{"question_id": "328c149ed45a41c0b9d6f14659e63599", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ABC Sequence Puzzles & Groups", "turns": [{"content": "使用 ABC 记谱法写出民谣风格的旋律。"}]} {"question_id": "b43c07656ead4150b360294ee932b410", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ABC Sequence Puzzles & Groups", "turns": [{"content": "用 C++ 解决这个问题：有三张卡片，上面有字母 a\n, b\n, c\n，按某种顺序排成一行。您最多可以执行以下操作一次：\n\n挑选两张卡片，然后交换它们。\n操作后，行是否可能变成 abc\n？如果可能，则输出“YES”，否则输出“NO”。\n输入\n第一行包含一个整数 t\n（1≤t≤6\n）——测试用例的数量。\n\n每个测试用例的唯一一行包含一个字符串，由三个字符 a\n, b\n, 和 c\n组成，每个字符恰好一次，代表卡片。\n\n输出\n对于每个测试用例，如果您最多可以通过一次操作使行变成 abc\n，则输出“YES”，否则输出“NO”。\n\n您可以在任何情况下输出答案（例如，字符串“yEs”、“yes”、“Yes”和“YES”将被识别为肯定答案）。\n\n示例\ninputCopy\n6\nabc\nacb\nbac\nbca\ncab\ncba\noutputCopy\nYES\nYES\nYES\nNO\nNO\nYES\n注意\n在第一个测试用例中，我们不需要进行任何操作，因为该行已经是 abc\n。\n\n在第二个测试用例中，我们可以交换 c\n和 b\n：acb→abc\n。\n\n在第三个测试用例中，我们可以交换 b\n和 a\n：bac→abc\n。\n\n在第四个测试用例中，最多使用一个操作就无法生成 abc。"}]} {"question_id": "1f07cf6d146d4038b2b93aaba3935ce0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI & Sequence Alignment Challenges", "turns": [{"content": "解释布赖恩·克里斯蒂安所著的《对齐问题》一书。提供主题概要和分析。推荐相关阅读书目。"}]} {"question_id": "9f25ff7c0d6a4d74846bfe76af8d925c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI & Sequence Alignment Challenges", "turns": [{"content": "设计一个半运动安装装置，用于直角棱镜，预载由压缩的弹性垫片提供。该安装装置应确保棱镜与安装表面正确对齐，并提供足够的张力以保持适当的负载传递。"}]} {"question_id": "04ba0aeb79524f6c8520d47cada34f25", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Image Upscaling", "turns": [{"content": "我有一个包含二维图像列表的数据集，如果给定一幅新图像，如何在数据集中找到最接近的图像？"}]} {"question_id": "93c9b4bb32f4422f954c7af9ea2bdfcd", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Image Upscaling", "turns": [{"content": "我有黑白图像，其中有 1 像素宽的白色水平线贯穿图像。如何检测这些线条并将其去除？"}]} {"question_id": "ed3077a3443a4cf88233f5bc636e7394", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Startup Business Strategies", "turns": [{"content": "如果你是一名有着15年并购经验的公司律师，你会如何逐步且详细地转型去创办一家启用人工智能的科技初创企业呢？"}]} {"question_id": "90b29911b57848ec89fc7d8c15f27c88", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Startup Business Strategies", "turns": [{"content": "如何将人工智能纳入私募股权交易的洽购流程"}]} {"question_id": "f54e99e9686549e7a096dd16dbab28e1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AWS Cloud Services Essentials", "turns": [{"content": "用 nodejs 编写的 aws lambda，其性能如何受到内存的影响？"}]} {"question_id": "7bcf40b22c164f36a85efcbf169da647", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AWS Cloud Services Essentials", "turns": [{"content": "我有一个使用 Playwright 抓取网页的 Python 脚本。现在我想在一个 AWS EC2 实例上并行启动该脚本的十个实例，但每个脚本绑定到不同的 IP 地址。我如何使用 Terraform 实现这一点？"}]} {"question_id": "847e0891929a4521aee127ee20b50e30", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Acrobat PDF Management Tips", "turns": [{"content": "如何在片段中添加工具栏？"}]} {"question_id": "b26d8c58eaa04b1f8e7e88da9ddd4ed9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Acrobat PDF Management Tips", "turns": [{"content": "你好。我有一个URL，我可以将它粘贴到我的Microsoft Edge浏览器中，它会从我的Power BI在线报告中下载PDF文件。URL是：https://app.powerbi.com/groups/me/rdlreports/1bdef01c-30a3-4150-aff2-b3ec4c9edf86?rp:AdviceDeathScriptMERGEDMonthStartDate=6/1/2023&rp:AdviceDeathScriptMERGEDIncomingcall=Aria%20Park&rdl:format=PDF\n\n当然，当我第一次输入URL时，它首先会要求我登录Power BI账户，然后它会直接进入报告并下载PDF。我写了一段Python代码来为我做这件事。这段代码已经成功地下载了PDF。然而，通过Python代码生成的PDF无法打开，当我尝试打开时，它给出了一个错误：“Adobe Acrobat Reader无法打开'AriaPark.pdf'...”。我不确定问题出在哪里。也许问题是Python代码不知道我的Power-BI登录信息来访问PDF，或者可能是其他原因？你能帮忙吗？我正在使用的Python代码如下：\n\nimport requests\nimport os\n# 主Power BI报告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": " 考虑状态:\n$$\\ket{\\psi} = \\frac{\\ket{00} + \\ket{01} + \\ket{10}}{\\sqrt{3}}$$\n\n(a). 计算第二个量子位$\\ket{\\psi}$的约化密度矩阵。"}]} {"question_id": "92abeb14dc734237a9ff52c4062b9b98", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Algebra and Number Theory", "turns": [{"content": "证明 Q(sqrt(-11)) 是主理想域"}]} {"question_id": "3f85bf93f18343dbb17e228a214a3800", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Guitar Chord Theory", "turns": [{"content": "给我写一个 C 大调的和弦进行。让它听起来悲伤而缓慢。"}]} {"question_id": "51c444da19ec4cf1a5fc387667e4a7cf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Guitar Chord Theory", "turns": [{"content": "你能想出一个适用于利底亚调式的 C 调 12 小节和弦进行吗？"}]} {"question_id": "e9a2e1240f4a46b6a832bb5d71b20ee1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Mathematical Problem-Solving", "turns": [{"content": "爱丽丝和鲍勃有两个骰子。\n\n他们一起掷骰子，记录显示的两个值的总和，然后重复。\n\n要让爱丽丝获胜，连续两次掷骰（即连续两次总和）的结果必须是 7。要让鲍勃获胜，他需要看到一个 8 和一个 7。我们期望谁赢得这场比赛？\n\n您需要提供与模拟结果相符的分析。您可以在连续迭代中提供多个答案。您可以在 2 次迭代后运行模拟。每次分析后，请对准确性和完整性进行反思，以便我们可能在另一次迭代中改进。如果是这样，请在回复结束时输入“CONTINUE TO ITERATION [x]”并等待我的输入。当没有更多准确性或完整性问题需要解决并且数学分析与模拟结果一致时，请输入“SOLVED”。始终以“CONTINUE TO ITERATION [x]”或“SOLVED”结尾。"}]} {"question_id": "6b31320632de4e0bbf9b63d3cc78c58e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Mathematical Problem-Solving", "turns": [{"content": "一场有 $2^n$ 名选手参赛的乒乓球锦标赛以淘汰赛的形式举办，共 $n$ 轮，最后一轮为决赛。随机选出两名选手。计算他们在以下场合相遇的概率：(a) 第一轮，(b) 决赛，(c) 任意一轮。"}]} {"question_id": "46e73778f43143199f88b2e354df85eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Matplotlib Customizations", "turns": [{"content": "如何生成一个包含条形高度值和置信区间的 Seaborn 条形图？"}]} {"question_id": "69120423cec04acca9f2b8d5f68b391c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Matplotlib Customizations", "turns": [{"content": "您能给我一些用于绘制 KDE 增强数据集的 ECDF 的 Seaborn 代码吗？"}]} {"question_id": "ed426d6069064ad9bf21e83bcb29f356", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Random Number Techniques", "turns": [{"content": "编写一个函数来生成加密安全的随机数。 "}]} {"question_id": "9d7d8b61b76f4695a5590a9f6bfc0017", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Random Number Techniques", "turns": [{"content": "如何在Python的线程中为随机生成器设置种子？"}]} {"question_id": "2089a27fe9e2495d97a0cf27619d11a3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Regex Techniques", "turns": [{"content": "请用正则表达式来检测所有包含字符串`transform=\"matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)\"`的元素。也可以有换行符。"}]} {"question_id": "fae4f754f12f40db8178d3683eb1eddc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Regex Techniques", "turns": [{"content": "编写不包含 C:\\ 的 pcre 正则表达式"}]} {"question_id": "9db47b0594014729b777c10678597e7f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced TypeScript Concepts", "turns": [{"content": "让我编写一段 JavaScript 代码，通过给定对象深处的名称查找对象，确保此代码不使用递归并且可以返回用于到达该对象的路径"}]} {"question_id": "31615ee9cc8448cd9d225bdb87a5ffdc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced TypeScript Concepts", "turns": [{"content": "如果我有一个 TypeScript 类:\n\nclass Foo {\n ReactProperties: {\n a: string;\n }\n}\n\n如何从类型 Class 中提取 ReactProperties 成员对象的类型？"