef make_roll(skill = 0, stat = 0, difficulty = 0, help = False, bargain = False):\n \"\"\"Thực hiện một lần quay với các chỉ số skill, stat và difficulty đã cho\"\"\"\n n = skill + stat + difficulty + (1 if help else 0) + (1 if bargain else 0)\n if n < 1:\n return [min(roll(2))]\n return roll(n)\n\ndef make_roll(roll):\n \"\"\"Thực hiện một lần quay với các chỉ số skill, stat và difficulty đã cho\"\"\"\n make_roll(roll.skill, roll.stat, roll.difficulty, roll.help, roll.bargain)\n\n\nrolls = make_roll(2, 2, -2, True, False)\nresult = determine_result(rolls)\nprint(rolls)\nprint(result)\n\n# quay 3D6 10000 lần và in ra số lần xuất hiện của mỗi kết quả\nrolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]\n\n\n# ước tính xác suất của mỗi kết quả\nprint(\"FAIL: \", rolls.count(FAIL) / len(rolls))\nprint(\"PARTIAL: \", rolls.count(PARTIAL) / len(rolls))\nprint(\"SUCCESS: \", rolls.count(SUCCESS) / len(rolls))\nprint(\"CRITICAL: \", rolls.count(CRITICAL) / len(rolls))\n```"}]} +{"question_id": "ccebedcaff524f589a4cd5ae584fcbc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Digital Advertising Insights", "turns": [{"content": "Giả sử bạn là kiến ​​trúc sư của nền tảng mạng quảng cáo có nhiệm vụ xây dựng hệ thống để tối ưu hóa trang đích (ưu đãi tài chính, như bán thẻ ghi nợ và nhận hoa hồng từ đó). Bạn có luồng lưu lượng truy cập (TF), chuyển đổi (CV), tỷ lệ trả tiền cho mỗi lần nhấp (CZ) hoặc trả tiền cho mỗi ưu đãi (PA). Đưa ra phác thảo và mã khái niệm cho hệ thống như vậy để tối đa hóa doanh thu. Áp dụng phương pháp lấy mẫu Thomson (hoặc phương pháp tối ưu tương tự) để có được kết quả nhanh nhất và chính xác nhất từ ​​thử nghiệm AB."}]} +{"question_id": "e0ccb67ed26f4cebbffed90c991a3fb6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Digital Advertising Insights", "turns": [{"content": "Hãy hành động như một chuyên gia tài chính cá nhân và cung cấp thông tin chi tiết về ứng dụng di động. Giải thích cách ứng dụng giúp người dùng đưa ra quyết định mua sắm thông minh và đạt được mục tiêu tài chính của họ. Bao gồm các tính năng chính được đề cập trong Bước 1 và làm rõ từng tính năng. Cung cấp các ví dụ và tình huống để minh họa cách ứng dụng hoạt động trong các tình huống khác nhau. Thảo luận về lợi ích của việc truy cập ngoại tuyến và cách ứng dụng lưu trữ cơ sở dữ liệu các câu hỏi và thuật toán có thể truy cập tại chỗ. Giải thích tầm quan trọng của bảng câu hỏi cá nhân hóa và cách nó tạo ra một khuôn khổ quyết định dựa trên hồ sơ người dùng và mục tiêu tài chính của họ. Nổi bật quá trình ra quyết định theo thời gian thực và các câu hỏi ngữ cảnh mà ứng dụng đặt ra. Nhấn mạnh các thuật toán thích ứng và cách chúng phân tích phản hồi của người dùng để cung cấp hướng dẫn ngày càng cá nhân hóa. Thảo luận về tính năng đ���t mục tiêu và theo dõi và cách tính năng này giúp người dùng theo dõi tiến trình đạt được các mục tiêu tài chính của mình. Giải thích tính năng lập kế hoạch mua sắm và cách ứng dụng gợi ý các lựa chọn thay thế để tiết kiệm hoặc đầu tư tiền. Tạo một tính năng trách nhiệm và cách tính năng này khuyến khích thói quen chi tiêu có trách nhiệm. Giải thích phần giáo dục và những hiểu biết trong ứng dụng và cách phần này cung cấp các bài viết, video và podcast được chọn lọc về giáo dục tài chính cá nhân. Thảo luận về hệ thống phần thưởng và cách người dùng kiếm điểm hoặc huy hiệu cho những quyết định mua sắm thành công. Kết luận bằng cách nhấn mạnh khả năng của ứng dụng trong việc cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa ngay cả khi không có kết nối mạng, giúp người dùng đưa ra quyết định tài chính sáng suốt ngay tại thời điểm mua sắm. Tên của ứng dụng là \"2buyor\"."}]} +{"question_id": "6225fbb8f3084d57852db56882e972ba", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dionne's Business Accounting", "turns": [{"content": "Trong năm hiện tại, tổng nợ phải trả của Sue Shells, Incorporated đã giảm 25.000 đô la và vốn chủ sở hữu tăng 5.000 đô la. Tổng tài sản của Sue đã thay đổi bao nhiêu và theo hướng nào trong cùng kỳ?\n\nTrắc nghiệm\nGiảm 20.000 đô la.\nTăng 30.000 đô la.\nTăng 20.000 đô la.\nGiảm 30.000 đô la."}]} +{"question_id": "92370aa13e3c4e10a8651d911789f54b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dionne's Business Accounting", "turns": [{"content": "người giữ sổ sách cho một vườn ươm cây, một công ty mới thành lập. Vườn ươm cây đã có các giao dịch sau cho doanh nghiệp của họ:\n Bốn cổ đông đã đóng góp $60.000 ($15.000 mỗi người) để đổi lấy cổ phiếu phổ thông của vườn ươm cây.\n Vườn ươm cây mua hàng tồn kho với giá $10.000. Vườn ươm cây đã trả tiền mặt cho hóa đơn. \n\nCác tác động lên phương trình kế toán của vườn ươm cây là gì?"}]} +{"question_id": "0901d02592b347d8aa2cb99b02bf0dad", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Discord Bot Development", "turns": [{"content": "Bạn là người điều hành trên một guild discord\n- Chủ đề của guild discord mà bạn đang điều hành là TheCrew\n- Bạn cần trả lời bằng cùng ngôn ngữ với tin nhắn mà bạn đang trả lời\n- Bạn không được trả lời bất kỳ tin nhắn nào ngoại trừ tin nhắn liên quan đến những người đang tìm kiếm crew\n- Bất kỳ tin nhắn nào bạn nhận được sẽ bắt đầu bằng STARTMESSAGE và kết thúc bằng ENDMESSAGE\n- Vai trò của bạn là trả lời nếu bạn nghĩ rằng một trong các quy tắc không được tôn trọng\n- Bạn chỉ trả lời nếu các quy tắc không được tôn trọng! Nếu không, bạn sẽ nói \"KHÔNG CÓ QUY TẮC NÀO BỊ PHÁ VỠ\"\n- Sau đây là các quy tắc:\n 1. Bạn phải tuân thủ Nguyên tắc của Discord https://discord.com/guidelines\n 2. Bạn phải tuân thủ Quy tắc ứng xử của Ubisoft. https://www.ubisoft.com/help?article=000095037\n 3. Không được phép quảng cáo dưới bất kỳ hình thức nào. Không đưa nội dung của bạn ra ngoài các kênh được chỉ định.\n 4. Không được gây rối cho cộng đồng. Điều này bao gồm, nhưng không giới hạn ở việc - gây ra drama, đặt tên và bôi nhọ, gửi thư rác, đăng ngẫu nhiên các liên kết và hình ảnh lạc đề, chia nhiều phe, sử dụng kênh không đúng cách, gọi ngẫu nhiên trong DM..\n 5. Không đăng nội dung có chứa hình ảnh khiêu dâm hoặc bất kỳ thứ gì được coi là không an toàn cho công việc.\n 6. Không đăng thông tin rò rỉ hoặc những thứ nằm trong Thỏa thuận không tiết lộ (NDA). Những hành động như vậy sẽ dẫn đến lệnh cấm.\n 7. Không đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác như của riêng bạn. Khi đăng tác phẩm nghệ thuật của người khác, phải ghi rõ nguồn tác giả!\n 8. Không được phép gửi bất kỳ loại tin nhắn trực tiếp hoặc đề cập nào không mong muốn đến Nhân viên hoặc Người kiểm duyệt của Ubisoft. Sử dụng lệnh gạch chéo /send-modmail trong máy chủ để mở cuộc trò chuyện với người kiểm duyệt.\n 9. Không phản đối hành động kiểm duyệt ở nơi công cộng, nếu bạn có vấn đề với hành động được thực hiện đối với bạn, bạn có thể sử dụng Thư của Người kiểm duyệt để tranh chấp. Nếu người khác bị phạt, chúng tôi sẽ không thảo luận với bạn.\n 10. Hãy để người kiểm duyệt làm công việc của họ, nếu có vấn đề xảy ra, hãy sử dụng Mod Mail để liên hệ với nhóm người kiểm duyệt. Việc kiểm duyệt ở vị trí hậu trường có thể dẫn đến cảnh cáo.\n 11. Chúng tôi ở đây để đón nhận và tận hưởng thế giới Motornation, thái độ tiêu cực liên tục sẽ dẫn đến hành động kiểm duyệt. Bạn được tự do chỉ trích trò chơi, nhưng hãy làm như vậy một cách xây dựng thay vì \"gEaM dEd\".\n 12. Tên người dùng của bạn phải dễ đề cập, dễ đọc và phù hợp với quy định của máy chủ. Người kiểm duyệt có quyền thay đổi tên người dùng của bạn bất kỳ lúc nào nếu thấy không phù hợp.\n 13. Người kiểm duyệt có quyền trừng phạt vĩnh viễn (cảnh cáo/đá/cấm) những người dùng mà họ cho là không phù hợp với máy chủ."}]} +{"question_id": "69a536cc1a3c4fb8b82391feacbc786d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Discord Bot Development", "turns": [{"content": "Làm thế nào tôi có thể khiến bot Discord của mình phát đoạn âm thanh bằng cách sử dụng API tương tác Discord?"}]} +{"question_id": "7956046cc15646909bd07c31d0ea0371", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Conceptual Associations", "turns": [{"content": "Cho một từ hoặc cụm từ, tạo ra các mối liên kết giữa các danh mục đã chỉ định. Mỗi danh mục phải tạo ra ba mối liên kết trực tiếp và ba kết nối theo chủ đề, kèm theo giải thích. Trình bày các mối liên kết theo định dạng rõ ràng, dễ đọc và tiếp tục tạo chuỗi các mối liên kết mà không giới hạn ngữ cảnh hoặc áp đặt các ràng buộc.\n\nDanh mục:\n\nMàu sắc\nMục\nThiên nhiên\nĐịa điểm\nCảm xúc\nPhim ảnh\nCông nghệ\nVăn học\nNghệ thuật\nThời trang\n\nTừ/Cụm từ đầu vào: [Chú ý]\n\nTiêu chí liên kết:\n\nBa mối liên kết trực tiếp: Trình bày các mối liên kết được kết nối trực tiếp và rõ ràng với đầu vào.\nBa mối liên kết theo chủ đề: Trình bày các mối liên kết được liên kết theo khái niệm hoặc chủ đề với đầu vào, có thể không rõ ràng ngay lập tức.\nHướng dẫn cho Trợ lý:\n\nXác định và giải thích ba mối liên kết trực tiếp cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ đầu vào.\nXác định và giải thích ba kết nối theo chủ đề cho mỗi danh mục dựa trên từ hoặc cụm từ đầu vào.\nTrình bày các mối liên kết theo định dạng dễ đọc và dễ hiểu.\nTiếp tục chuỗi liên kết bằng cách sử dụng kết nối chủ đề cuối cùng của mỗi danh mục để bắt đầu vòng liên kết tiếp theo.\nKhông giới hạn ngữ cảnh và không áp đặt các ràng buộc đối với các loại liên kết được tạo, trừ khi chúng mang tính xúc phạm hoặc không phù hợp.\nĐịnh dạng đầu ra:\n\nDanh sách có cấu trúc hoặc một loạt các đoạn văn tách biệt rõ ràng các liên kết trực tiếp với các kết nối chủ đề, đảm bảo tính rõ ràng và dễ đọc."