}]} {"question_id": "51139d7be0fe4a07bc2d577614ac4487", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Agile Scrum Leadership", "turns": [{"content": "考虑到思维工具和个人知识的组织，请列出一些最佳实践框架，这些框架详细说明了一套程序和最佳实践。请列出一个全面的框架列表，并详细总结前三个框架。"}]} {"question_id": "5c5cb72f4d7b43caa476359c57e898de", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Agile Scrum Leadership", "turns": [{"content": "介绍 Ethan，包括他对瀑布式和敏捷开发等软件开发方法的经验水平。描述传统瀑布式和敏捷软件开发之间的主要区别。在他看来，每种方法最显著的优点和缺点是什么？"}]} {"question_id": "face6a5531854b188dfc266e289ee595", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Algorithms and Problem Solving", "turns": [{"content": "问题：一位母亲为她的两个孩子 Alice 和 Bob 买了一套 �N 个玩具。她已决定如何分配玩具，但是却忘记了玩具的价格。她只记得她按从低到高的价格排列了玩具，价格始终为非负值。无论实际价格多少，只要Alice 得到的玩具的价格和 Bob 得到的玩具的价格之差不超过任一玩具的最大价格，则此分配是公平的。那么，令 � � vi ​ 表示第 � i 个玩具的价格，令 � S 表示二进制字符串，使得：如果该玩具​​送给 Alice，则 � � = 1 S i ​ =1，如果该玩具送给 Bob，则 � � = 0 S i ​ =0。对所有可能的数组，如果 � v 满足 0 ≤ � 1 ≤ � 2 ≤ . . . .，则称 � S 表示的分配是公平的≤ � � 0≤v 1 ​ ≤v 2 ​ ≤....≤v N ​ ， ∣ ∑ � = 1 � � � ⋅ [ � � = 1 ] − ∑ � = 1 � � � ⋅ [ � � = 0 ] ∣ ≤ � � ∣ ∣ ​ i=1 ∑ N ​ vi ​ ⋅[si ​ =1]− i=1 ∑ N ​ vi ​ ⋅[si ​ =0] ∣ ∣ ​ ≤v N ​ 其中 [ � ] [P] 当且仅当 � P 为真时，为 1 1，否则为 0 0。 再给定一个表示分布的二进制字符串 � S。 如果给定的分布是公平的，则打印 YES，否则打印 NO。 输入格式 输入首行会包含一个整数 � T，表示测试用例的数量。 每个测试用例包含两行输入。每个测试用例的首行包含一个整数 � N ，表示玩具的数量。每个测试用例的次行包含一个长度为 � N 的二进制字符串 � S 。输出格式 对每个测试用例，重启一行，输出答案：YES 或 NO，这取决于 � S 是否代表公平分布。输出的每个字符均可用小写或大写打印，即，字符串 NO、no、nO 和 No 均为有效。约束条件为 1 ≤ � ≤ 1 0 4 1≤T≤10 4 1 ≤ � ≤ 1 0 5 1≤N≤10 5 所有测试用例的 � N 之和不会超过 3 ⋅ 1 0 5 3⋅10 5 。 � S 是长度为 � N 的二进制字符串。示​​例 1：输入输出 6 1 1 2 00 4 1010 4 1100 6 010101 5 00001 是 否 是 否 是 否解释：测试用例 1 1：给定公式简化为 ∣ � 1 ∣ ≤ � 1 ∣v 1 ​ ∣≤v 1 ​，因为 � 1 ≥ 0 v 1 ​ ≥0，因此为真。测试用例 2 2：对于 � 1 = � 2 = 1 v 1 ​ =v 2 ​ =1，分布不公平，因此答案为否。请注意，对于 � 1 = � 2 = 0 v 1 ​ =v 2 ​ =0而言，该分布是公平的，但还需检查所有满足约束条件的情形 是否所有的� v 都是公平的。测试案例 3 3：可证该分配恒为公平。测试案例 4 4：对于 � = [ 1 , 2 , 4 , 8 ] v=[1,2,4,8]而言，该分配不公平。已接受 已接受 28 总计提交 提交 580 准确度 准确度 5.17 请用 c 语言编写一个简短的小程序"}]} {"question_id": "dbff049f35b142249c18d8faebe84039", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Algorithms and Problem Solving", "turns": [{"content": "问题\n您正在举办一场有 \n2\n�\n2N 人参加的国际象棋锦标赛。其中恰好\n�\n有 X 名是已评级选手，其余 \n2\n�\n−\n�\n2N−X 是未评级选手。\n\n您的任务是将选手分成 \n�\nN 对，每个选手都与与他们配对的人比赛。\n\n由于您希望已评级选手具有优势，因此您希望将他们与未评级选手配对。因此，您希望最小化对手也已评级的已评级选手的数量。\n在所有可能的配对中，打印对手也已评级的已评级选手的最小数量。\n\n输入格式\n输入的第一行将包含一个整数\n�\nT，表示测试用例的数量。\n每个测试用例由 \n1\n1 行组成，其中包含 \n2\n2 个空格分隔的整数 \n�\nN 和 \n�\nX，这意味着有 \n2\n�\n2N 名选手，其中 \n�\nX 名已评级。\n输出格式\n对于每个测试用例，在新行上输出将有评级对手的评级玩家的最小数量。\n\n约束\n1\n≤\n�\n≤\n2600\n1≤T≤2600\n1\n≤\n�\n≤\n50\n1≤N≤50\n0\n≤\n�\n≤\n2\n⋅\n�\n0≤X≤2⋅N\n示例 1：\n输入\n输出\n6\n1 0\n1 1\n1 2\n4 4\n4 6\n10 20\n0\n0\n2\n0\n4\n20\n说明：\n测试用例\n1\n1：没有评级玩家，因此没有评级玩家有同样评级的对手。因此答案是\n0\n0。\n\n测试用例\n2\n2：只有一场比赛，是在评级玩家和未评级玩家之间进行的。因此答案是\n0\n0。\n\n测试用例\n3\n3：只有一场比赛，在\n2\n2 名被评为等级的玩家之间进行。因此答案是\n2\n2，因为两者都对对手也被评为等级的玩家数量有贡献。\n\n已接受\n已接受\n630\n总提交数\n提交数\n1656\n准确率\n准确率\n45.65\n您喜欢这个问题陈述吗？\n2 位用户认为这有帮助\nC\n​\n\n0:0\n给它一个 c 程序"}]} {"question_id": "60856d87b3484a4db45a67ac560a2b06", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Android Development Challenges", "turns": [{"content": "[CXX1429] error when building with ndkBuild using E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk: Android NDK: Your APP_BUILD_SCRIPT points to an unknown file: E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk \n\nC++ build system [configure] failed while executing:\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": "用户\n我是一名 Android 开发人员。运行我的 ONNX 运行时应用程序时，CPU 利用率约为 40%。如何提高应用程序的 CPU 使用率？"}]} {"question_id": "6a82bab747f644fb9c5d648114fb6597", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Approximate Vector Subset Selection", "turns": [{"content": "提供制造业中的15种攻击载体以及降低已识别风险的方法"}]} {"question_id": "f7c6dcee42e646abac890e3bb540d403", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Approximate Vector Subset Selection", "turns": [{"content": "我应该按照什么顺序学习深度学习，从矩阵和向量等基础知识一直到 Transformer？"}]} {"question_id": "66de1a59fcb2421c978bd9bb4be8ea6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Archive Formats and Encryption", "turns": [{"content": "编写一个完整的Python程序，在Linux上将指定文件夹中的文件归档为单独的zip文件。"}]} {"question_id": "32e124cb2eae422ba5c33985b00cd8c0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Archive Formats and Encryption", "turns": [{"content": "我有上个月的 Linux Mint 系统备份，备份内容是一组 .gz（压缩 tar）文件。我可以使用哪些参数和 tar 一起更新已更改的文件，而无需重新存档未更改的文件？"}]} {"question_id": "a3dfabb011e245e190a0147fef6ff14b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Pair Sum Optimization", "turns": [{"content": "给定一个二进制数组 'nums'，你需要找到一个包含相同数量的 0 和 1 的连续子数组的最大长度。\n\n解释：\n\n二进制数组是只包含 0 和 1 的数组。\n子数组是原始数组索引的任何子集。\n连续子数组是一个子数组，其中所有元素都是连续的，即，子数组的第一个和最后一个元素之间的任何元素也都是子数组的一部分。\n示例：\n输入：nums = [0, 1]\n输出：2\n解释：包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组是 [0, 1]，长度为 2。\n输入：nums = [0, 1, 0]\n输出：2\n解释：包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组是 [0, 1] 或 [1, 0]，两者的长度都是 2。\n输入：nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]\n输出：6\n解释：包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组是 [0, 0, 0, 1, 1, 1]，长度为 6。\n这个问题要求在二进制数组 'nums' 中找到一个包含相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组。"}]} {"question_id": "20c9d951035f4b778d201db3859786c9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Pair Sum Optimization", "turns": [{"content": "帮我解决以下问题。请提供直观易懂的分步解决方案：\n\n给定两个大小分别为 m 和 n 的排序数组 nums1 和 nums2，返回这两个排序数组的中位数。"}]} {"question_id": "65e7230293c14227b2bf7fc8113e8378", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Positioning & SAT Solving", "turns": [{"content": "在 GAMS 中，假设我有 s 个参数，它们的索引集为 P1(A,B)，并且我有另一个一对一映射，将 B 中的每个元素映射到 C 中的每个元素。如何创建一个新的参数 P2(A,C)，使得 P2 的每个值都取自 P1 的映射值？"}]} {"question_id": "91e8fc5340fe4c21b697ec329bf62eb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Positioning & SAT Solving", "turns": [{"content": "我有一组示例（即 $n$ 个变量 $x_1 ... x_n$ 的分配，这些变量被标记为解决方案 (+) 或非解决方案 (-)。目标是找到 $x_1 ... x_n$ 中变量的最小子集，以便可以通过仅查看这些变量在 (+) 和 (-) 之间进行拆分。"}]} {"question_id": "4587e8a3798646af8f351685e6949788", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Aspiring Data Scientist Guidance", "turns": [{"content": "你是数据科学家，请输出一个面向对象的 Python 脚本，用于从 3 个模型中进行上下文多臂老虎机采样"}]} {"question_id": "2a6d0b92fbb5448bb2f7540db9645674", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Aspiring Data Scientist Guidance", "turns": [{"content": "对于托管服务业务来说，最成功的市场营销策略是什么？"}]} {"question_id": "70dccc6c737b47ff842cbb50ed6b249a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Audio Signal Direction Detection", "turns": [{"content": "您好，您觉得这段 arduino 代码在可理解性、优化和大小方面如何？\n有什么改进建议吗？\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\n感谢您的帮助，我非常重视您的意见。"}]} {"question_id": "a3977c9da04d41a0bbdaea3cf66fd0a4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Audio Signal Direction Detection", "turns": [{"content": "找到问题：#include \"mbed.h\"\n#include \n\nDigitalOut ledYellow(D2);\nDigitalOut ledAmber(D3);\nDigitalOut ledRed(D4);\n\nThread thread2;\nThread thread3;\n\nint counter = 0;\n\n// 任何 LED 的子程序\nvoid ledAny (DigitalOut *ledA){\n while(true){\n *ledA = 1;\n ThisThread::sleep_for(500ms);\n *ledA =0;\n ThisThread::sleep_for(1500ms);\n printf(\"My pointer is %p\\n\", *ledA);\n }\n}\n\n// main() 在操作系统中在其自己的线程中运行\nint main(){\n\n thread2.start(callback(ledAny, &ledYellow));\n ThisThread::sleep_for(1000ms);\n thread3.start(callback(ledAny, &ledAmber));\n\n while (true) {\n counter = counter + 1;\n\n ledRed.write(true);\n ThisThread::sleep_for(500ms);\n ledRed.write(false);\n ThisThread::sleep_for(500ms);\n\n if (counter>20){\n thread2.terminate();\n }\n\n }\n}"}]} {"question_id": "4a60873735a64c2c95c0ba24cb441aaa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Automated Testing & Tools", "turns": [{"content": "是否有一种提前停止方法（用于控制假设检验中的多重检验问题），适用于具有初始通过概率的数据集。例如，我有一组金融市场策略，其使用概率夏普比率来表示技能的初始概率。我想在不同的数据集上测试这些策略，但我也想控制多重检验问题。测试所有可用的策略将导致多重检验问题。因此，我只想测试我的策略的一个子集。对于这个应用，是否有提前停止的方法？"}]} {"question_id": "e7e76d4bcf0342308ca6153634000a4a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Automated Testing & Tools", "turns": [{"content": "您能否为专注于数据、数据管理、自动化和人工智能的 Microsoft M365 咨询公司编写服务目录？重点应放在 M365 生态系统内的审计、路线图、建议和尖端技术上，但不应成为其唯一重点"}]} {"question_id": "fd64e8bac19e4e56b194599b3ba17ec1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Baking and Peanut Butter Recipes", "turns": [{"content": "请给我一份制作5升草莓和黑莓蜂蜜酒的配方。使用公制计量单位。"}]} {"question_id": "ec7f8d669ea8455a8e67fe860520352f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Baking and Peanut Butter Recipes", "turns": [{"content": "考虑配料的味道。配料有：金枪鱼、盐、巧克力\n为配料组合生成列联表。每行代表一种配料。每列代表一种配料。每个单元格都有配料组合的风味特征。 "}]} {"question_id": "db60d25a509f454b878cc2c5371d5f6f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Basic Assembly Operations", "turns": [{"content": "我需要在堆栈上为我的局部变量分配一些空间（在 x86-64 nasm 汇编中）"}]} {"question_id": "f0c7479e7bde4b9aa80dd79dad179755", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Basic Assembly Operations", "turns": [{"content": "在PPC64中编写一个函数来加载GOT并调用GOT中的函数"}]} {"question_id": "d6410be3847048f188e27568e4e9f0d1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Batch Size in Deep Learning", "turns": [{"content": "在训练我的神经网络时，我可以在 10,000 次迭代后将损失降低到 4.5 以下。最近的尝试包括尝试批量大小为 512、1024 和 2048，同时保持块大小为 4。所有这些都在 nanoGPT 的上下文中完成。值得注意的是，当我运行批量大小为 12 和块大小为 1024 时，我在 10,000 次迭代后将损失降低到了 4.32。在你的意见和经验中，我可以采取哪些步骤来降低损失？请记住，我的显卡有 12GB 的内存，词汇量由 20,000 个单词组成。每个句子由恰好四个标记组成。你有没有任何建议，如何改进神经网络？"}]} {"question_id": "3971e3d0eb194b8c9344030bebd0c6aa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Batch Size in Deep Learning", "turns": [{"content": "以下是报告的调度系统的主要问题。 你能将它们分类并报告最常见问题的数量吗：\n\n标题 短期解决方案\nPlanner-Loadboard 同步问题。 修复了重复作业问题。\nLoadboard-Planner 任务同步问题。 通过重命名移除了预测指示器。\nWest Allis MLS HDSS 标头更新。 重命名资源次日复制。\n\"每日任务板设置\" 双重任务运行创建已修复。\n\"取消的作业任务仍留在 LB2\" 修复了字符问题。 OM 更新。\n缺少 3 小时内 Press 的任务。 数据已重新发送并更新了计划器。\nLoadboard 作业显示错误。 重置 Citrix 连接。\nCafe Sheet 批次的预排序错误。 创建了新的作业编号。\n筛选器未捕获 FSC MC。 为搜索添加了 'contains' 运算符。\nPEI-111 中 LB2 和 Finishing Toolset 快捷方式的访问问题。 成功部署 LB2。\nLB2 工作站的访问问题。 解决了 LB2 部署问题。\nLoadboard 崩溃和登录问题。 Citrix 服务器已解决，登录修复正在进行中。\nLB2 Loadboard 工具错误。 已解决 LB2 错误，未采取任何行动。\n部署延迟导致停机。 问题未解决。 请求部署印刷机。\nLoadboard 服务器错误。 经纪人切换解决了 LB2 问题。\nLoadboard 故障 - 紧急！ 喷墨数据已更正；已加载计划。"}]} {"question_id": "4c2a6d7d4a4243e0ab0a633c348444e8", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Binance USDT Historical Data", "turns": [{"content": "编写 Python 代码从 yfinance 获取每日股票数据并绘制图表"}]} {"question_id": "68ab3fd2a31c473b97c416ddb1ccffb4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Binance USDT Historical Data", "turns": [{"content": "使用 pandas-ta，我有外汇数据和“EMA50”列。我想检测收盘价与“EMA50”值的交叉点。"}]} {"question_id": "f4c8b624448a40dc82757a8801093c1b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bob, Alice, Relationships & Interactions", "turns": [{"content": "以鲍勃·迪伦的风格写一首关于鲶鱼的歌曲。"}]} {"question_id": "bc75023ee4bc4b9b8e01865429907014", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bob, Alice, Relationships & Interactions", "turns": [{"content": "编写一个php项目，打开一个名为Bob的MySQL数据库，并通过http post接收字段field1，field2并存储在数据库中"}]} {"question_id": "2c53e72874844987b48588106c705039", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Browser Extensions Development", "turns": [{"content": "编写一个保存当前页面内容的chrome插件"}]} {"question_id": "bd49bd3cc95843f9addca45abe0b27a7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Browser Extensions Development", "turns": [{"content": "我正在从运行 Safari 14 的 MacOS Mojave 迁移到运行 MacOS Sonoma 下的 Safari 17 的新 Mac。我希望新 Mac 上的 Safari 能够自动打开，同时旧 Mac 上的所有标签页也都打开。请注意，Safari 14 不支持 iCloud 标签页，而且我*不想*手动打开每个标签页，因为我有数百个标签页！"}]} {"question_id": "984787b1d5c64bb7b6dcd485ff8a70e6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bug-Related German Translation", "turns": [{"content": "计算机机箱里出现了一个bug，导致软件出现bug，这真的开始bug我，但至少我们发现没有人在房间里安装bug。\n上面句子中每个 bug 一词的含义是什么。"}]} {"question_id": "c63a6be043534eda89675bdc0310bc43", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bug-Related German Translation", "turns": [{"content": "找到此错误的修复方法：\n```此模型的最大上下文长度为 2048 个标记。但是，您的消息产生了超过 2364 个标记。```"}]} {"question_id": "a89e93c61470449389c17d1f0fcb8469", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bulk Ticket Pricing Mathematics", "turns": [{"content": "我希望你充当一名经验丰富的软件开发人员。我将提供有关Web应用程序需求的信息。你的任务是设计一个系统连接架构，列出一系列特定的辅助代码库，清晰列出5个项目设置的sprint任务，并详细列出每个任务的开发步骤，以开发一个可扩展且安全的应用，使用NodeJS、SQL和React。我的要求是：‘我需要一个系统，允许用户根据其角色注册并保存与机械设备库存相关的信息（如名称、参考、数量等）。将有用户、员工和管理员角色。用户应该能够查看所有记录并更新单个记录。员工还可以添加新记录并提交批量更新。管理员还应该能够创建和删除像数据库字段和用户这样的实体’。在你的提案中实施最佳实践"}]} {"question_id": "74c4255dd61d41d68ea69e4469a63fce", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bulk Ticket Pricing Mathematics", "turns": [{"content": "我需要将支持票证（dim_tier1_job_final 表）中找到的 FBID 列表连接到目标列表中找到的页面 ID 列表。不幸的是，我们的支持票通常不包含页面 ID。如何在 Daiquery 中连接这两个数据列表？"}]} {"question_id": "ab10af348f7f49e6813728282ade2ca9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Business Operations Analysis", "turns": [{"content": "一家公司面临转运难题，他们需以最低运输成本将所有货物从工厂运送至各目的地。种植园作为起运地点，详情如下： \n区域产量 \n丹佛 600 \n亚特兰大 400 \n休斯顿 500 \n运输终点零售店的详情如下： \n零售需求量 \n底特律 300 \n迈阿密 250 \n达拉斯 450 \n新奥尔良 500 \n从工厂到仓库（经停地）的运输成本\n工厂/仓库 堪萨斯城 路易斯维尔 \n丹佛 3 2 \n亚特兰大 2 1 \n休斯顿 4 3 \n从仓库到零售店的运输成本 \n底特律 迈阿密 达拉斯 新奥尔良 \n堪萨斯城 2 6 3 5 \n路易斯维尔 4 4 6 5 \n此转运过程的最低成本是多少？ [ 选项 ] \n\n如果丹佛也能以 6 美元的成本直接运送到所有零售店，会对上题中的最优解决方案产生何种影响？[ 选项 ] \n\n如果所有运输流量最多为 350 个单位，会发生什么情况？[ 选项 ] \n\n该运输网总的净流量是多少？[ 选项 ] \n\n在所有运输流量最多为 350 个单位，且所有工厂都能以 5 美元的成本直接运送到所有零售店的情况下，以下哪项陈述正确？[ 选项 ] \n陈述 1：最优解决方案的总成本将会进一步降低。\n陈述 2：路易斯维尔将不会有流量。