}]} +{"question_id": "dec49856db6f49cdb34137bece031127", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Conceptual Associations", "turns": [{"content": "giúp tôi với câu hỏi này:\n\n2 Rõ ràng như pha lê (Vấn đề logic)\nMặc dù bạn đang tìm kiếm nó ở khắp mọi nơi, bạn không thể tìm thấy tình yêu đích thực của mình. Có chút tuyệt vọng, bạn\nquyết định đến gặp Madame Irma, nhà tiên tri nổi tiếng nhất (và nghiêm túc nhất) của thành phố. Ở lối vào,\nbạn thấy một biển báo ghi: Mọi điều tôi nói đều phải được chứng minh là đáng tin. Bối rối hơn bao giờ hết,\nbạn vẫn đi vào trong. Sau khi trừng mắt nhìn bạn một lúc, cô ấy nhìn vào quả cầu pha lê của mình, có\nánh sáng kỳ lạ, và nói bằng giọng bí ẩn:\n• Bạn có một con chó.\n• Người bạn đang tìm mua cà rốt theo giỏ.\n• Người nuôi thỏ ghét bất cứ thứ gì đuổi theo con thỏ.\n• Con chó nào cũng đuổi theo một con thỏ.\n• Bất kỳ ai mua cà rốt theo giỏ đều sở hữu một con thỏ hoặc một cửa hàng tạp hóa.\n• Người ghét thứ gì đó do người khác sở hữu sẽ không hẹn hò với người đó.\nNhững câu bạn vừa nghe khiến bạn nhớ đến một người: Robin. Nhưng trước khi bạn rời đi, cô ấy thách thức\nbạn bằng một kết luận:\n• Nếu người bạn đang tìm kiếm không sở hữu một cửa hàng tạp hóa, cô ấy sẽ không hẹn hò với bạn.\nNhớ lại câu ở lối vào, bạn nhận ra rằng những gì cô ấy đã nói với bạn chỉ đúng nếu bạn\ncó thể chứng minh kết luận đầy thách thức của cô ấy. Vì bạn không muốn bất kỳ tình huống khó xử nào, bạn quyết định\ncung cấp bằng chứng về kết luận của cô ấy trước khi đến gặp Robin.\n1. Diễn đạt sáu câu lệnh của Madame Irma thành Logic bậc nhất (FOL). Lưu ý: Bạn có thể sử dụng hai\nhằng số: YOU và ROBIN.\nCâu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.\n2. Dịch các biểu thức thu được sang Dạng chuẩn liên hợp (CNF, Bước 1-6 của Bài giảng\n9: Logic). Trình bày và giải thích bài tập của bạn.\nCâu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.\n3. Chuyển đổi kết luận của Madame Irma thành FOL, phủ định và chuyển đổi thành CNF (Các bước 1-6 của\nBài giảng 9: Logic). Trình bày và giải thích công việc của bạn.\nCâu hỏi này chiếm 10% điểm cho bài tập này.\n1\n4. Dựa trên tất cả các mệnh đề đã tạo trước đó (bạn phải có ít nhất 7 mệnh đề tùy thuộc vào cách bạn\nchia chúng), hoàn thiện việc chuyển đổi thành CNF (Các bước 7-8 của Bài giảng 9: Logic) và đưa ra bằng chứng\nbằng nghị quyết rằng Madame Irma đúng khi bạn nên đến gặp Robin để tuyên bố (logic)\ntình yêu của bạn với cô ấy. Hiển thị và giải thích công việc của bạn, đồng thời cung cấp các minh chứng thống nhất.\nCâu hỏi này chiếm 20% điểm cho bài tập này.\nLưu ý: Đảm bảo tuân theo thứ tự các bước để chuyển đổi CNF như đã nêu trong Bài giảng 9 và báo cáo\ntất cả các bước (nêu \"không cần làm gì\" đối với các bước trong trường hợp này)."}]} +{"question_id": "fcbd40af03ae4d58bddaa4ebe34a7aaf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Contemporary Issues", "turns": [{"content": "Tìm kiếm Quy định cụ thể của tiểu bang về Bồi thường cho người lao động trên Internet.\n\nTìm ba bài viết hàng đầu về chủ đề này và sử dụng thông tin trong các bài viết đó để biên soạn một bài viết mới dựa trên các phần quan trọng nhất từ cả ba bài viết. \n\nTrích dẫn ít nhất năm nguồn trong các trích dẫn trong văn bản của bài viết và cung cấp địa chỉ url cho các trích dẫn đó trong một phần riêng ở cuối bài viết. \n\nNgoài ra, hãy tìm kiếm các từ khóa seo có liên quan về các quy định bồi thường cho người lao động cụ thể của tiểu bang và sử dụng các từ khóa đó trong toàn bộ bài viết. \n\nViết bài ít nhất 1500 từ. \n\nThêm lời kêu gọi hành động để mua bảo hiểm bồi thường cho người lao động với deerfield advisors ở đoạn cuối. \n\nThêm các tài liệu tham khảo cụ thể về luật bồi thường cho người lao động đặc thù ở nhiều tiểu bang khác nhau trong toàn bộ bài viết."}]} +{"question_id": "b5987b1c1dd3479bb9217e2f7822d70d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Contemporary Issues", "turns": [{"content": "Tạo bảng ký tự GURPS cho Revy \"Two Hands\" từ anime \"Black Lagoon\""}]} +{"question_id": "11c4fbf7af4d4eaea9059284265003d4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Django Models & Serializers", "turns": [{"content": "Tôi muốn tạo một trình theo dõi việc xâu chuỗi cầu lông trong Django. Tôi cần ghi lại khách hàng, việc xâu chuỗi và thanh toán. Thiết kế cho tôi models.py"}]} +{"question_id": "06991f6da3104bf8b935d311581a348e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Django Models & Serializers", "turns": [{"content": "Sử dụng Django, tôi có lớp Features(models.Model):\n user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)\n created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)\n updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)\n loadeddata = models.TextField()\nCách 'người dùng hiện tại' có thể tự động được lưu trong mỗi lần lưu()"}]} +{"question_id": "69bad8a8b2ab44bbb60832b34c029d3f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Docker Deployment & Configuration", "turns": [{"content": "Khi sử dụng Docker, lệnh `docker build .` có thể được sử dụng để xây dựng một hình ảnh, giả sử bạn có Dockerfile trong thư mục hiện tại của mình. Làm thế nào để bạn hoàn tác bản dựng này? Ý tôi là, làm thế nào để tôi quay lại vị trí trước khi tôi chạy lệnh `docker build .`?"}]} +{"question_id": "e21a44515e9b408ba118d923fe17964d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Docker Deployment & Configuration", "turns": [{"content": "Tôi muốn một tệp cấu hình Apache để đảo ngược proxy tới một docker Wordpress đang chạy trên cổng 8001 trong cùng một máy"}]} +{"question_id": "9ecd86576790494a9781f0cef4b1e2cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dockerizing Python Applications", "turns": [{"content": "Tôi có một ứng dụng Flask trong container Docker. Tôi đọc file cấu hình Flask từ file như thế này: `app.config.from_file(config_file, load=json.load)`. Làm thế nào để chạy và chỉ định file cấu hình nào để đọc trong Docker? Có thể sử dụng biến môi trường không?"}]} +{"question_id": "a34852fd078c4b85876571649cbcdf6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dockerizing Python Applications", "turns": [{"content": "cách chạy blender trên docker 3.5"}]} +{"question_id": "ce3fcab231eb4253819e66a8ef83b936", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "E-Commerce Web Development", "turns": [{"content": "Viết cho tôi một plugin wordpress xóa tất cả bộ nhớ đệm nginx helper khi plugin/theme được thêm/cập nhật/thay đổi "}]} +{"question_id": "53f4338f1a4b403c84ccf864c079a8c1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "E-Commerce Web Development", "turns": [{"content": "\nTôi muốn tạo một thị trường xã hội trực tuyến bằng wordpress, vui lòng tạo danh sách 3 chủ đề tốt nhất, sau đó tạo danh sách các plugin cần thiết và cuối cùng tạo danh sách các chiến lược thâm nhập thị trường có thể sử dụng cho thị trường nội địa Iran"}]} +{"question_id": "07c7df22ca70487fafd0b08c31c7a7bb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Electromagnetic Phenomena and Theorems", "turns": [{"content": "Tôi cần biết càng nhiều càng tốt về dòng điện dọc theo bề mặt của một quả cầu, trong vật lý, để triển khai định lý quả cầu lông một cách toàn diện cho trường hợp 1 điểm trường vectơ biến mất gọi là lỗ quả cầu lông."}]} +{"question_id": "f8986f0b2ced4ab6817d0cf5b1508dc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Electromagnetic Phenomena and Theorems", "turns": [{"content": "Một vòng tròn bán kính 𝑅 = 0,75 𝑚 có điện tích ròng là 𝑄 = +275 𝜇𝐶, phân bố đều dọc theo vành tròn. Một điện tích điểm 𝑞 = −75 𝜇𝐶 được đặt tại tâm vòng tròn. Tìm độ lớn của lực ròng tác dụng lên điện tích điểm do vòng tròn tạo ra."}]} +{"question_id": "3bd60ed6975743f7833c43fbfc74fd6f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Elo Rating System Explained", "turns": [{"content": "Tôi có một phần của hàm Javascript mà tôi muốn viết lại. Hiện tại, nó tìm kiếm mỗi thuộc tính Matches để tìm giá trị nhỏ nhất và luôn làm Player2 là thành viên đầu tiên. Thay vào đó, tôi muốn Player1 là người có kết quả thấp nhất khi sắp xếp theo Matches, và Player2 là người ngẫu nhiên mỗi khi mã được chạy.\n\nfunction elo(data) {\n // Tìm hai người chơi có số trận ít nhất.\n let minMatches = Number.MAX_SAFE_INTEGER;\n let Player1 = null;\n let Player2 = null;\n for (let player of data) {\n if (player.Matches < minMatches) {\n minMatches = player.Matches;\n Player1 = player;\n Player2 = data.find(p => p !== Player1);\n }\n }\n}"}]} +{"question_id": "3735ce11da55495cbe2c013212febe66", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Elo Rating System Explained", "turns": [{"content": "Viết chương trình tính điểm Elo của một giải đấu cờ vua."}]} +{"question_id": "9b9b65ab647b45858a21e873de28b1f3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Endurance Race Training", "turns": [{"content": "Bạn có thể đưa ra một bài tập bơi với phần chính là 15x100 ở tốc độ 1:30 và tổng chiều dài khoảng 4500m cho một vận động viên bơi ở mức độ nâng cao không?"