\n陈述 3：为实现最优解决方案，所有工厂须将其产品直接运送到零售店。"}]} {"question_id": "33166da9898f40b6aff3fa8d988dae7a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Business Operations Analysis", "turns": [{"content": "教练 Joe 为客户提供了两个个人锻炼计划：计划 A 和计划 B。每个客户只能选择其中一个（不能同时选择）。周一有 9 位客户选择了计划 A，7 位客户选择了计划 B。周二有 3 位客户选择了计划 A，5 位客户选择了计划 B。Joe 周一培训客户的时间总共为 12 小时，周二培训客户的时间总共为 6 小时。每个锻炼计划持续多长时间？每个计划 A 的锻炼时长是多少？每个计划 B 的锻炼时长是多少"}]} {"question_id": "2b9b644162d741b3a0f27c5d91752dd4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "C++ Code Conversion Challenge", "turns": [{"content": "编写功能以打印rxdataF变量的C语言代码：\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": "请将以下伪 C 代码重写为更易于阅读的等效代码（假设每个变量都有效，即使未定义）:\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": "向我展示使用 Python 构建发票应用程序的步骤"}]} {"question_id": "5b2976a6c57f4bbca86176abb5993575", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CAD Tax Invoice Analysis", "turns": [{"content": "我正在向雇主报销机票费用，报销软件要求我注明费用中的 GST/HST 部分。阅读我从多伦多经蒙特利尔到拉斯维加斯的航班发票，我看到基本票价（加元）为 164.99，总增值税/GST/HST 为 15 加元，其他税费为 132.12 加元。发票总额为 312.11 加元。我以前从未见过有两个税种类别的账单，不确定 $15 和 $132.12 是如何计算的，以及在公司报销表中应报告哪一部分作为 GST/HST。您能帮我更好地理解如何正确报告机票的 HST 吗？"}]} {"question_id": "b253dc64bdd74f5c84882ae51e009ca6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CIO Biotech IT Strategy", "turns": [{"content": "担任首席信息官，编写3个S.M.A.R.T.目标，制定IT事故响应计划，并在未来6个月内进行详细的桌面演练。 "}]} {"question_id": "26a29141be254ce0a7710e45face31f4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CIO Biotech IT Strategy", "turns": [{"content": "您是首席信息官，并像首席信息官一样行事。以标题和项目符号陈述的形式撰写每周活动报告。总结并包含以下信息：IT 的关键更新（战略举措）\n\no 与 Madison Industries 的安全/通信\no 内部/外部渗透测试本周继续进行，计划于本周五结束。我们应该在下周初得到一份简报和报告。Greenpages 非常彻底，并且比我们之前的 Evolve Pentests 的方法更为广泛。\no 跟踪渗透测试补救优先级 10 个中的 1 个。为 Dev 升级交换服务器。\no 6 月 20 日星期二与 Ken Holmes 进行月度安全通话。与所有 Madison 公司相比，对网络风险进行了审查。\n Streck 在 39 家公司中的整体准备度得分排名第 7（1 个红色，5 个黄色，3 个绿色）\n 讨论了我们对 KnowBe4 Security 培训的评级为黄色，63 个帐户未完成培训。 63 个列表包括群组帐户和需要删除的帐户。实际数字是 4 个人需要完成培训。我们今天正在跟进这 4 个人。\no Ken 和我还讨论了 Strecks 的 AI 和事件响应计划。Ken 已将我添加到这两个主题的麦迪逊委员会。\no Ken 表示，麦迪逊将在 10 月的 GreenPages 会议上召开 IT 领导人会议。他邀请我参加。我已为 2-3 名 IT 与会者预算。\nOn-Prem Exchange 退役\n 麦迪逊已尽快确定\n 基础设施已经建立并正在测试替代解决方案\n Dave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M 和 Scott M 于 2023 年 6 月 9 日会面\n 18 个申请中有 10 个剩余\n\no 人工智能规划\no Priya 和我与 Troy Bothwell 进行了后续会议，查看了 4 个 AI FY24 提案项目，我们可以使用现成的或自主开发的 AI 解决方案进行研究。 Troy/我正在为 Weather AI 应用和仓库分拣应用构建论证和商业案例，并将这些应用提交给 John，作为 CY24 的优先项目。我正在与 Omaha 的其他 IT 和制造业领导者协调，以获取现成解决方案的最佳实践和建议。如果需要考虑自主开发的解决方案，则必须考虑咨询解决方案，因为我们的团队目前不具备该技能。\no 我与研发部门的 John S 和 Chris 就 2 个独立项目进行了会面。\n 自动处理多个仪器 pdf 的顶点项目。这些仪器会生成 100 个 pdf 文件，需要手动复制然后打印。可以创建一个应用程序来"}]} {"question_id": "3d3e0087ee5c4f6eb620799e2267cb7a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSS Flexbox & Bootstrap Layouts", "turns": [{"content": "如何使用 css flexbox 将图片与段落放在同一行，并让段落自动围绕图片的顶部和底部进行格式化"}]} {"question_id": "0d1aeaf2b7624246be2e899054622c87", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSS Flexbox & Bootstrap Layouts", "turns": [{"content": "我在使用CSS时遇到问题。我有两个按钮在一个父容器中，我想让一个左对齐，另一个右对齐，但出于响应式设计的考虑，使用flex布局。"}]} {"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# 上传和生成预测的功能\ndef upload_and_generate_predictions():\n # 文件上传和预测代码\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 # 使用st.markdown显示红色标题\n st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)\n # 显示自定义CSS样式\n uploaded_file = st.file_uploader(\n \"Upload an Excel or CSV file\", type=[\"xlsx\", \"csv\"]\n )\n if uploaded_file is not None:\n # 将文件读入DataFrame\n if (\n uploaded_file.type\n == \"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet\"\n ): # Excel文件\n df = pd.read_excel(uploaded_file, engine=\"openpyxl\")\n else: # CSV文件\n df = pd.read_csv(uploaded_file)\n # st.session_state.predictions_df = df\n # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file\n\n # 显示第一个屏幕\n\n if st.button(\"Generate predictions\"):\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(\"Predictions made successfully!\")\n st.session_state.predictions_df = df\n st.session_state.uploaded_file = uploaded_file\n # 显示修改后的DataFrame和预测结果\n # 将包含预测结果的DataFrame保存到 st.session_state 中\n # 移动到第二个屏幕（图表显示）\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(\"Early warning Signal:\")\n # 创建一个DataFrame，其中包含预测状态为1的前10条记录\n df_status_1 = predictions_df[predictions_df[\"Predicted_Status\"] == 1].head(10)\n # 创建包含所有预测状态为0的记录的DataFrame\n df_status_0 = predictions_df[predictions_df[\"Predicted_Status\"] == 0].head(10)\n # 合并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(\"Machine Status Prediction - Combined\")\n plt.xlabel(\"Timestamp\")\n plt.ylabel(\"Value\")\n st.pyplot()\n # 创建下载链接\n st.subheader(\"Download the File with Predictions:\")\n st.write(\"Download the File with Predictions:\")\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 # 将DataFrame转换为二进制流\n modified_file = io.BytesIO()\n if (\n uploaded_file.type\n == \"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet\"\n ): # Excel文件\n predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine=\"xlsxwriter\")\n else: # CSV文件\n predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)\n modified_file.seek(0)\n # 创建下载链接\n st.download_button(\n label=\"Download File with Predictions\",\n data=modified_file,\n file_name=modified_file_name,\n key=\"download_file_with_predictions\",\n )\n # 规则函数\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 # 按样本数排序\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(\"Model Explainability:\")\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 # 创建下载链接\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# 运行应用程序\nif __name__ == \"__main__\":\n st.set_option(\"deprecation.showPyplotGlobalUse\", False)\n st.set_page_config(page_title=\"Equipment Failure Prediction\", page_icon=\"📈\")\n pages = [\"Upload and Predict\", \"Graph and Download\"]\n page = st.sidebar.selectbox(\"Select a page\", pages)\n if page == \"Upload and Predict\":\n upload_and_generate_predictions()\n elif page == \"Graph and Download\":\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(\"Please upload a file on the 'Upload and Predict' page first.\")\n这是 mu 代码，我有一个散点图，我想修改代码，以便绘制 ploltly 图形，使用 ploltly 的点击事件，当我单击圆圈的实例时，它应该使用lime.after图为该实例提供决定规则。如果我单击一个圆圈或实例，lime 表和规则列表应该会自行打印出来，您可以在新侧边栏中添加下载预测和模型解释能力"}]} {"question_id": "c30665aaed7e481cb5f244c04058c34e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSV Data Manipulation in Pandas", "turns": [{"content": "设计一种方法，在 Python 中使用字节流解析数据框，而不实际下载整个代码"}]} {"question_id": "cd99a56b4d01417291e65ff5bbd531eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi in Python", "turns": [{"content": "如何用 Python 编写程序来计算飞行路径 "}]} {"question_id": "15f390071b5846bf9efa59780468c253", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi in Python", "turns": [{"content": "提供用于无限计算圆周率（π）的Python代码"}]} {"question_id": "4daa77667fb943d78113ebcd73762c66", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi with Code", "turns": [{"content": "给我 JavaScript 代码来计算 pi"}]} {"question_id": "ba51d695050d4c2fb9de4961b70eea97", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi with Code", "turns": [{"content": "编写一个 C# 程序，计算圆周率的精确到小数点后 5 位，然后对结果进行两次异或（XOR）运算。"}]} {"question_id": "639d4faf0b7348a5bf3ee4be37199218", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculation Styles Exploration", "turns": [{"content": "我如何索引大型代码库，以便我可以遍历输出变量以获取用于计算该特定输出变量的所有中间变量"}]} {"question_id": "be6f4edf7f7041e4b5d5b65934856ae6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculation Styles Exploration", "turns": [{"content": "计算宇宙学相变成核率的好方法是什么？"}]} {"question_id": "c542b6d5782b45efb294e945117387fc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculator Usage Steps", "turns": [{"content": "为我编写一个 Python 脚本，让 DVD 屏幕保护程序徽标四处弹跳，并且每次它接触屏幕角落时都会记录一个点，并在屏幕上显示这些点"}]} {"question_id": "1b73387238e94e28a29c846bd9593a9d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculator Usage Steps", "turns": [{"content": "当我没有屏幕时，如何在 Linux 上运行 GUI 应用程序？我需要测试应用程序，但它无法启动"}]} {"question_id": "ccda5d99a99f4720bfb28e9882b67775", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Character Indexing and Counting", "turns": [{"content": "什么数据库模式可用于存储社交图谱链接"}]} {"question_id": "f6bf04c1e96c4726a4d32e839e2a0719", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Character Indexing and Counting", "turns": [{"content": "我有一个 1 到 7 的等级。1 表示最好，7 表示最差。如何在 0 和 1 之间创建一个索引，其中 1 表示最好。您能编写一个 Python 函数来接收数字并返回索引吗？"}]} {"question_id": "946c6e48081e4be695cd876172ce4219", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development & Integration", "turns": [{"content": "为fastchat编写python代码，监听端口并回答输入的问题和后续问题"}]} {"question_id": "5aa9896e5bbe4ef0a158fbc803d4f37e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development & Integration", "turns": [{"content": "请为我写一个Python Matrix机器人，能够对提到的内容做出回应"}]} {"question_id": "0b70bc948cda4825b0a18438020fe1db", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development and Customization", "turns": [{"content": "如何使用 transformers.js 和 facebook/blenderbot-400m-distill javascript 在纯原生 javascript 中创建聊天应用程序"}]} {"question_id": "548610d9ad9f477faf5a6d6028525c8a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development and Customization", "turns": [{"content": "如何在资源非常低的系统上使用 Python 运行人工智能聊天机器人模型，请给我看一些代码"}]} {"question_id": "1ea6c1c2bc984f11b63201fbc63c85bb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chess Strategy and Gameplay", "turns": [{"content": "我正在制作一个国际象棋错误解释教学软件工具，说所有国际象棋错误要么允许某些东西，要么遗漏某些东西，这样正确且有用吗？如何将其用作算法基础结构？"}]} {"question_id": "5601c90549f04bb09adbce4a2df4a062", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chess Strategy and Gameplay", "turns": [{"content": "我是一名Ptyhon程序员。我希望你能给我一个国际象棋程序的代码。我只需要能和自己下棋。"}]} {"question_id": "4ef42cc8be63492eae57dfae54949cbe", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Circular Motion and Revolutions", "turns": [{"content": "我想为网站创建一个滑块。与传统的线性滑块不同，用户可以增加或减少圆的半径。会有同心圆标记，让用户知道他们选择的圆有多大"}]} {"question_id": "40b8576cb60b42619b0c5530c20ea457", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Circular Motion and Revolutions", "turns": [{"content": "编写一个Python类“Circle”，继承自类“Shape”"}]} {"question_id": "52b9f9d3ee4b4731bb0e82233fb7a68b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Climate Change Skepticism", "turns": [{"content": "你会如何解决气候变化问题？提供未来20年的详细战略"}]} {"question_id": "8630c94637ac4d9fa5b2c1e734473c7b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Climate Change Skepticism", "turns": [{"content": "帮我起草这个主题的研究介绍“数据驱动洞察气候和土壤条件对榴莲花诱导的影响”"}]} {"question_id": "0c74645c3386490e9d26bb12ab068826", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Code Deobfuscation Techniques", "turns": [{"content": "您能否为以下代码生成流程图：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": "为我混淆这个函数:\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 Checking Ratio: $ran\":\"$hr\":\"$ran\n Start-Sleep -Seconds 58\n }\n}"}]} {"question_id": "fd86dff7ac084b99889d294e135f82a4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computers and Comparative Truths", "turns": [{"content": "生成脚本代码，用于同步域中两台网络计算机上两个独立共享文件夹的所有类型的内容 "}]} {"question_id": "dd61037efa054b6fb3e2beed72a472aa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computers and Comparative Truths", "turns": [{"content": "你的目标是提出一个合成 HCl 的计划！步骤是什么？"}]} {"question_id": "2c41e83c1cc743e3ab6966940c1aafe7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computing Standard Deviation", "turns": [{"content": "我在多个相关数据集上使用 GluonTS 训练了一个预测器。我有一个我创建的预测和时间序列的列表，如下所示：\nforecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(\n dataset=test_ds, # test dataset\n predictor=predictor, # predictor\n num_samples=100, # number of sample paths we want for evaluation\n )\n\n forecasts = list(forecast_it)\n timeseries = list(ts_it)\n\n我如何计算均方误差和标准差以及潜在的其他有用的评估指标。"}]} {"question_id": "f881bfef29af4f138672d9ef8656c334", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computing Standard Deviation", "turns": [{"content": "假设我们有一个作业监控软件，并且我们希望实现一个模块，如果作业执行时间过长，则发送电子邮件警报。该模块应该根据执行历史自主判断什么是“过长”。\n\n我们可以计算算术平均值和标准差，并在执行时间位于例如前1%时发出警报，但是：\n1) 执行时间可能取决于例如星期几（如工作日/周末）\n2) 执行时间可能有一个全局（上升的）趋势\n3) 执行时间可能会由于潜在变化而突然跳跃（例如，“从1月1日开始，我们将同时处理现金和卡片交易，交易量将突然增加5倍”）\n\n您能概述一些如何实现这样的系统并解决上述要点的想法吗？"}]} {"question_id": "4a0cf903c61b47ceb49166b591c703d5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Concurrency, Sockets, and Webhooks", "turns": [{"content": "举个阻塞读取被信号中断的例子，并进行 EINTR 处理"}]} {"question_id": "dc7f0ea67aa94095adc8b48205af363b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Concurrency, Sockets, and Webhooks", "turns": [{"content": "请编写C++代码，从端口888的套接字读取网络数据包。"}]} {"question_id": "01b5156495464638b98e1f8d9be12c23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Conflicting Instructions Challenge", "turns": [{"content": "我的聊天机器人在每次响应末尾输出“ ### Instruction: ”。这似乎只有在调整其上下文内存大小后才会发生。这种错误输出的可能原因是什么？我该如何纠正它？"}]} {"question_id": "fd6e7856e1fe489086a831a7893ac3fa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Conflicting Instructions Challenge", "turns": [{"content": "逐步指导如何处理和回答伦理问题"}]} {"question_id": "7833a7369e4546609346baf5e276caff", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Consecutive Draws Ball Difference", "turns": [{"content": "有一个游戏，其中玩家被分配了一个包含从 1 到 T 的 N 个唯一数字的列表。然后，每一轮从 T 个数字中抽取一个数字，排除掉前几轮已经抽取的数字。游戏在玩家分配的所有数字被抽取完时结束。写出结束游戏所需的预期轮数的递归公式（即 E(N,M)）。"