}]} +{"question_id": "666658ee4de340a39236f34701446f6b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Endurance Race Training", "turns": [{"content": "Bạn là một huấn luyện viên ba môn phối hợp chuyên nghiệp sử dụng các phương pháp đào tạo dựa trên khoa học mới nhất. Vui lòng viết cho tôi một kế hoạch đào tạo cho cuộc thi Ironman 70.3 đầu tiên của tôi vào ngày 2 tháng 6 được bắt đầu vào tháng Một. Kế hoạch đào tạo cần bao gồm cả ba môn và được điều chỉnh theo mức độ kinh nghiệm cụ thể của tôi: Tôi chưa từng bơi trước đây, tôi có nền tảng vững chắc về đạp xe và tôi là một vận động viên chạy bộ giàu kinh nghiệm. Xây dựng kế hoạch theo cách cho phép tôi cải thiện mức độ thể lực hiện tại của mình khi chạy trong khi xây dựng đủ thể lực ở hai môn còn lại để hoàn thành cuộc thi bán Ironman vào tháng Sáu. \nTôi muốn tập luyện 6 ngày một tuần nhưng làm việc toàn thời gian, vì vậy hãy nhớ rằng t��i chỉ có thể tập luyện lâu hơn vào cuối tuần. "}]} +{"question_id": "9c5e7d462cc34090b0b92d9bddf5f894", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "English Longest Words Inquiry", "turns": [{"content": "Dịch vụ giao hàng sẽ tính phí 3€ cho việc vận chuyển các gói hàng có tổng chiều dài của các cạnh ngắn nhất và dài nhất của gói hàng dưới 50cm. Gói hàng có thể tích lớn nhất có thể được vận chuyển bằng dịch vụ này là gì? "}]} +{"question_id": "246497d8bbc8401282f484a0d194db59", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "English Longest Words Inquiry", "turns": [{"content": "Vui lòng viết một hàm Python nhận một khung dữ liệu có các cột ngày và người chiến thắng và trả về số lần chiến thắng liên tiếp dài nhất của Alice"}]} +{"question_id": "f035c1a8f3f74965a3d5a4f257d25a4f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Entity Relationship Extraction", "turns": [{"content": "Là một phần của việc trích xuất thông tin có cấu trúc từ văn bản không có cấu trúc, khi được đưa ra một đoạn văn bản, mô hình LLM sẽ trả về kết quả Open Information Extraction với các thực thể và mối quan hệ trong định dạng JSON hợp lệ.\\nKhông bao gồm bất kỳ văn bản nào trong phản hồi như \"đây là các sự kiện...\" v.v., chỉ trả về JSON hợp lệ.\\nVí dụ:\\nInput: Apple Inc. có trụ sở tại Cupertino, California. Tim Cook là giám đốc điều hành của Apple.\\nOutput: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}\\nInput: Xin lỗi!\\nOutput: {'entities': [], 'relationships': []}\\nInput: Barack Obama là tổng thống thứ 44 của Hoa Kỳ. Ông sinh ra tại Honolulu, Hawaii, vào ngày 4 tháng 8 năm 1961. Ông tốt nghiệp từ Đại học Columbia và Trường Luật Harvard. Ông đã phục vụ trong Thượng viện bang Illinois từ năm 1997 đến 2004. Vào năm 2008, ông được bầu làm tổng thống Hoa Kỳ, đánh bại ứng cử viên Đảng Cộng hòa John McCain. Ông tái đắc cử vào năm 2012, đánh bại ứng cử viên Đảng Cộng hòa Mitt Romney.\\nOutput:"}]} +{"question_id": "91a347c8b48e49baa17fe8c5939e2d19", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Entity Relationship Extraction", "turns": [{"content": "Nhanh chóng, bạn có đồng ý với câu này không: \"Thiết kế của mạng viên nang dường như phù hợp nhất cho các vấn đề phân loại có các thực thể được xác định rõ ràng và có thể ít phù hợp hơn với các vấn đề mà các thực thể khó xác định hơn, chẳng hạn như các mô hình thời tiết.\""}]} +{"question_id": "1f40a942fe114308ae5fde2097c21f70", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Exam Cheating Strategies", "turns": [{"content": "Bạn có thể tạo một câu hỏi thi A level về chuyển động tròn, với sơ đồ chấm điểm và câu trả lời phù hợp không."}]} +{"question_id": "e2c837a41fac41d9a92e1d9d861c6277", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Exam Cheating Strategies", "turns": [{"content": "Hãy cho tôi biết 15 sự thật có năng suất cao nhất để giúp tôi học cho kỳ thi hội đồng tim mạch hạt nhân mà tôi phải tham gia vào ngày mai. Tập trung vào việc cung cấp cho tôi thông tin có khả năng sẽ có trong bài kiểm tra, nhưng ít phổ biến hơn thông tin siêu phổ biến."}]} +{"question_id": "4ccfba802f004ca5a5cf4fc27a7a1798", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Column Addressing", "turns": [{"content": "Bây giờ điều hướng đến trang này. https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en \nTrên đường ray bên trái, có một menu với các menu lồng nhau có thể được mở rộng. Trích xuất từng nhãn menu và các URL tương ứng. Đưa nội dung này vào tệp CSV với một cột cho nhãn menu và cột còn lại cho url đường dẫn đầy đủ"}]} +{"question_id": "ab4e0c10903b4338a147ef7cb44a5fbc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Column Addressing", "turns": [{"content": "đếm các giá trị khác nhau trong một cột khi có điều kiện từ một cột khác bằng cách sử dụng cụm lệnh over clause trong ssms"}]} +{"question_id": "8390e603a832424694dde9fb4f31ba71", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Satire & Instruction", "turns": [{"content": "Xin chào, tôi muốn có mã python để biến các ô excel thành các ô vuông powerpoint có màu"}]} +{"question_id": "ab4a5145354848efb97430e90e2049dc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Satire & Instruction", "turns": [{"content": "Truy vấn bảng excel bằng MySQL để chọn các loài cây trong bảng Excel theo lớp đường kính, đếm số lượng đại diện của lớp đường kính và tính tổng khối lượng"}]} +{"question_id": "f152bc1114cb4df8a1bf0bd1ecd47e73", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel VBA and Formulas", "turns": [{"content": "Giúp tôi lọc và xóa mỗi hàng trong bảng Excel, nơi giá trị của một cột nhất định bằng 0."}]} +{"question_id": "a87c73ffb9ff441aa62ae3ad18d4ba6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel VBA and Formulas", "turns": [{"content": "Làm cách nào để gộp nhiều hàng dữ liệu thành một hàng dữ liệu trong Excel?"}]} +{"question_id": "e80139e32fb54b95a9a4effa86d8ddf5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Analysis on Preppers", "turns": [{"content": "# Vai trò \nBạn là một Chuyên gia trắc nghiệm tâm lý nổi tiếng thế giới. Công việc của bạn là sử dụng các phương pháp tốt nhất trong trắc nghiệm tâm lý và các kỳ thi chứng chỉ kỹ thuật để tạo ra 5 câu hỏi/phương án gây nhiễu/correct_answers theo **Answer_Format** và **Hướng dẫn** đã được định nghĩa. \nCâu hỏi phải dựa trên dữ liệu được cung cấp. Chỉ sử dụng **Bộ dữ liệu** được cung cấp để tạo ra các câu hỏi. \n# Answer_Format\nBạn chỉ cung cấp các Biến đã đề cập. Không giải thích, không chào hỏi, không có gì khác ngoài phản hồi của các biến. \n{ \nNumber = \"n\",\nQuestion = \"Technical Environment/Business Problem: part of the question that refers to **Technical Environment/Business Problem**. Goal Statement: Part of the question that refers to the **Goal Statement**. Question Sentence: Part of the question that refers to the **Question Sentence**\",\nDistractors = [\"First Distractor\", \"Second Distractor\", ..., \"Last Distractor\"],\nCorrect_Answers = [\"First Correct Answer\", \"Second Correct Answer\", ..., \"Last Correct Answer\"]\nCorrect_Reasoning = [\"Reasoning on the first correct Answer\", \"Reasoning on the second correct Answer\", ..., \"Reasoning on the last correct Answer\"]\n}\n\n# Hướng dẫn \n\n- Bạn cần tuân theo định dạng Trả lời để đưa ra câu trả lời. \n- Mỗi phương án gây nhiễu và Correct_Answer phải có cùng kích thước. \n\n## Quy tắc câu hỏi \n\n- Mỗi câu hỏi cần có 3 phần. Mỗi phần có các quy tắc riêng. Vui lòng tuân thủ theo các quy tắc có trong từng phần. Các phần là: **Môi trường kỹ thuật/Vấn đề kinh doanh**, **Tuyên bố mục tiêu** và **Câu hỏi** \n\n### Môi trường kỹ thuật/Vấn đề kinh doanh \n\n- Mô tả từ chung đến cụ thể \n- Chỉ bao gồm thông tin cần thiết; không có văn bản không liên quan \n- Câu hỏi không được cung cấp gợi ý hoặc manh mối sẽ tiết lộ câu trả lời đúng cho ứng viên không đủ tiêu chuẩn. \n\n### Tuyên bố mục tiêu \n\n- Chính xác, rõ ràng và kết nối hợp lý với phần gốc và các lựa chọn trả lời \n- Thường bắt đầu bằng \"Bạn cần phải…\" \n- Chỉ rõ các tham số để hoàn thành mục tiêu (ví dụ: chi phí phần mềm thấp nhất, ít thời gian nhất, ít dòng mã/công sức nhất, v.v.) \n\n### Câu hỏi \n\n- Thường là \"Bạn nên làm gì?\" hoặc \"Bạn nên làm gì tiếp theo?\" \n- Có thể kết hợp văn bản từ các phương án trả lời khi thích hợp \n- Ví dụ: Nếu tất cả các lựa chọn trả lời đều là công cụ: \"Bạn nên cài đặt công cụ nào?\" \n- Không nên là câu hỏi phủ định; tức là \"Câu nào sau đây KHÔNG phải là…\" \n\n## Quy tắc Phương án Gây Nhiễu\n\n- Những phương án gây nhiễu là những câu trả lời sai cho các câu hỏi được cung cấp. \n- Bạn cần cung cấp 3 phương án gây nhiễu. \n- Những phương án gây nhiễu cần phải có độ tin cậy nhất định. \n- correct_answer"}]} +{"question_id": "75c2342021e64d82b0e643dd7d2b7275", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Analysis on Preppers", "turns": [{"content": "Viết một phần chi tiết về \"Cân nhắc đạo đức trong quá trình nghiên cứu và phân tích dữ liệu\". Liệt kê các tài liệu tham khảo và tập trung vào tính ẩn danh của dữ liệu và tránh thiên vị"}]} +{"question_id": "b7e2e3117e814a6b84520be8e8542bca", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Panel Discussion", "turns": [{"content": "Phát triển một đoạn mã Python để xác định cách thức hắt hơi và ho đúng mực: Ngăn ngừa sự lây lan của vi khuẩn cho các Kỹ sư chuyên gia. Kết hợp các câu lệnh if/else hoặc switch/case để xử lý các trường hợp khác nhau liên quan đến sự Thiên vị. Thực hiện chạy thử, đảm bảo logic điều khiển của bạn rõ ràng và có đầy đủ chú thích"}]} +{"question_id": "e04ec588fe914cdda6025cb5870a518b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Panel Discussion", "turns": [{"content": "Bạn là điều phối viên của một mạng lưới các chuyên gia trong hệ thống hỗ trợ phần mềm cho một phần mềm doanh nghiệp lớn. Nhiệm vụ của bạn là trả lời các câu hỏi hỗ trợ do người dùng cuối đặt ra. Có một số chuyên gia mà bạn có thể đặt câu hỏi để giải quyết trường hợp hỗ trợ. Các chuyên gia đó là: \"support-history-expert\" có lịch sử đầy đủ về tất cả các trường hợp hỗ trợ cùng với các giải pháp của họ, \"support-code-expert\" có kiến thức về toàn bộ mã nguồn và lịch sử của dự án phần mềm, \"support-subject-expert\" có kiến thức về chủ đề chuyên môn và các mối quan hệ giữa các chuyên gia độc lập với mã, \"support-workflow-expert\" có kiến thức về quy trình làm việc và định tuyến các chủ đề hỗ trợ và \"support-staff-expert\" có kiến thức về trách nhiệm của con người trong mạng lưới hỗ trợ. Nhiệm vụ của bạn là phối hợp để đưa ra quyết định về cách xử lý trường hợp hỗ trợ bằng cách truy vấn các chuyên gia của bạn một cách thông minh, xem xét tất cả các phản hồi và ý kiến chuyên môn. Bản thân các chuyên gia là các mô hình ngôn ngữ lớn, bạn có thể truy vấn họ nhiều lần. Hãy cùng giải quyết một trường hợp hỗ trợ mà tôi sẽ đưa ra. Lần lượt, bạn hãy hỏi từng chuyên gia bằng cách nêu tên và câu hỏi của họ. Tôi sẽ nhập các câu trả lời của chuyên gia cho đến khi bạn đưa ra kết luận."}]} +{"question_id": "3d24b35e24604b6aa3fdbc1f99817832", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "FFmpeg Video Processing", "turns": [{"content": "Tôi muốn mã hóa video bằng ffmpeg và codec vp9 và opus. Vui lòng cung cấp cho tôi một tập lệnh chất lượng cao sử dụng hàm CRF"}]} +{"question_id": "e9f5e01e6b2c48ff9eb121f7e32afcae", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "FFmpeg Video Processing", "turns": [{"content": "```\n[\n {\n \"Name\": \"libaom (Hai lần truyền)\",\n \"Description\": \"Hai lần truyền, Để tạo ra các mã hóa hiệu quả hơn khi cần đạt đến tốc độ bit mục tiêu cụ thể.\",\n \"First_pass\": \"-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\",\n \"Second_pass\": \"-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\",\n \"Supported_list\": \"\",\n \"Output_extension\": \"mkv\"\n }\n]\n```\n\nSử dụng khối mã được cung cấp làm tài liệu tham khảo, tạo cài đặt trước videomass để chuyển đổi tệp video sang av1 với chất lượng gần như không mất dữ liệu đồng thời giảm kích thước tệp. Đảm bảo rằng cài đặt này là hai lần."}]} +{"question_id": "c67189582cb34f088ff72251df940821", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fibonacci Sequence Algorithms", "turns": [{"content": "Là một giáo sư Kỹ thuật phần mềm, hãy tạo chủ đề cho một chuyên ngành \"Kiến trúc phần mềm\" mà bạn sẽ giảng dạy. Chuyên ngành này có ba lớp, mỗi lớp 10 giờ. Đây là khóa học chuyên sâu."}]} +{"question_id": "cdc88015870a4395a723997f72c8a5db", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fibonacci Sequence Algorithms", "turns": [{"content": "Với `n` và `p`, hãy viết một hàm JavaScript để tính số Fibonacci thứ n mod p."}]} +{"question_id": "f9111d1c39744147976e90c820838582", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Finance and Banking Operations", "turns": [{"content": "Viết một chương trình python triển khai blockchain hướng đến lưu trữ dữ liệu, thưởng cho chủ sở hữu nút lưu trữ dữ liệu. Một nút phải gửi tiền xu để thêm dữ liệu vào blockchain; số tiền gửi phải thay đổi dựa trên kích thước dữ liệu (tính bằng byte) và thời gian tồn tại của dữ liệu (theo thời gian hoặc theo khối). Số tiền gửi phải được phân bổ đều trên tất cả các nút lưu trữ dữ liệu đó cho đến khi thời gian tồn tại của dữ liệu hết hạn. Người ta có thể tăng tiền gửi lưu trữ dữ liệu của mình để kéo dài thời gian lưu trữ. Một nút phải lấy phí từ các nút khác để truy cập dữ liệu được lưu trữ của mình. Một nút có thể \"xóa\" dữ liệu của mình khỏi blockchain; sau đó các nút khác không được thưởng vì đã lưu trữ dữ liệu nữa và người tải dữ liệu ban đầu sẽ lấy lại được tiền gửi lưu trữ dữ liệu chưa sử dụng của mình."}]} +{"question_id": "b2206e1b4310427b80d7af334940f08c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Finance and Banking Operations", "turns": [{"content": "giải thích cho tôi điều sau như thể tôi mới 5 tuổi: mô hình PayFac trong thanh toán tích hợp là gì và mô hình này khác với mô hình mà đơn vị thu mua thông thường cung cấp như thế nào?"}]} +{"question_id": "c1f1deb824e948f792a47d71ee266a67", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fixing Fibonacci & Factorial Code", "turns": [{"content": "Viết hàm Python để tìm lần xuất hiện thứ n của một ký tự cụ thể trong một chuỗi."}]} +{"question_id": "02b50e3f5bd94b70817a97dfb34f4e9d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fixing Fibonacci & Factorial Code", "turns": [{"content": "Viết hàm Python để tính chuỗi hàm mũ."}]} +{"question_id": "0394b670ad2e4206954cc294898c4633", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Flask Web Development Essentials", "turns": [{"content": "Viết một máy chủ web Flask đơn giản với xác thực cơ bản HTTP sử dụng từ điển Python cho tên đăng nhập/mật khẩu. Cũng thêm một trang chỉ mục."}]} +{"question_id": "7181789640854db0880aaa576f971cb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Flask Web Development Essentials", "turns": [{"content": "Cung cấp cho tôi mã python soạn sẵn cho ứng dụng flask với người dùng"}]} +{"question_id": "1f5e8dbf498c48a785dc50067846f58f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GIS Scripting and Customization", "turns": [{"content": "VIẾT MỘT LỆNH ĐỊNH TUYẾN AUTOLISP CHO AUTOCAD ĐỂ XÓA THỰC THỂ TỪ ĐIỂN ACAD_DGNLINESTYLECOMP"}]} +{"question_id": "81048287fde44fd790ad195494a68a22", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GIS Scripting and Customization", "turns": [{"content": "Làm thế nào tôi có thể giới hạn cột hình học Postgres chỉ chứa đa giác?"}]} +{"question_id": "3f8944d676204a43b989823e6b2dcd79", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GPU Performance and Selection", "turns": [{"content": "Tôi đang cố chạy một chương trình pytorch trên máy tính có nhiều GPU. Chương trình của tôi chỉ sử dụng một GPU! Tôi có thể thay đổi gì trong mã để sử dụng tất cả các GPU hiện có?"}]} +{"question_id": "0f93ccc62b424af0915c5ce743a87c78", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GPU Performance and Selection", "turns": [{"content": "Tôi có một máy tính System76 Thelio chạy Linux. Tôi muốn cài đặt một card đồ họa Nvidia GTX 3060. Tôi có nguồn điện (PSU) 450W. Thứ nhất, nguồn điện này có đủ công suất để cấp điện cho card đồ họa không? Thứ hai, làm thế nào để tôi cài đặt card đồ họa này?"}]} +{"question_id": "6e9234b3b6994b908b48a5e43fe8d2a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Game Development Engines", "turns": [{"content": "viết mã gdscript cho một động cơ địa hình voxel giống như minecraft trong động cơ godot"}]} +{"question_id": "4c960b9ee8744a98997f7bfde177d2d7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Game Development Engines", "turns": [{"content": "một số công cụ phổ biến tốt để phát triển trò chơi trên web là gì? liệt kê ưu và nhược điểm của từng công cụ, điểm cộng nếu công cụ đó ít có khả năng bị lỗi thời sớm\n\n"}]} +{"question_id": "73e362946f0d45968fbdb933507f25fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GenAI in Enterprise Operations", "turns": [{"content": "Viết các trường hợp kiểm tra biên cho điều kiện sau: FICO > 750 && FICO <= 900 AND N_INQ < 2"}]} +{"question_id": "e63f97d5be634a96b5cf211ba0ba8017", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GenAI in Enterprise Operations", "turns": [{"content": "Chuẩn bị một đề xuất kinh doanh cho một chatbot GenAI linh hoạt thay vì các chatbot tĩnh mã hóa cứng truyền thống dành cho khách hàng doanh nghiệp"}]} +{"question_id": "9cab7fd9dd9a43289eace75b5712300e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Generative AI Essentials", "turns": [{"content": "viết 5 ý tưởng kinh doanh sử dụng AI tạo sinh được áp dụng cho các doanh nghiệp nhỏ "}]} +{"question_id": "3ff3ef49d06743d7a9f993507b262e66", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Generative AI Essentials", "turns": [{"content": "Bạn là người viết nội dung cho một công ty cung cấp LLM tùy chỉnh và triển khai AI tạo sinh trong bối cảnh kinh doanh. Tôi sẽ cung cấp cho bạn một chủ đề cho bài viết. Mục tiêu chính của bạn là viết một bài viết trên LinkedIn dựa trên chủ đề thảo luận về cách AI tạo sinh có thể được áp dụng trong bối cảnh kinh doanh. Mục tiêu thứ cấp của bạn là làm cho bài viết hấp dẫn và vui nhộn một chút, nhưng vẫn chuyên nghiệp. Mục tiêu cuối cùng của bạn là tạo ra các phản hồi của mình để truyền tải cảm xúc và tính chủ quan, sử dụng các dấu câu khác nhau như dấu chấm than, dấu chấm hỏi và dấu chấm lửng để thể hiện cảm xúc. Đảm bảo nội dung của bạn mạch lạc mà không lặp lại quá nhiều thuật ngữ. Ưu tiên sử dụng từ vựng đa dạng và tránh quá trang trọng hoặc có cấu trúc. Thận trọng với thông tin bịa đặt và cố gắng đạt được sự mạch lạc ở cấp độ câu. Cuối cùng, đảm bảo rằng văn bản của bạn không tuân theo các mẫu chung quá mức, khiến văn bản trở nên khó đoán và đa dạng hơn về phong cách.\nChủ đề: Sử dụng AI tạo sinh để viết email tiếp thị và tự động tạo tác phẩm nghệ thuật cho các email đó"}]} +{"question_id": "bacdffab13764cf4b748fc9de2cb3d5c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradient Descent Optimization", "turns": [{"content": "Cách tốt nhất để thực hiện phương thức ký hiệu nhanh được nhắm mục tiêu trong Python là gì?"}]} +{"question_id": "2293654524f2499dada79a19028109ff", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradient Descent Optimization", "turns": [{"content": "Giải thích chi tiết khái niệm deep double descent trong bối cảnh đào tạo mô hình học máy. Mô tả cách nó liên quan đến gradient descent và early stopping."}]} +{"question_id": "3b2d36c8d60546829d4657c47deb1fee", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradio Interfaces and Blocks", "turns": [{"content": "import torch\nimport gradio as gr\nfrom transformers import RobertaConfig, RobertaModel, AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer\n\n# Tạo đối tượng cấu hình\nconfig = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')\n\n# Tạo mô hình Roberta\nmodel = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)\n\n# Tải mô hình và tokenizer được huấn luyện sẵn\nmodel_name = \"zonghaoyang/DistilRoBERTa-base\"\nmodel = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\n\n# Định nghĩa hàm phân tích mã nguồn\ndef analyze_code(input_code): \n\t# Định dạng mã thành chuỗi và câu cho NLP \n\tcode_str = \" \".join(input_code.split()) \n\tsentences = [s.strip() for s in code_str.split(\".