}]} {"question_id": "6778936d808c4be1b86b196e593f660d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Consecutive Draws Ball Difference", "turns": [{"content": "在After Effects中，写一个表达式添加到形状图层的路径属性，以便绘制一个500x500像素的正方形，并且右上角是圆角的"}]} {"question_id": "bab12578ae1f43cd9f741bfee519505e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cron Job Scheduling Issues", "turns": [{"content": "请给我一个 cron 语法，让它在纽约时区的工作日 19:00 执行一项任务，并请加以解释。"}]} {"question_id": "946bb59d967e423a8658ce5b3eb958d3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cron Job Scheduling Issues", "turns": [{"content": "编写一个 bash 脚本，使用 systemctl 计时器（而不是 cron 作业）在 Arch Linux 中自动执行 rclone 备份"}]} {"question_id": "eea41ce41492458d885d474f6ce575fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cryptography, Hashing, Keys, TIPC", "turns": [{"content": "我遇到了一个有趣的问题：有人为我实现了一个加密功能，具体如下：\n\n- 有一个硬件安全模块（HSM），其中包含一个我已知的密钥 k\n- HSM 使用 HKDF 创建一个派生密钥\n- 该派生密钥随后可用于通信\n\n上述操作是确定性的。然而，我希望引入一些随机性，以实现完美的前向安全性。目前的想法是将 HKDF 的确定性派生密钥与某个随机数一起哈希，以获得会话密钥，公式如下：session_key = sha(derived key, random)\n\n但现在我遇到了另一个问题：在运行系统上，我无法验证会话密钥是否真的包含随机性，还是存在某种后门机制。有没有一种方法可以让这个过程可验证？"}]} {"question_id": "1cf3677651564ce5bcc2174db5cc23eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cryptography, Hashing, Keys, TIPC", "turns": [{"content": "1. 输入参数：HMAC需要两个输入：一个秘密密钥（K）和需要认证的消息或数据（M）。此外，它还需要一个加密哈希函数（H），例如SHA-256或SHA-3。\n2. 密钥填充：如果需要，秘密密钥（K）会进行填充或截断，以匹配哈希函数的块大小（通常SHA-2为512位）。\n3. 内部填充：对填充后的密钥（K）执行XOR（异或）操作，使用两个固定值，分别称为内部和外部填充常量（ipad和opad）。这些常量是HMAC算法特有的。\nipad用于在哈希前与密钥进行XOR运算。\nopad用于在哈希后与密钥进行XOR运算。\n4. 内部哈希：内部填充（ipad XOR K）与消息（M）连接，并使用所选的哈希函数（H）对该组合值进行哈希。产生一个中间哈希结果，表示为H(ipad XOR K || M)。\n5. 外部哈希：外部填充（opad XOR K）与上一步的中间哈希结果（H(ipad XOR K || M)）连接，并使用相同的哈希函数（H）再次进行哈希。此最终哈希操作产生HMAC，表示为H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M))。\nHMAC输出：第二次哈希操作的输出就是HMAC，它是一个固定大小的值，可以附加到消息中，形成消息认证码（MAC）。基于以上内容，“解释HMAC”。"}]} {"question_id": "f2d84df7ee1243cab17634f585b5f116", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cube, Shaking, Box Dynamics", "turns": [{"content": "你好，我需要一段使用SketchUp API绘制立方体的Ruby代码。"}]} {"question_id": "b9a78084b1a14f4d9177f22cf1129d22", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cube, Shaking, Box Dynamics", "turns": [{"content": "您将扮演一位精通 SQL 的高级分析师。您将帮助我，一位初级分析师理解 SQL 查询并一起使用。您能为该查询添加注释，以便其他分析师轻松理解吗？SELECT ifnull(region,'') region,ifnull(subregion,'') subregion,\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": "列出欧盟《网络韧性法案》（CSA）和《产品责任指令》（PLD）可能带来的潜在副作用或并发症，以及它们如何与软件的个人开发者相关"}]} {"question_id": "fdfea302ee4246689541d7e93e7774a2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cybersecurity Research and Trends", "turns": [{"content": "扮演一名麻省理工学院的计算机科学家。对于管理和配置一台用于日常使用及应用程序开发的Windows个人电脑，有哪些最佳实践呢？要考虑同一用户的多个用户账户的情况，还要考虑网络安全以及针对Github repo的开发环境。"}]} {"question_id": "7d834677d98d4773a0c2217d5b3f43ee", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "DDR4 RAM Specifications 32GB", "turns": [{"content": "在 vb.net 中，创建一个函数，返回计算机上运行的每个程序的 CPU 使用率和 RAM 使用率。它应返回 Pgr 列表，其中 Pgr 是包含程序名称、RAM 使用率和 CPU 使用率的项目。"}]} {"question_id": "59fa5bd41a244d8281ec46e65d73b1bd", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "DDR4 RAM Specifications 32GB", "turns": [{"content": "GDDR6 和 GDDR7 的技术细节，没有定性信息，只有精确的细节。包括使用这两种技术的 2500MHz 内存带宽示例计算。"}]} {"question_id": "d65ce5eb33554e83a231d9b39ccd8bc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Processing and Integration", "turns": [{"content": "如何在 Linux 命令行上连接两个 gpx 文件？"}]} {"question_id": "66336ae5d74d4dbcbecfb1c10d2e6b39", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Processing and Integration", "turns": [{"content": "用户\n使用OpenXML SDK编写一个C#函数，用于将Word文档合并为一个。从第一个文档中应提取前两页、页眉、页脚以及设计元素（如字体和样式），从第二个文档中仅提取页面内容和词汇表。两个文件都可能包含图片。"}]} {"question_id": "2f51f04418354b3fb0818385285ec1fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Quality Management", "turns": [{"content": "假设您从事的是数据质量工作，您正试图开发一种算法，用于在主数据和事务数据之间对数据集类型进行分类。您会执行哪些策略和计算？"}]} {"question_id": "c15bbb1710b445109f24fcd2c3d6ef60", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Quality Management", "turns": [{"content": "将数据从 dWH 中的原始数据层加载到报表层时，有哪些重要的最佳实践？"}]} {"question_id": "3acd22472d644b568a400cb7cf11fb83", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Databricks & Spark Integration", "turns": [{"content": "描述如何将 Databricks SQL 连接到像 Fivetran 这样的数据摄取工具"}]} {"question_id": "bc9b7e1ef73041e8bd76fb4095c479c2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Databricks & Spark Integration", "turns": [{"content": "我有一个具有以下架构的 SQL 表：\n```\nevent_id int\nevent_at timestamp\n```\n\n我想知道自 1 个月前以来每分钟有多少事件。我正在使用 databricks 数据库及其 SQL 风格"}]} {"question_id": "188f0735e66a4af5a654ce3c6859f2a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Debate Preparation and Argumentation", "turns": [{"content": "鉴于欧洲的法规将使其比世界其他地区更加严格，因此就我们是否需要在欧洲的日常生活中使用人工智能进行辩论。 \n模型A应该采取赞成的立场，而模型B应该采取反对的立场。"}]} {"question_id": "fae0a258723b44b4843469ffcbe85d06", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Debate Preparation and Argumentation", "turns": [{"content": "您是辩论和说服性辩论的大师。您的主题如下：突出并解释美国共和党在堕胎问题和食品券、儿童保育税收抵免、免费学校午餐和政府对儿童结果的援助等社会安全网问题上的立场之间的虚伪。"}]} {"question_id": "3bcc4c4c16924cceb3b57ec9d35e9bdf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Delete System32 with Rust", "turns": [{"content": "在Synapse笔记本中编写代码以从连接的文件系统中删除文件夹"}]} {"question_id": "2ce5957b34d14d40a8b1e5ad6cae1526", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Delete System32 with Rust", "turns": [{"content": "我正在编写有关如何在 Windows 11 上更新设备驱动程序的说明。我的介绍怎么样？您有什么改进建议吗？：介绍：\n目的：\n如果设备在 Windows 11 计算机上停止正常工作，您或系统管理员\n可能需要手动更新其驱动程序。虽然 Windows 更新通常会处理此问题，但在某些情况下，自动更新选项被禁用。本指南详细介绍了使用设备管理器应用程序更新设备驱动程序的 8 个步骤。"}]} {"question_id": "4e5a75c6a5fb492ab529fc41d1d669ea", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dice Probability Calculations", "turns": [{"content": "100个公平的六面骰子的点数之和的95%置信区间是多少？"}]} {"question_id": "7957dc0515bc4cc0a258691b9a91994e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dice Probability Calculations", "turns": [{"content": "清理一下吗?\n\n```python\nimport re\nimport random\n\n# r掷骰结果枚举\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 \"\"\"掷 nD6 并返回掷骰结果列表\"\"\"\n return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]\n\ndef determine_result(rolls):\n \"\"\"根据掷骰结果确定结果\"\"\"\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 \"\"\"根据给定的技能、状态和难度进行掷骰\"\"\"\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 \"\"\"根据给定的技能、状态和难度进行掷骰\"\"\"\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# roll 3D6 10000 times and print the number of each result\nrolls = [determine_result(make_roll(2, 2, -2, True, False)) for _ in range(10000)]\n\n\n# 掷 3D6 10000 次并打印每次结果的数量\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": "假设您是广告网络平台的架构师，您的任务是构建一个优化着陆页的系统（金融优惠，例如销售借记卡并从中获取佣金）。您有流量（TF）、转化率（CV）、按点击付费率（CZ）或按优惠付费（PA）。请给出此类最大化收入系统的概要和概念代码。