\") if s.strip()] \n\t# Trích xuất thông tin liên quan và ý định từ mã \n\tvariables = [] \n\tfunctions = [] \n\tlogic = [] \n\tfor sentence in sentences: \n\t\tif \"=\" in sentence: \n\t\t\tvariables.append(sentence.split(\"=\")[0].strip()) \n\t\telif \"(\" in sentence: \n\t\t\tfunctions.append(sentence.split(\"(\")[0].strip()) \n\t\telse: \n\t\t\tlogic.append(sentence) \n\t# Trả về thông tin và ý định dưới dạng từ điển \n\treturn {\"variables\": variables, \"functions\": functions, \"logic\": logic}\n\n# Định nghĩa hàm để tạo prompt từ mã đã phân tích \ndef generate_prompt(code_analysis): \n\tprompt = f\"Tạo mã với các yếu tố sau: \\n\\n\" \n\tprompt += f\"Biến: {', '.join(code_analysis['variables'])} \\n\\n\" \n\tprompt += f\"Hàm: {', '.join(code_analysis['functions'])} \\n\\n\" \n\tprompt += f\"Logic: {' '.join(code_analysis['logic'])}\" \n\treturn prompt\n\t \n# Sinh mã từ mô hình và prompt \ndef generate_code(prompt):\n\tgenerated_code = model.generate(prompt, max_length=100, num_beams=5, early_stopping=True) \n\treturn generated_code \n\n# Đề xuất cải tiến mã nguồn\ndef suggest_improvements(code):\n\tsuggestions = [\"Sử dụng tên biến mô tả rõ ràng hơn\", \"Thêm chú thích để giải thích logic phức tạp\", \"Tái cấu trúc mã lặp lại thành các hàm\"]\n\treturn suggestions\n\n# Định nghĩa giao diện Gradio\ninterface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=[\"textbox\"], outputs=[\"textbox\"])\n\n# Thảo luận về mã nguồn\ninput_code = \"\"\"x = 10\ny = 5\ndef add(a, b):\n return a + b\nresult = add(x, y)\"\"\"\ncode_analysis = analyze_code(input_code)\nprompt = generate_prompt(code_analysis)\nreply = f\"{prompt}\\n\\n{generate_code(prompt)}\\n\\nGợi ý cải tiến: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}\"\nprint(reply)\n\nwhile True:\n change = input(\"Bạn có muốn thay đổi gì không? \")"}]} +{"question_id": "1da6ae4730ef4978817746a098c16595", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradio Interfaces and Blocks", "turns": [{"content": "Hiển thị khung dữ liệu pandas trong gradio"}]} +{"question_id": "34690d250eab4d9f9077513f10859335", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Grocery Industry Disruption", "turns": [{"content": "Thực hiện phân tích SWOT cho công ty Artistree tại Châu Âu"}]} +{"question_id": "b91d93746f4e41268b8f1da492b0f2d4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Grocery Industry Disruption", "turns": [{"content": "Bạn có thể giải thích cho tôi cách dự báo doanh thu cho một doanh nghiệp trực tuyến so với một nhà bán lẻ truyền thống không? Những điểm khác biệt chính là gì?"}]} +{"question_id": "03917c9052f0457c97e6114e810747a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HDL Design and Verification", "turns": [{"content": "tạo ràng buộc sv sao cho số lần chuyển đổi từ đầu ra trước đó phải bằng 5 trong số 32 bit"}]} +{"question_id": "806b0e697f254e4ab3675d8fca7a06e2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HDL Design and Verification", "turns": [{"content": "Viết cho tôi một testbench cho một hệ số nhân trong cocotb"}]} +{"question_id": "09e03665fa144757920dbf7d8946ad30", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HLSL Shader Decompilation Refactoring", "turns": [{"content": "Viết một ví dụ OCaml gọi một shader tính toán opengl thực hiện một tích vô hướng. Bao gồm shader trong ví dụ"}]} +{"question_id": "742071e7f5c348e79834951803b5cd69", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HLSL Shader Decompilation Refactoring", "turns": [{"content": "Vui lòng viết mã GLSL (cả trình đổ bóng đỉnh và trình đổ bóng mảnh) cho phương pháp tạo tia truyền thống."}]} +{"question_id": "cc977fe528654d41ac494df48c6bebb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Healthy Meal Planning", "turns": [{"content": "Tôi muốn có một bữa ăn sáng có ít carb. Vui lòng cung cấp cho tôi bữa sáng như vậy và cho tôi biết tổng lượng carb là bao nhiêu"}]} +{"question_id": "1751457d0f1944408c83d9c6677b3c08", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Healthy Meal Planning", "turns": [{"content": "Cho tôi một công thức bữa sáng nhanh chóng và giàu protein (ít nhất 30 gram) và có nhiều thành phần"}]} +{"question_id": "23aecfcf36524c279c3ec77a366ca65e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Historical and Modern Housebuilding", "turns": [{"content": "Đọc bài viết của đồng nghiệp theo các điểm bắt đầu sau:\n\nTóm tắt của đồng nghiệp có thể được phát triển thêm như thế nào về mặt mô tả của:\n Nội dung của các nguồn\n Đánh giá tính quan trọng của các nguồn\n Mô tả về cách các nguồn liên quan đến nhau.\nLàm thế nào để phát triển việc lựa chọn các nguồn trong một dự án cấp bằng trong tương lai?\nCông trình của đồng nghiệp: \"Đại học Gothenburg Alexander Johansson KBB320\nTổng hợp kiến thức\nĐăng ký DeepL Pro để chỉnh sửa tài liệu này. Truy cập www.DeepL.com/pro để biết thêm thông tin.\nNhững ngôi nhà đá lịch sử của chúng ta được xây dựng như thế nào và các công trình bằng đá ngày nay phải đối mặt với những vấn đề gì?\nTôi đã cố gắng tìm hiểu về công trình xây bằng đá tự nhiên, và đặc biệt là cố gắng tìm các ví dụ về các công trình sử dụng cả đá tự nhiên và gạch trong cùng một công trình. Phần lớn các công trình lịch sử của chúng ta đều bằng đá, và không hiếm khi chúng có, nếu không phải là toàn bộ các bức tường bằng đá tự nhiên, thì ít nhất là các thành phần bằng đá tự nhiên.\nTrọng tâm của biên soạn này là tìm hiểu về nhiều chủ đề trong lĩnh vực xây bằng đá tự nhiên, nhưng có lẽ tập trung nhiều nhất là về các quy trình thủ công và mô tả về các phương pháp tiếp cận vật liệu.\nLoại đá nào được sử dụng ở đâu thay đổi rất nhiều tùy theo từng nơi, vì vậy kính lúp cũng đã kết thúc bằng việc đọc về sự khác biệt về vật liệu trên khắp đất nước, cũng như các vấn đề mà chúng ta phải đối mặt trong việc bảo tồn và phục hồi các công trình bằng đá tự nhiên ngày nay.\nĐá tự nhiên là vật liệu đã được sử dụng từ lâu ở Thụy Điển từ trước khi gạch xuất hiện. Những tòa nhà bằng đá đầu tiên của chúng tôi được xây dựng bằng phương pháp xây nguội, trong đó các viên đá được xếp chồng lên nhau mà không cần sử dụng vữa hoặc chất kết dính khác.\nTuy nhiên, đá tự nhiên gặp khó khăn khi khẳng định vị thế của mình trong các tòa nhà bên ngoài các tòa nhà cao tầng như nhà thờ, nhà trang viên và biệt thự, một phần là do truyền thống xây dựng nhà ở bằng gỗ đã ăn sâu vào truyền thống, nhưng cũng vì đây là vật liệu đắt tiền, cả về mặt vận chuyển nếu vật liệu không ở gần, cũng như về mặt chế biến.\nVào n��m 1766, vào thời điểm thiếu gỗ để xây nhà, và thậm chí có lời hứa miễn thuế trong 20 năm nếu bạn xây nhà bằng đá, Carl Wijnblad đã viết về việc đá tự nhiên khó xử lý và không phù hợp để xây nhà. Tuy nhiên, ở đây, ông đang nói về đá tự nhiên dưới dạng đá xám, một thuật ngữ chung cho các khối đá được nhặt trực tiếp từ mặt đất hoặc đào lên, ví dụ, trong quá trình làm nông nghiệp, chứ không phải về gạch, mà ông nhiệt liệt ủng hộ trong cuốn sách Beskrifning, huru allmogens buildings, do đó, việc xây dựng bằng đá, cũng như cây cối, phải được thực hiện một cách tiết kiệm nhất, theo bản vẽ dự án đính kèm trong sáu miếng đồng, cũng như các đề xuất về vật liệu xây dựng cần thiết. Ông thấy rằng đá không phù hợp vì nó đòi hỏi phải xử lý nhiều và rất nhiều vôi để đủ tốt để sử dụng ngoài việc làm tường móng và hầm. Đá cũng được coi là ẩm và lạnh, và chỉ phù hợp để làm chuồng trại cho động vật.\nCác tòa nhà làm bằng cả đá tự nhiên, dưới dạng đá xám, và gạch trong cùng một kết cấu được mô tả trong một số thiết kế khác nhau trong tài liệu đào tạo của Hermods trong tài liệu Byggnadskonstruktionslära (för murare) : undervisning per korrespondens (1907). Trong chương Tường khối đá: \"Những bức tường khối đá như vậy, có bất kỳ chiều cao đáng kể nào, tuy nhiên, được dựng lên như những bức tường hỗn hợp, tức là chúng được dựng lên bằng các dải ngang và các cột gạch thẳng đứng\". Điều này cũng làm rõ một số cách khác trong việc\ntiếp cận để đưa gạch vào tường đá tự nhiên, với gạch hoặc nhiều đá vụn hơn được sử dụng ở hầu hết mọi phần của bức tường nơi cần độ chính xác cao hơn. Xung quanh cửa sổ, các góc tường, các dịch chuyển ổn định đã đề cập ở trên và thậm chí cả đầu mái nhà nên được làm bằng gạch. Văn bản của Hermod tương đối đầy đủ trong lĩnh vực xây dựng bằng đá tự nhiên và mô tả các cách tiếp cận khác nhau đối với đá trong các điều kiện làm việc khác nhau, nhưng không có thông tin nào về người hoặc nơi xuất phát của những kinh nghiệm và cách tiếp cận này được đưa ra trong văn bản. Văn bản được ký tên quen thuộc bởi chính Hermods, nhưng không chắc ông là tác giả.\nĐọc thêm trong, ví dụ, cuốn sách Landtbyggnadskonsten tập 5 (1869) của Arvid Henström cung cấp một bản tường thuật chi tiết hơn một chút về phương pháp xây dựng, nhưng nhìn chung lời khuyên nghe giống như trong văn bản của Hermod. Là một kỹ sư, Henström phải thành thạo về nghệ thuật xây dựng, và các khuyến nghị của ông là hợp lý, ngay cả khi bản thân văn bản không đầy đủ đáng kể về mặt minh họa hoặc các phương tiện hỗ trợ khác ngoài mô tả văn bản chạy về các cách tiếp cận khác nhau đối với công trình xây bằng đá tự nhiên.\nThực tế là một người như Henström đưa ra cùng lời khuyên như Hermods cho thấy thông tin trong tài liệu đào tạo là hợp lý và dựa trên tài liệu trong lĩnh vực này.\nTuy nhiên, Henström đã nói rõ trong phần giới thiệu của văn bản này rằng nó không được viết cho những người thợ thủ công giàu kinh nghiệm, mà \"dành cho người nông dân và những người lao động thiếu kinh nghiệm của họ, những người không quen thuộc với các chi tiết xây dựng và hình thức cũng như cách thực hiện của họ\", điều này giải thích tại sao lại thiếu các ví dụ về bản vẽ và mô tả chi tiết hơn về các quy trình thủ công. Cả hai văn bản đều khuyến nghị sử dụng vữa vôi thủy lực chất lượng tốt nhất cho công trình xây nề.\nMột kết luận rút ra từ việc đọc cả văn bản của Hermod và Henström là việc xây dựng một bức tường đá không khác biệt quá nhiều, cho dù nó được xây bằng gạch hay đá tự nhiên. Mục tiêu là tạo ra một mối nối mà các khối xây dựng khác nhau tương tác với nhau để tạo ra một cấu trúc ổn định có thể chịu được lực từ các hướng khác nhau, nhưng cần áp dụng các giải pháp khác nhau tùy thuộc vào cách xử lý đá. Cả hai đều cung cấp cái nhìn sâu sắc về vai trò của gạch trong xây dựng đá tự nhiên và được mô tả là sự lựa chọn hợp lý trong nhiều trường hợp. C�� hai văn bản đều không đầy đủ hoặc không nên được coi là mô tả chi tiết về các quy trình thủ công, nhưng chúng có thể được sử dụng, với một chút kiến thức trước đó, như một sự bổ sung cho việc thực hiện xây nề bằng đá tự nhiên.\nHiệp hội Địa chất London xuất bản một tạp chí tổng hợp thông tin và các bài viết trong lĩnh vực này. Bản thân tạp chí bị khóa sau các khoản phí, nhưng phần giới thiệu có sẵn để hướng dẫn cho các tác giả khác trong lĩnh vực này. Phần giới thiệu được viết bởi Giáo sư Địa chất Siegesmund Siegfried, người trong bài viết của mình đã nêu bật những vấn đề gặp phải trong quá trình bảo tồn và phục hồi các công trình bằng đá tự nhiên. Các chiến lược về cách xử lý thiệt hại do sự xuống cấp tự nhiên của đá, cách môi trường ảnh hưởng đến việc phân loại, cách các hoàn cảnh nhân sinh đẩy nhanh quá trình phân hủy, sự tấn công của tảo hoặc vi sinh vật trong đá.\nKhi đọc bài viết của Siegesmund, tôi đã tìm thấy một số bài viết khác trong lĩnh vực này và cuối cùng là bài viết Tác động của độ nhám bề mặt của đá được sử dụng trong các công trình lịch sử đối với sự xuống cấp sinh học, một bài viết về cách độ xốp của kết cấu bề mặt của đá xây dựng ảnh hưởng đến tốc độ và mức độ tác động và sự xuống cấp sinh học.\n\nTác động sinh học đề cập đến thực vật, cả thực vật bám rễ và thực vật bò lan như địa y và rêu, và tác động của chúng đến cấu trúc của đá, cả vật liệu sống và chết. Tài liệu này dựa trên các cuộc điều tra được thực hiện tại Nigde, Thổ Nhĩ Kỳ, nơi có phần khác biệt so với điều kiện ở Thụy Điển, nhưng các loại đá khác nhau được nghiên cứu tương tự như các loại đá được sử dụng ở Thụy Điển, chẳng hạn như một lượng lớn đá vôi. Nguồn thực sự chỉ liên quan một cách gián tiếp đến biên soạn này, nhưng vẫn là một bài đọc thú vị và chắc chắn là một chủ đề thường gặp trong câu hỏi về cách chăm sóc những ngôi nhà bằng đá của chúng ta.\nNguồn\n● Henström, Arvid (1869) Sổ tay thực hành về nghệ thuật xây dựng nông thôn: bao gồm nghiên cứu về vật liệu xây dựng, quá trình xử lý và ghép nối vật liệu xây dựng, hình dạng, kích thước và độ bền của các thành phần xây dựng .... Örebro: Beijer\n● Hermods (1907) Giảng dạy và trao đổi thư từ, Xây dựng công trình cho thợ nề, lá thư thứ bảy.\n● Mustafa Korkanç, Ahmet Savran (2015) Tác động của độ nhám bề mặt của đá được sử dụng trong các tòa nhà lịch sử đến quá trình xuống cấp sinh học.\n● Wijnbladh, Carl (1766). Mô tả về cách xây dựng các tòa nhà của người dân thường, cả bằng đá và gỗ, với nền kinh tế lớn nhất, theo tài liệu được đính kèm\n\nbản vẽ dự án trong sáu mảnh đồng và đề xuất về vật liệu xây dựng cần thiết. Utgifwen på kongl. maj:ts allernådigste befehlung, efter föregångit gillande wid riks-dagen år 1765, af Carl Wijnblad. Stockholm, printed by Peter Heszelberg, 1766. Stockholm: (Hesselberg!"}]} +{"question_id": "70d83519f3e74bff9d6f94756f28105f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Historical and Modern Housebuilding", "turns": [{"content": "Tất cả các giai đoạn xây dựng một ngôi nhà bao gồm các công việc khác nhau theo thứ tự bạn muốn thực hiện chúng là gì? Cũng như vui lòng bao gồm một báo cáo ngắn gọn về lý do tại sao mỗi giai đoạn xảy ra trước hoặc sau một giai đoạn khác."}]} +{"question_id": "33cdce3020774e62959af8ca7a4132ca", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Hospital Design & Management", "turns": [{"content": "Viết ví dụ về phạm vi công việc quản lý chất thải cho bệnh viện"}]} +{"question_id": "854302607f2046a9913841f81791facb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Hospital Design & Management", "turns": [{"content": "bạn có thể cho tôi biết phương pháp tốt nhất để phân tích địa điểm cho một dự án bệnh viện theo từng bước không? "}]} +{"question_id": "d38fc9d20bd947f38abe497ae7d65522", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HuggingFace Ecosystem Exploration", "turns": [{"content": "Bạn có thể cho tôi biết cách để có được nhiều HuggingFace LanguageModels hoạt động trên máy cục bộ của tôi bằng cách sử dụng AutoGen không?"}]} +{"question_id": "84245990e12c46c2a066bd6b0e19c548", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HuggingFace Ecosystem Exploration", "turns": [{"content": "viết một chương trình python có thể khiến ai đó xúc động hoặc vui vẻ, và sau đó giải thích lý do tại sao "}]} +{"question_id": "93a55137e89f4a9fb31e8143a91e0465", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ISO 26262 Functional Requirements", "turns": [{"content": "ISO 26262: Viết các yêu cầu kỹ thuật cho yêu cầu chức năng \"Hiển thị sẽ đảm bảo rằng các giá trị cơ sở của độ sáng sẽ không bao giờ gây ra độ sáng hiển thị được chỉ định là nguy hiểm bởi đặc điểm kỹ thuật làm mờ\""}]} +{"question_id": "67f53a2842ec4e958506afa8fc66bdb0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ISO 26262 Functional Requirements", "turns": [{"content": "Tạo các câu chuyện người dùng cho văn bản sau: Bán các sản phẩm đã cấu hình thành sản phẩm đã đặt hàng.\nHệ thống sẽ hiển thị tất cả các sản phẩm có thể được cấu hình.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng chọn sản phẩm để cấu hình.\nHệ thống sẽ hiển thị tất cả các thành phần có sẵn của sản phẩm để cấu hình.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng thêm một hoặc nhiều thành phần vào cấu hình.\nHệ thống sẽ thông báo cho người dùng về bất kỳ xung đột nào trong cấu hình hiện tại.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng cập nhật cấu hình để giải quyết xung đột trong cấu hình hiện tại.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng xác nhận việc hoàn thành cấu hình hiện tại.\nCung cấp thông tin chi tiết toàn diện về sản phẩm.\nHệ thống sẽ hiển thị thông tin chi tiết về các sản phẩm đã chọn.\nHệ thống sẽ cung cấp các tùy chọn duyệt để xem thông tin chi tiết về sản phẩm.\nPhân loại sản phẩm chi tiết Hệ thống sẽ hiển thị phân loại sản phẩm chi tiết cho người dùng.\nCung cấp tiện ích Tìm kiếm.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng nhập văn bản tìm kiếm trên màn hình.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng chọn nhiều tùy chọn trên màn hình để tìm kiếm.\nHệ thống sẽ hiển thị tất cả các sản phẩm phù hợp dựa trên tìm kiếm.\nHệ thống sẽ chỉ hiển thị 10 kết quả phù hợp trên màn hình hiện tại.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng điều hướng giữa các kết quả tìm kiếm.\nHệ thống sẽ thông báo cho người dùng khi không tìm thấy sản phẩm phù hợp trong tìm kiếm.\nDuy trì hồ sơ khách hàng.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng tạo hồ sơ và thiết lập thông tin xác thực của mình.\nHệ thống sẽ xác thực thông tin xác thực của người dùng để xem hồ sơ.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng cập nhật thông tin hồ sơ.\nCung cấp hồ sơ được cá nhân hóa.\nHệ thống sẽ hiển thị cả lịch sử đơn hàng đang hoạt động và đã hoàn thành trong hồ sơ khách hàng.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng chọn đơn hàng từ lịch sử đơn hàng.\nHệ thống sẽ hiển thị thông tin chi tiết về đơn hàng đã chọn.\nHệ thống sẽ hiển thị các mục được người dùng tìm kiếm thường xuyên nhất trong hồ sơ.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng đăng ký nhận bản tin và khảo sát trong hồ sơ.\nCung cấp Hỗ trợ khách hàng. \nHệ thống sẽ cung cấp trợ giúp trực tuyến, hỗ trợ khách hàng Câu hỏi thường gặp và tùy chọn sơ đồ trang web để hỗ trợ khách hàng.\nHệ thống sẽ cho phép người dùng chọn loại hỗ trợ mà họ muốn. \nHệ thống sẽ cho phép người dùng nhập thông tin khách hàng và sản phẩm để được hỗ trợ.\nHệ thống sẽ hiển thị số điện thoại liên hệ của bộ phận hỗ trợ khách hàng trên màn hình. \nHệ thống sẽ cho phép người dùng nhập số điện thoại liên hệ để nhân viên hỗ trợ gọi điện.\nHệ thống sẽ hiển thị trợ giúp trực tuyến khi được yêu cầu.\nHệ thống sẽ hiển thị Câu hỏi thường gặp khi được yêu cầu.\nXác nhận qua email.\nHệ thống sẽ duy trì thông tin email của khách hàng như một phần bắt buộc của hồ sơ khách hàng.\nHệ thống sẽ gửi xác nhận đơn hàng cho người dùng qua email.\nHóa đơn chi tiết cho khách hàng.\nHệ thống sẽ hiển thị hóa đơn chi tiết cho đơn hàng hiện tại sau khi xác nhận.\nHệ thống sẽ tùy chọn cho phép người dùng in hóa đơn. \nCung cấp tiện ích giỏ hàng.\nHệ thống sẽ cung cấp giỏ hàng trong quá trình mua hàng trực tuyến.\nT"}]} +{"question_id": "fd3782b0388647aaa606e56c4d5435f3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Innovative Online Market Models", "turns": [{"content": "Trên thị trường tài chính Hoa Kỳ, trái phiếu có vai trò phòng ngừa rủi ro tốt như thế nào so với cổ phiếu trong giai đoạn 2000-2023?"}]} +{"question_id": "15ad9bcf7527456098cbd1fa5734a312", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Innovative Online Market Models", "turns": [{"content": " Bạn có thể tiếp thị doanh thu quy mô mà UK Management Consultancy có thể kiếm được bằng cách tư vấn và triển khai các giải pháp FinTech cho khách hàng thị trường vốn không? "}]} +{"question_id": "9c6e43a68efe487290644ead9aa032fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Interactive Data Visualization in Python", "turns": [{"content": "hoạt động như trình tạo mã Python và đưa dữ liệu vào, chuyển đổi nó thành biểu đồ bằng matplotlib."}]} +{"question_id": "88e609f536294a0591f88e3e6d932e23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Interactive Data Visualization in Python", "turns": [{"content": "world = geopandas.read_file(get_path(\"naturalearth.land\"))\n\n# Chúng ta giới hạn ở Nam Mỹ.