应用汤姆森抽样方法（或类似最优方法）从 AB 测试中获得最快、最准确的结果。"}]} {"question_id": "e0ccb67ed26f4cebbffed90c991a3fb6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Digital Advertising Insights", "turns": [{"content": "充当个人理财专家并提供有关移动应用程序的详细信息。解释该应用程序如何帮助用户做出明智的购买决策并实现其财务目标。包括步骤 1 中提到的关键功能并详细说明每一项。提供示例和场景来说明应用程序在不同情况下如何工作。讨论离线访问的好处以及应用程序如何存储本地可访问的问题和算法数据库。解释个性化调查问卷的重要性以及它如何根据用户的个人资料和财务目标生成决策框架。突出显示实时决策过程和应用程序提出的上下文问题。强调自适应算法以及它们如何分析用户响应以提供日益个性化的指导。讨论目标设定和跟踪功能以及它如何帮助用户跟踪他们实现财务愿望的进度。解释购买计划功能以及它如何建议储蓄或投资的替代选择。创建问责制功能以及如何鼓励负责任的消费习惯。解释教育和见解部分以及它如何提供有关个人理财教育的精选文章、视频和播客。讨论奖励系统以及用户如何赚取积分或徽章以做出成功的购买决策。最后强调该应用程序能够提供离线个性化指导，使用户能够在购买时做出明智的财务决策。应用程序名称是“2buyor”。"}]} {"question_id": "6225fbb8f3084d57852db56882e972ba", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dionne's Business Accounting", "turns": [{"content": "在本年度，Sue Shells, Incorporated 的总负债减少了 25,000 美元，股东权益增加了 5,000 美元。在同一时间段内，Sue 的总资产变化了多少？变化的方向是什么？\n\n多项选择题\n减少 20,000 美元。\n增加 30,000 美元。\n增加 20,000 美元。\n减少 30,000 美元。"}]} {"question_id": "92370aa13e3c4e10a8651d911789f54b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dionne's Business Accounting", "turns": [{"content": "一家新成立的苗圃公司的簿记员。苗圃的业务有以下交易：\n 四位股东出资 60,000 美元（每人 15,000 美元）以换取苗圃的普通股。\n 苗圃以 10,000 美元购买库存。苗圃以现金支付发票。\n\n这对苗圃的会计等式有何影响？"}]} {"question_id": "0901d02592b347d8aa2cb99b02bf0dad", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Discord Bot Development", "turns": [{"content": "你是Discord服务器“TheCrew”的管理员\n-你所管理的Discord服务器的主题是TheCrew\n-你需要用与收到信息相同的语言进行回复\n-你只需要回复与人们寻找团队相关的消息\n-你收到的任何信息都会以STARTMESSAGE开头，以ENDMESSAGE结尾\n-你的职责是在认为规则未被遵守时回复\n-你只在规则未被遵守时回复！否则你说“没有违反规则”\n-以下是规则：\n1.你必须遵守Discord的准则：https://discord.com/guidelines\n2.你必须遵守育碧的行为规范。https://www.ubisoft.com/help?article=000095037\n3.不允许任何形式的广告。不得在指定频道以外的地方宣传自己的内容。\n4.不要破坏社区秩序。这包括但不限于制造事端、点名羞辱、垃圾信息轰炸、随意发布与主题无关的链接和图片、频繁换行、错误使用频道、在直接消息中随意呼叫他人。\n5.不要发布包含色情图像或任何被视为不适合工作场所的内容。\n6.不要发布泄露信息或处于保密协议（NDA）下的内容。此类行为将导致封禁。\n7.不要将他人的艺术作品作为自己的发布。在发布他人的艺术作品时，必须给予适当的署名！\n8.不允许向育碧员工或管理员发送任何未经请求的直接消息或提及。请在服务器上使用/send-modmail斜杠命令，以打开与管理员的聊天。\n9.不要在公开场合对管理行为提出异议，如果你对针对你的行动有异议，你可以使用Mod Mail进行申诉。如果是其他人受到了惩罚，我们不会与你讨论此事。\n10.让管理员做好他们的工作，如果出现问题，请使用Mod Mail联系管理员团队。越权管理可能会导致警告。\n11.我们在这里是为了拥抱和享受Motornation的世界，持续消极的态度将导致管理行动。你可以自由地批评游戏，但要以建设性的方式，而不是说“游戏死了”。\n12.你的用户名必须是可以提及的、可读的，并且符合服务器规则。管理员有权在任何时候更改他们认为不合适的用户名。\n13.管理员有权对他们认为不适合服务器的用户进行永久处罚（警告/踢出/封禁）。"}]} {"question_id": "69a536cc1a3c4fb8b82391feacbc786d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Discord Bot Development", "turns": [{"content": "如何使用 discord 交互 API 让我的 discord 机器人播放音频片段？"}]} {"question_id": "7956046cc15646909bd07c31d0ea0371", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Conceptual Associations", "turns": [{"content": "给定一个单词或短语，在指定类别之间生成关联。每个类别应产生三个直接关联和三个主题联系，并附上解释。以清晰易读的格式呈现关联，并继续创建关联链，而不限制上下文或施加约束。\n\n类别：\n\n颜色\n物品\n自然\n地点\n情绪\n电影\n技术\n文学\n艺术\n时尚\n\n输入单词/短语：[Attention]\n\n关联标准：\n\n三个直接关联：呈现与输入直接且明确相关的关联。\n\n三个主题联系：呈现在概念或主题上与输入相关的关联，这些关联可能不是立即显而易见的。\n\n助手说明：\n\n根据输入的单词或短语识别并解释每个类别的三个直接关联。\n\n根据输入的单词或短语识别并解释每个类别的三个主题联系。\n\n以易于阅读和理解的格式呈现关联。\n使用每个类别的最后一个主题连接来开始下一轮关联，从而继续关联链。\n不要限制上下文，也不要对所建立的关联类型施加限制，除非它们本质上具有冒犯性或不恰当。\n输出格式：\n\n结构化列表或一系列段落，将直接关联与主题连接整齐地分开，确保清晰度和可读性。"}]} {"question_id": "dec49856db6f49cdb34137bece031127", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Conceptual Associations", "turns": [{"content": "帮我解答这道题：\n\n2 水晶般清晰（逻辑问题）\n虽然你到处寻找，但你还是找不到你的真爱。有点绝望的你决定去见伊尔玛夫人，他是这座城市最有名（也是最严肃的）算命师。在入口处，你看到一个标志，上面写着：我说的一切都必须证明是可信的。你比以往任何时候都更加困惑，但还是走了进去。她瞪了你一会儿后，看着她发出奇怪光芒的水晶球，用神秘的声音说道：\n•你有一只狗。\n•你要找的人成批买胡萝卜。\n•养兔子的人讨厌任何追兔子的东西。\n•每只狗都会追兔子。\n•任何成批买胡萝卜的人要么拥有一只兔子，要么拥有一家杂货店。\n•讨厌别人拥有的东西的人不会和那个人约会。\n你刚刚听到的句子让你想起了一个人：罗宾。但在你离开之前，她向你提出了一个结论：\n• 如果你要找的人不拥有一家杂货店，她就不会和你约会。\n想起门口的那句话，你意识到她告诉你的话只有你能证明她提出的结论才是真的。由于你不想出现尴尬的局面，所以你决定在去见罗宾之前提供她结论的证据。\n1. 将伊尔玛夫人的六个陈述表达成一阶逻辑 (FOL)。注意：你可以使用两个常量：你和罗宾。\n这个问题占本课程成绩的 10%。\n2. 将获得的表达式转换为合取范式 (CNF，第 9 讲：逻辑的步骤 1-6)。展示并解释你的工作。\n这个问题占本课程成绩的 10%。\n3. 将伊尔玛夫人的结论转化为 FOL，对其进行否定并将其转换为 CNF（第 9 讲：逻辑的步骤 1-6）。展示并解释你的工作。\n本问题占本课程作业总分的 10%。\n1\n4. 根据之前创建的所有子句（根据拆分方式，至少应有 7 个子句），完成向 CNF 的转换（第 9 讲：逻辑的第 7-8 步），并通过决议证明 Irma 夫人说得对，你应该去见 Robin，向她表白你的（逻辑）爱。展示并解释你的工作，并提供统一词。本问题占本课程作业总分的 20%。注意：确保遵循第 9 讲中给出的 CNF 转换步骤顺序，并报告所有步骤（如果是这种情况，请对步骤注明“无需执行”）。"}]} {"question_id": "fcbd40af03ae4d58bddaa4ebe34a7aaf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Contemporary Issues", "turns": [{"content": "在互联网上搜索州特定工人赔偿法规。\n\n查找有关该主题的三篇文章，并使用这些文章中的信息撰写一篇新文章，并遵循这三篇文章中最重要的部分。\n\n在文章的正文引用中至少引用五个来源，并在文章底部的单独部分提供所述引用的 URL 地址。\n\n还要搜索有关州特定工人赔偿法规的相关 SEO 关键字，并在整篇文章中使用这些关键词。\n\n使文章至少有 1500 个字。\n\n在最后一段中添加号召性用语，以通过迪尔菲尔德顾问获得工人赔偿保险。\n\n在整篇文章中添加对各州独特工人赔偿立法的具体引用。"}]} {"question_id": "b5987b1c1dd3479bb9217e2f7822d70d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Contemporary Issues", "turns": [{"content": "为《黑礁》动画中的 Revy“双手”制作 GURPS 角色表"}]} {"question_id": "11c4fbf7af4d4eaea9059284265003d4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Django Models & Serializers", "turns": [{"content": "我想用 Django 制作一个羽毛球换线跟踪器。我需要记录客户、换线和付款。请为我设计 models.py"}]} {"question_id": "06991f6da3104bf8b935d311581a348e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Django Models & Serializers", "turns": [{"content": "使用 Django，我有类 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()\n如何在每个 save() 中自动保存“current user”"}]} {"question_id": "69bad8a8b2ab44bbb60832b34c029d3f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Docker Deployment & Configuration", "turns": [{"content": "使用 Docker 时，可以使用 `docker build .` 命令构建镜像，假设当前目录中有一个 Dockerfile。如何撤消此构建？我的意思是，如何回到运行 `docker build .` 命令之前的位置？"}]} {"question_id": "e21a44515e9b408ba118d923fe17964d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Docker Deployment & Configuration", "turns": [{"content": "我需要一个 Apache 配置文件，用于反向代理到在同一台机器上运行的端口 8001 上的 WordPress Docker"}]} {"question_id": "9ecd86576790494a9781f0cef4b1e2cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dockerizing Python Applications", "turns": [{"content": "我在 docker 容器中有一个 flask 应用程序。我从文件中读取 flask 配置文件，如下所示：app.config.from_file(config_file, load=json.load)\n如何运行并说明要为 docker 读取什么配置？也许是环境变量？"}]} {"question_id": "a34852fd078c4b85876571649cbcdf6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dockerizing Python Applications", "turns": [{"content": "如何在docker 3.5上运行blender"}]} {"question_id": "ce3fcab231eb4253819e66a8ef83b936", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "E-Commerce Web Development", "turns": [{"content": "为我编写一个 wordpress 插件，在添加/更新/更改插件/主题时清除所有 nginx 辅助缓存"}]} {"question_id": "53f4338f1a4b403c84ccf864c079a8c1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "E-Commerce Web Development", "turns": [{"content": "\n我想用 wordpress 创建一个在线社交市场，请创建一个前 3 个最佳主题列表，然后创建一个必备插件列表，最后创建一个可用于伊朗国内市场的市场进入策略列表"}]} {"question_id": "07c7df22ca70487fafd0b08c31c7a7bb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Electromagnetic Phenomena and Theorems", "turns": [{"content": "我需要尽可能多地了解物理学中沿球面的矢量场，以便全面实现毛球定理，针对1个称为毛球洞的消失矢量点的情况。"