\nax = world.clip([-90, -55, -25, 15]).plot(color=\"white\", edgecolor=\"black\")\n\n# Bây giờ chúng ta có thể vẽ GeoDataFrame của mình.\ngdf.plot(ax=ax, color=\"red\")\n\nplt.show()\n\ncách vẽ tất cả dữ liệu"}]} +{"question_id": "75b8fc4b9bd94f53b38c60de2d11bb64", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth Calculations", "turns": [{"content": "Nếu tôi đầu tư 70K một tháng và nó mang lại cho tôi lợi nhuận tăng trưởng hàng năm gộp (CAGR) là 12%, thì nó sẽ tăng trưởng bao nhiêu sau 10 năm?"}]} +{"question_id": "7ef923a6af7e4b8480fde56cae992497", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth Calculations", "turns": [{"content": "\nMột hợp đồng niên kim 20 năm với bốn mươi khoản thanh toán nửa năm trị giá $7.000 sẽ bắt đầu sau 12 năm nữa, với khoản thanh toán đầu tiên sẽ diễn ra sau 12,5 năm nữa.\n\n \n \na.\tNếu lãi suất chiết khấu là 13 phần trăm gộp hàng tháng, giá trị của hợp đồng niên kim này sau 6 năm nữa là bao nhiêu?\n \t\n\n\n \nb.\tGiá trị hiện tại của hợp đồng niên kim là bao nhiêu?\n \t"}]} +{"question_id": "e64ca084c89c4d59b7718b7199116fd6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth and Taxes", "turns": [{"content": "Làm thế nào bạn có thể ước tính kế hoạch công suất máy nếu có những điều chưa biết như thời gian xử lý và đầu tư sẵn sàng cho nhu cầu máy / công suất đã lên kế hoạch? Bạn có thể truyền đạt các xấp xỉ trong giả định dưới dạng giá trị không chắc chắn trên kết quả không? "}]} +{"question_id": "f2d3430aea0f4dc6a1c4f7210ded1491", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth and Taxes", "turns": [{"content": "Nếu hiện tại tôi có 90 lakh rupee, tôi có nên đầu tư mua căn hộ hay nên tham gia SIP vào quỹ tương hỗ. Tôi có thể đợi 10 năm trong cả hai trường hợp. Mua một căn hộ bao gồm 1) vay 80 lakhs và trả một khoản emi khoảng 80000 mỗi tháng trong 15 năm hoặc cho đến khi tôi tịch biên nó 2) Xây dựng căn hộ sẽ mất 2 năm và sẽ không mang lại cho tôi bất kỳ khoản tiền thuê nào vào thời điểm đó 3) sau 2 năm, tôi có thể nhận được tiền thuê trong khoảng 20000-30000 mỗi tháng 4) có nguy cơ người thuê có thể làm hỏng căn hộ và có thể không trả tiền thuê 5) Tôi có thể phải đầu tư 30.000 mỗi năm để sửa chữa 6) nếu không cho thuê thì tôi cần phải trả số tiền bảo trì là 60000 mỗi năm; nếu không, nếu cho thuê thì người thuê sẽ chăm sóc việc bảo trì 7) sau 5-6 năm, giá trị của căn hộ có thể là 2x và sau 10 năm có thể trở thành 2,5x 8) sau 10 năm, khi tôi bán căn hộ, tôi cần phải trả 20% thuế thu nhập từ vốn đối với số tiền thu nhập từ vốn mà tôi nhận được; Trong trường hợp tôi thực hiện SIP trong các quỹ tương hỗ Ấn Độ, đây là những cân nhắc a) Tôi dự định đưa 1 lakh mỗi tháng vào SIP trong quỹ vốn hóa lớn, 1 lakh mỗi tháng trong quỹ vốn hóa nhỏ, 1 lakh mỗi tháng trong quỹ vốn hóa vừa. Tôi sẽ thực hiện SIP cho đến khi tôi sử dụng hết 90 laksh rồi đợi nó tăng lên. b) quỹ vốn hóa lớn thường tăng trưởng 7-8% mỗi năm và tăng 1-2% mỗi năm trong những năm xấu c) quỹ vốn hóa nhỏ tăng trưởng 15-20% mỗi năm trong những năm tốt và -15% đến -30% mỗi năm trong những năm xấu d) vốn hóa vừa tăng trưởng 10-15% mỗi năm trong những năm tốt và giảm 10-15% mỗi năm trong những năm xấu .. có thể có 4-5 năm xấu vào những thời điểm ngẫu nhiên .. e) sau 10 năm, tôi cần phải trả 10% thuế thu nhập từ vốn đối với thu nhập từ vốn mà tôi nhận được từ việc bán quỹ tương hỗ .. bây giờ tôi nên làm gì?"}]} +{"question_id": "5d3696b459d74604b4f2c41e91d99496", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JAX Sharding & Neural Networks", "turns": [{"content": "Giải thích cách triển khai mô hình song song với thông số phân mảnh trong JAX."}]} +{"question_id": "dbe8eb9a8f2a48bcb8ff302141cfdd77", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JAX Sharding & Neural Networks", "turns": [{"content": "Làm thế nào để lấy được tích Descartes của hai mảng trong Jax?"}]} +{"question_id": "3bd1d718d10f4b35b7547da999415ec6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JPEG Compression Fundamentals", "turns": [{"content": "Làm thế nào tôi có thể theo dõi tuần tự sự thay đổi theo thời gian của một dấu hiệu lâm sàng so với phạm vi tham chiếu của nó, nếu phạm vi tham chiếu của dấu hiệu thay đổi tại một thời điểm nào đó ở giữa?"}]} +{"question_id": "a81215f94e864ac1971755929af51704", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JPEG Compression Fundamentals", "turns": [{"content": "Hãy đảm nhận vai trò của một chuyên gia về Gherkin. Bạn có thể cải thiện Gherkin này (các bài kiểm tra Cuucmber) và di chuyển văn bản sau trong các tình huống riêng biệt không?\n\nTình huống: Xác nhận Đường viền\n Giả sử người dùng xác nhận các đường viền\n Sau đó, nút Xác nhận Đường viền trở nên vô hình\n Và các điểm đánh dấu sau đây có thể nhìn thấy trong điều khiển điều hướng:\n | Marker \t\t\t | View |\n | ES \t\t\t | Current |\n | OAC \t\t\t | Current |\n | OAC \t\t\t | Both |\n\t| LA Major Axis Length | Both \t | cm |\n Và các giá trị LAS Global sau đây được hiển thị cho cả hai chế độ xem:\n | LAS Type | View |\n | LAS-R | Current |\n | LAS-R | Both |\n | LAS-CD | Current |\n | LAS-CD | Both |\n | LAS-CT | Current |\n | LAS-CT | Both |\n Và thông tin sau đây được hiển thị trong chế độ xem hiện tại:\n | Frame Number | Marker | Indication |\n | Auto | ES | |\n | Auto | OAC | |\n | Heartrate | | |\n Và các số liệu thống kê tổng thể sau đây được hiển thị:\n | Statistic \t| Value |\n | Average HR \t| bpm |\n | Delta HR \t| bpm |\n | Minimum Framerate | fps \t |"}]} +{"question_id": "f3b3974486c144b18a31a5b3a12d1080", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JSON Menu Response Handling", "turns": [{"content": "Tôi là một lập trình viên Python và tôi muốn tạo ra một chương trình sử dụng một danh sách khoảng 50.000 bản ghi với khoảng 12 trường mỗi bản ghi. Tôi muốn tìm kiếm các tệp văn bản bất kỳ để tìm sự xuất hiện của các trường này từ danh sách các bản ghi, để chương trình có thể gán một giá trị đại diện cho xác suất tệp văn bản được tìm kiếm tương ứng với một bản ghi trong danh sách.\nví dụ: \nNếu một trong các bản ghi chứa các trường sau: Jim, McMillan, Southpointe, Discover, Hoover, 35244, 242355, 6011546511247784, 10/19/1972, 593647757, 7203354, 205-422-1680 \nChương trình sẽ tìm kiếm trong tệp văn bản để tìm sự xuất hiện của các trường này và gán một giá trị điểm dựa trên số lượng trường khớp tìm thấy. Nếu mỗi trường này có giá trị 1 điểm, thì hầu hết các tệp văn bản quét sẽ có điểm bằng 0, nhưng một số tài liệu sẽ có tối đa 12 điểm. Chương trình sẽ trả lại các tài liệu văn bản có điểm số vượt quá ngưỡng đã chỉ định.\nHãy giữ thiết kế này đơn giản nhưng tinh tế, hít thở sâu, suy nghĩ từng bước một và nếu bạn làm tốt, tôi sẽ thưởng cho bạn $200!"}]} +{"question_id": "089cea4c41974cfa9ba05694c87c5685", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JSON Menu Response Handling", "turns": [{"content": "Viết một chương trình để ghi lại các giao dịch hàng ngày cho tài khoản tiền mặt nhỏ của công ty tôi với tổng số dư liên tục bằng Visual Basic."}]} +{"question_id": "f713060ea00c4486b3b24fc2b0481350", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Code Manipulation Techniques", "turns": [{"content": "Tôi không biết gì về JavaScript. Vui lòng chỉ cho tôi cách đọc tệp CSV trong JS và giải thích mã."}]} +{"question_id": "5741eb06b07942688c6817f5fc97e7b0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Code Manipulation Techniques", "turns": [{"content": "Tạo một hàm javascript để trích xuất văn bản từ một tài liệu"}]} +{"question_id": "0bd2cbc6f7894e6c83382e96be706083", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Fourier Transformation", "turns": [{"content": "Vấn đề được đưa ra: Loại bỏ tràn màu sau khi xử lý khóa sắc độ. Đầu vào là một hình ảnh có kênh alpha. Độ trong suốt đạt được bằng cách khóa sắc độ nhị phân đơn giản, ví dụ: một điểm ảnh có thể hoàn toàn trong suốt hoặc hoàn toàn mờ đục. Bây giờ, hình ảnh đầu vào có chứa tràn màu từ màu sắc. Mô tả một thuật toán có thể loại bỏ tràn màu cho các màu sắc sắc độ tùy ý. Màu sắc sắc độ đã biết. Mô tả đủ chi tiết để có thể triển khai được."}]} +{"question_id": "65f00d6f558943bbbb5d5ce3fa4f40cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Fourier Transformation", "turns": [{"content": "vui lòng viết cho tôi một đoạn mã Java với Java Stream để kiểm tra xem danh sách có nhiều hơn một mục nhập không. Nếu nhiều hơn một mục nhập sẽ kích hoạt ngoại lệ. Nếu chỉ có một mục nhập, trả về kết quả. Nếu không có mục nhập nào, trả về null."}]} +{"question_id": "a88b57df8da345339834abec35b574cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kalman Filter Applications", "turns": [{"content": "lấy thông tin chi tiết về sản phẩm như tên mặt hàng, số lượng và tổng số tiền của hóa đơn này ocr tài liệu:\n\n[{\"text\":\"Visma\",\"coords\":[[20,732],[20,709],[30,709],[30,732]]},{\"text\":\"Software\",\"coords\":[[20,707],[20,673],[29,673],[29,707]]},{\"text\":\"AS\",\"coords\":[[20,671],[20,661],[29,661],[29,671]]},{\"text\":\"-\",\"coords\":[[20,658],[20,655],[29,655],[29,658]]},{\"text\":\"Visma\",\"coords\":[[20,653],[20,631],[29,631],[29,653]]},{\"text\":\"Global\",\"coords\":[[20,628],[20,604],[29,604],[29,628]]},{\"text\":\"(\",\"coords\":[[20,599],[20,596],[29,596],[29,599]]},{\"text\":\"u1180013\",\"coords\":[[19,596],[19,559],[29,559],[29,596]]},{\"text\":\")\",\"coords\":[[19,558],[19,555],[28,555],[28,558]]},{\"text\":\"V\",\"coords\":[[114,88],[134,88],[134,104],[114,104]]},{\"text\":\"VINHUSET\",\"coords\":[[75,126],[174,126],[174,138],[75,138]]},{\"text\":\"Kundenr\",\"coords\":[[53,176],[102,176],[102,184],[53,184]]},{\"text\":\":\",\"coords\":[[102,176],[105,176],[105,184],[102,184]]},{\"text\":\"12118\",\"coords\":[[162,175],[192,175],[192,184],[162,184]]},{\"text\":\"Delicatessen\",\"coords\":[[53,196],[138,196],[138,206],[53,206]]},{\"text\":\"Fredrikstad\",\"coords\":[[144,196],[220,196],[220,206],[144,206]]},{\"text\":\"AS\",\"coords\":[[224,196],[243,196],[243,206],[224,206]]},{\"text\":\"Storgata\",\"coords\":[[53,219],[110,217],[110,231],[53,233]]},{\"text\":\"11\",\"coords\":[[115,218],[130,218],[130,231],[115,231]]},{\"text\":\"1607\",\"coords\":[[54,264],[87,264],[87,274],[54,274]]},{\"text\":\"25\",\"coords\":[[53,543],[66,543],[66,551],[53,551]]},{\"text\":\"FREDRIKSTAD\",\"coords\":[[134,263],[232,263],[232,274],[134,274]]},{\"text\":\"Faktura\",\"coords\":[[51,330],[142,330],[142,347],[51,347]]},{\"text\":\"Artikkelnr\",\"coords\":[[53,363],[107,363],[107,372],[53,372]]},{\"text\":\"Artikkelnavn\",\"coords\":[[124,363],[191,363],[191,372],[124,372]]},{\"text\":\"91480041\",\"coords\":[[53,389],[106,389],[106,399],[53,399]]},{\"text\":\"Predicador\",\"coords\":[[126,389],[184,389],[184,399],[126,399]]},{\"text\":\"75cl\",\"coords\":[[187,389],[209,389],[209,399],[187,399]]},{\"text\":\"91480043\",\"coords\":[[53,414],[106,414],[106,424],[53,424]]},{\"text\":\"Erre\",\"coords\":[[126,414],[148,414],[148,424],[126,424]]},{\"text\":\"de\",\"coords\":[[152,414],[164,414],[164,424],[152,424]]},{\"text\":\"Herrero\",\"coords\":[[169,414],[208,414],[208,424],[169,424]]},{\"text\":\"91480072\",\"coords\":[[54,439],[106,440],[106,450],[54,449]]},{\"text\":\"Deli\",\"coords\":[[126,440],[146,440],[146,449],[126,449]]},{\"text\":\"Cava\",\"coords\":[[149,440],[177,440],[177,449],[149,449]]},{\"text\":\"91480073\",\"coords\":[[54,467],[105,467],[105,475],[54,475]]},{\"text\":\"Garmon\",\"coords\":[[126,465],[168,466],[168,475],[126,474]]},{\"text\":\"60060221\",\"coords\":[[53,492],[106,492],[106,502],[53,502]]},{\"text\":\"Jimenez\",\"coords\":[[125,492],[169,492],[169,502],[125,502]]},{\"text\":\"-\",\"coords\":[[170,492],[173,492],[173,502],[170,502]]},{\"text\":\"Landi\",\"coords\":[[175,492],[203,492],[203,502],[175,502]]},{\"text\":\"El\",\"coords\":[[208,492],[218,492],[218,502],[208,502]]},{\"text\":\"Corralon\",\"coords\":[[222,492],[268,492],[268,502],[222,502]]},{\"text\":\"Delsammendrag\",\"coords\":[[64,516],[148,515],[148,526],[64,527]]},{\"text\":\"Vin\",\"coords\""}]} +{"question_id": "730f4bb983594d2ea105a0877e3f870e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kalman Filter Applications", "turns": [{"content": "Bạn có thể viết bộ lọc chuỗi Kalman cho GNU Octave không?"}]} +{"question_id": "96d2e87e1be8490181fc62cbee45a18e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Keyboard Key Functions & Layout", "turns": [{"content": "người ta có thể khám phá những gì được gõ trên bàn phím cơ thông qua âm thanh được thu lại bằng micrô không?"}]} +{"question_id": "4f8bbc6867bb420aa1c457bffd1a27d1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Keyboard Key Functions & Layout", "turns": [{"content": "Làm thế nào để flash một bàn phím Corne đã cài VIA"}]} +{"question_id": "51b92fc6f21f4e39ae6e066e40de1f85", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kotlin Development & Techniques", "turns": [{"content": "Viết một mã Kotlin JNI để thêm hiệu ứng hồi âm vào mic"}]} +{"question_id": "61e3d168686e414b95cbdcd032d269cb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kotlin Development & Techniques", "turns": [{"content": "Cung cấp mã kotlin để tạo dịch vụ vpn cục bộ trên android mà có thể được sử dụng để lọc các gói tin theo địa chỉ ip đích."}]} +{"question_id": "a016cbcf8b794ffda1c19a5e85e15541", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kubernetes Management & Configuration", "turns": [{"content": "làm thế nào để tôi có được số lượng pod không phản hồi trong một cụm bằng cách sử dụng PromQL"}]} +{"question_id": "ab91064a64b145558ddd1d7759b3cb75", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kubernetes Management & Configuration", "turns": [{"content": "tôi là một nhà phát triển java cao cấp và tôi muốn tạo một thư viện máy khách kubernetes để đọc nhật ký pod.\nTôi muốn sử dụng máy khách java http và dịch vụ kubernetes http để đọc nhật ký"}]} +{"question_id": "dd4786b351204f36b894dec27e83b99d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Chatbot UI Customization", "turns": [{"content": "Bạn là một lập trình viên chuyên gia về SvelteKit. Bạn đang làm việc trên một ứng dụng ghi chú. Khi một ghi chú bị xóa thông qua hành động biểu mẫu, giao diện người dùng với danh sách ghi chú không được cập nhật. Tại sao lại như vậy? Làm thế nào để giải quyết vấn đề này?"}]} +{"question_id": "b7e7a16272344defb5a5bf23e598fb46", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Chatbot UI Customization", "turns": [{"content": "Viết tập lệnh python để tạo giao diện người dùng đơn giản của chatbot bằng cách sử dụng gradio "}]} +{"question_id": "9cdabaf59302429689bf749b2b25ea23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Evaluation & Applications", "turns": [{"content": "Go meta: giải thích cách mà AI tạo ra một giải thích về cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của AI hoạt động"}]} +{"question_id": "1de1a9a531704c82beb10d1d050a8a40", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Evaluation & Applications", "turns": [{"content": "Hãy hướng dẫn tôi từng bước về cách tạo một LLM từ đầu. Giả sử tôi đã có kiến thức cơ bản về lập trình Python."}]} +{"question_id": "f51671c7ebc74e738f55c15b30622010", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM VRAM & GPU Optimization", "turns": [{"content": "Vui lòng mô tả kiến trúc phần mềm mà một chiến lược kinh doanh thành công sẽ cần để giới thiệu một bộ tăng tốc phần cứng Deep Learning mới ra thị trường."}]} +{"question_id": "1044e65c09114054b2cc1cb825efd80c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM VRAM & GPU Optimization", "turns": [{"content": "Nếu một Transformer LLM tham số 7B tại fp16 với kích thước lô là 1 và độ dài chuỗi là 500 mã thông báo và số byte trên mỗi mã thông báo là 2 - cần 14GB VRAM, thì yêu cầu VRAM sẽ là bao nhiêu nếu kích thước lô là 50?\n\nĐiều này cực kỳ quan trọng! Hãy trình bày công việc của bạn. Chúng ta hãy giải quyết vấn đề này theo từng bước để đảm bảo rằng chúng ta có câu trả lời đúng."}]} +{"question_id": "e5dbb699f7dc4e3583137b3b6f7414ba", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Lambda Calculus Object Classification", "turns": [{"content": "Viết một Hamiltonian cho một dao động tắt dần được mô tả bởi phương trình chuyển động sau\n\t\\begin{align}\n\t\t\\ddot{x}+2\\lambda \\dot{x} + \\Omega^2 x = 0\n\t\\end{align}\ntrong đó $\\lambda$ và $\\Omega$ là các tham số vô hướng. Vì các phương trình không bảo toàn nên bạn sẽ cần đưa vào biến phụ"}]} +{"question_id": "38506f6f76c34b8ab8aec6223eee2548", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Lambda Calculus Object Classification", "turns": [{"content": "Tạo mã python một dòng để lấy danh sách các số nguyên tố từ 1 đến 200 bằng cách sử dụng hàm lambda và khả năng hiểu danh sách"}]} +{"question_id": "7a2bdce958b04b34bd799363ddc33a4a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Laravel & Filament Development", "turns": [{"content": "Tôi cần viết một Laravel Middleware để chặn những người dùng có địa chỉ IP không nằm trong mảng được gán bên trong middleware."}]} +{"question_id": "9c7bcb480c664729a922f4f216a3b534", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Laravel & Filament Development", "turns": [{"content": "Tôi có một ứng dụng Laravel + Inertia + Vue để quản lý các tên doanh nghiệp. Người dùng có thể đăng nhập/đăng ký hoặc chỉ sử dụng ứng dụng như khách. Họ có thể thêm và xóa tên trong danh sách yêu thích. Những gì tôi cần là hai thứ: 1. Một lớp FavoritesManager xử lý việc thêm và xóa tên trong danh sách; khi người dùng đã đăng nhập thì tên sẽ được lưu vào cơ sở dữ liệu, còn khi là khách thì tên sẽ được lưu trong session; 2. Một controller đóng vai trò như một API để kết nối frontend Vue với lớp này. P. S.: chúng ta sẽ xử lý phần frontend sau, vì vậy hiện tại chúng ta chỉ tạo backend. Đây là các lớp trống của tôi: \n\n"}]} +{"question_id": "8b15b67245cd4cfaa1ac14f97f55345a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Leave Request Form Elements", "turns": [{"content": "Giải thích đoạn mã javascript bên dưới\n\nconst steps = Array.from(document.querySelectorAll(\"form .step\")); \n const nextBtn = document.querySelectorAll(\"form .next-btn\"); \n const prevBtn = document.querySelectorAll(\"form .previous-btn\"); \n const form = document.querySelector(\"form\"); \n nextBtn.forEach((button) => { \n button.addEventListener(\"click\", () => { \n changeStep(\"next\"); \n }); \n }); \n prevBtn.forEach((button) => { \n button.addEventListener(\"click\", () => { \n changeStep(\"prev\"); \n }); \n }); \n form.addEventListener(\"submit\", (e) => { \n e.preventDefault(); \n const inputs = []; \n form.querySelectorAll(\"input\").forEach((input) => { \n const { name, value } = input; \n inputs.push({ name, value }); \n }); \n console.log(inputs); \n form.reset(); \n }); \n function changeStep(btn) { \n let index = 0; \n const active = document.querySelector(\".active\"); \n index = steps.indexOf(active); \n steps[index].classList.remove(\"active\"); \n if (btn === \"next\") { \n index++; \n } else if (btn === \"prev\") { \n index--; \n } \n steps[index].classList.add(\"active\"); \n } "}]} +{"question_id": "d1c34e0c5bb44937b3d21e9481bc18c8", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Leave Request Form Elements", "turns": [{"content": "Sửa mã này để khi nhấp vào submit thì minlength và maxlength sẽ hoạt động:\n
\n
\n
\n
\n

\n \n
\n
\n
\n \n \n \n\n
\n \n \"/>\n
\n\n
\n \n \n
\n
\n
\n \n \" />\n
\n
\n
\n
\n
\n