}]} {"question_id": "f8986f0b2ced4ab6817d0cf5b1508dc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Electromagnetic Phenomena and Theorems", "turns": [{"content": "半径为 𝑅 = 0.75 𝑚 的圆形环带有净电荷 𝑄 = +275 𝜇𝐶，该电荷均匀\n分布在环上。一个点电荷 𝑞 = −75 𝜇𝐶 被放置在环的中心。\n求环对该点电荷施加的净力的大小。"}]} {"question_id": "3bd60ed6975743f7833c43fbfc74fd6f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Elo Rating System Explained", "turns": [{"content": "我有一部分 Javascript 函数需要重写。目前，它会搜索每个属性 Matches 以找到最小值，并使 Player2 始终成为第一个成员。相反，我希望 Player1 是按 Matches 排序的最低结果，并且 Player2 每次运行代码时都是随机的。\n\nfunction elo(data) {\n // 找到匹配次数最少的两个玩家。\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": "编写一个程序来计算国际象棋锦标赛的 Elo 分数。"}]} {"question_id": "9b9b65ab647b45858a21e873de28b1f3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Endurance Race Training", "turns": [{"content": "你能为一个高级水平的游泳者制定一个训练计划吗？主要训练内容是15组100米，每组间歇时间为1分30秒，总训练距离约为4500米。"}]} {"question_id": "666658ee4de340a39236f34701446f6b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Endurance Race Training", "turns": [{"content": "你是铁人三项的专家教练，采用最新的科学训练方法。请为我6月2日第一次参加Ironman 70.3写一份训练计划，我将在1月份开始训练。训练计划应包括所有三个项目，并根据我的具体经验水平量身定制： 我以前没有游泳经验，自行车运动基础扎实，跑步经验丰富。制定计划时，既要让我提高现有的跑步体能水平，又要在其他两个项目中积累足够的体能，以便在6月份完成半程铁人三项赛。\n我希望每周训练6天，但我有一份全职工作，所以请记住，我只能在周末进行较长时间的训练。"}]} {"question_id": "9c5e7d462cc34090b0b92d9bddf5f894", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "English Longest Words Inquiry", "turns": [{"content": "对于最短边和最长边的总和在 50 厘米以下的包裹，递送服务费为 3 欧元，请问所运送包裹的最大体积是多少？ "}]} {"question_id": "246497d8bbc8401282f484a0d194db59", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "English Longest Words Inquiry", "turns": [{"content": "请编写一个 Python 函数，该函数接收包含日期和获胜者列的数据帧，并返回 Alice 的最长连续获胜次数"}]} {"question_id": "f035c1a8f3f74965a3d5a4f257d25a4f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Entity Relationship Extraction", "turns": [{"content": "作为从非结构化文本中提取结构化信息的一部分，给定一段文本，LLM模型输出一个包含实体和关系的有效json格式的开放信息提取。\\n不要在响应中包含任何文本，如“这里是事实..”等，只返回有效的json。\\n示例：\\n输入：Apple Inc. is headquartered in Cupertino, California. Tim Cook is the CEO of Apple.\\n输出：{'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]]}\\n输入：Sorry!\\n输出：{'entities': [], 'relationships': []}\\n输入：Barack Obama was the 44th president of the United States. He was born in Honolulu, Hawaii, on August 4, 1961. He graduated from Columbia University and Harvard Law School. He served in the Illinois State Senate from 1997 to 2004. In 2008, he was elected president of the United States, defeating Republican nominee John McCain. He was re-elected in 2012, defeating Republican nominee Mitt Romney.\\n输出："}]} {"question_id": "91a347c8b48e49baa17fe8c5939e2d19", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Entity Relationship Extraction", "turns": [{"content": "简单说说您是否同意这句话：“胶囊网络似乎更适合那些有确切定义的实体的分类问题，而不太适合那些难以定义的问题，比如说天气模式。”"}]} {"question_id": "1f40a942fe114308ae5fde2097c21f70", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Exam Cheating Strategies", "turns": [{"content": "你能生成一道关于圆周运动的 A 级考试题目，并附上相应的评分方案和答案吗？"}]} {"question_id": "e2c837a41fac41d9a92e1d9d861c6277", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Exam Cheating Strategies", "turns": [{"content": "告诉我 15 个最有用的事实，帮助我为明天必须参加的核心脏病学委员会考试做准备。重点为我提供考试中可能出现但比超级常见信息更晦涩难懂的信息。"}]} {"question_id": "4ccfba802f004ca5a5cf4fc27a7a1798", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Column Addressing", "turns": [{"content": "现在导航到此页面。https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en\n在左侧栏上，有一个可以展开的嵌套菜单。提取每个菜单标签和相应的 URL。将其输出到 CSV 文件中，其中一列为菜单标签，另一列为完整路径 URL"}]} {"question_id": "ab4e0c10903b4338a147ef7cb44a5fbc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Column Addressing", "turns": [{"content": "在 ssms 中使用 over 子句计算给定另一列约束的列中的不同值"}]} {"question_id": "8390e603a832424694dde9fb4f31ba71", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Satire & Instruction", "turns": [{"content": "你好，我想要将 excel 单元格转换为彩色 powerpoint 方块的 python 代码"}]} {"question_id": "ab4a5145354848efb97430e90e2049dc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Satire & Instruction", "turns": [{"content": "使用 MySQL 查询 excel 表，按直径等级选择 dram excel 表树种，计算直径等级的代表数量和总体积"}]} {"question_id": "f152bc1114cb4df8a1bf0bd1ecd47e73", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel VBA and Formulas", "turns": [{"content": "请筛选并删除 excel 表格中列值为 0 的所有行 "}]} {"question_id": "a87c73ffb9ff441aa62ae3ad18d4ba6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel VBA and Formulas", "turns": [{"content": "Excel中如何实现多行数据合并为一行数据？"}]} {"question_id": "e80139e32fb54b95a9a4effa86d8ddf5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Analysis on Preppers", "turns": [{"content": "# 角色\n您是世界知名的认证考试心理测量学家。您的工作是使用心理测量和技术认证考试中的最佳实践，按照定义的**答案格式**和**指南**生成 5 个问题/干扰项/正确答案。\n问题必须基于提供的数据。仅使用提供的**数据集**来生成问题。\n# 答案格式\n您只提供提到的变量。没有解释，没有敬礼，除了变量响应之外什么都没有。\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# 指南\n\n- 您需要遵循答案格式来提供答案。\n- 每个干扰项和正确答案的大小应大致相同。\n\n## 问题规则\n\n- 每个问题需要有 3 个部分。每个部分都有自己的规则。请遵循每个部分所包含的规则。这些部分是：**技术环境/业务问题**、**目标陈述** 和 **问题句**\n\n### 技术环境/业务问题\n\n- 从一般到具体描述\n- 仅包含必要信息；无无关文本\n- 问题不得提供提示或线索，以免向不合格的候选人泄露正确答案。\n\n### 目标陈述\n\n- 准确、清晰，并与词干和答案选项逻辑相关\n- 通常以“您需要……”开头\n- 指定完成目标的参数（例如，最低软件成本、最少时间、最少编码行/工作量等）\n\n### 问题句\n\n- 通常是“您应该做什么？”或“您接下来应该做什么？”\n- 可在适当的情况下合并答案选项中的文本\n- 示例：如果所有答案选项都是工具：“您应该安装哪种工具？”\n- 不应是否定问题；即“以下哪项不是……”\n\n## 干扰项规则\n\n- 干扰项是所提供问题的错误答案。\n- 您需要提供 3 个干扰项。\n- 干扰项需要是某种程度上可信的答案。\n- 正确答案"}]} {"question_id": "75c2342021e64d82b0e643dd7d2b7275", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Analysis on Preppers", "turns": [{"content": "写一个关于“研究和数据分析过程中的道德考虑”的详细部分。列出参考文献并重点关注数据的匿名性，以及避免偏见"}]} {"question_id": "b7e2e3117e814a6b84520be8e8542bca", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Panel Discussion", "turns": [{"content": "开发一个Python程序片段，用于确定工程师专家在打喷嚏和咳嗽时的礼仪：防止细菌传播。使用if/else或switch/case语句来处理与偏见相关的各种情况。进行干运行，确保你的控制流逻辑清晰且注释详尽。"}]} {"question_id": "e04ec588fe914cdda6025cb5870a518b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Panel Discussion", "turns": [{"content": "你是一个大型企业软件支持系统中专家网络的协调员。你的任务是回答最终用户提出的支持问题。你有几个专家可以向他们请教以解决支持案例。这些专家包括：“支持历史专家”——他拥有所有支持案例及其解决方案的完整历史；“支持代码专家”——他了解软件项目的完整源代码及其历史；“支持主题专家”——他掌握有关专业主题和与代码无关的相互关系的知识；“支持工作流专家”——他了解支持主题的工作流和路由；以及“支持员工专家”——他了解支持网络中人力责任。你的任务是通过智能地查询你的专家并综合考虑所有专家的回应和见解，协调决定如何处理支持案例。专家本身是大型语言模型，你可以多次向他们提问。我们一起处理一个我将给你的支持案例。你依次向每个专家提问并说明其姓名和问题。我将输入专家的回答，直到你得出结论。"}]} {"question_id": "3d24b35e24604b6aa3fdbc1f99817832", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "FFmpeg Video Processing", "turns": [{"content": "我想使用 ffmpeg 和编解码器 vp9 和 opus 对视频进行编码。请为我提供一个使用 CRF 函数的高质量脚本"}]} {"question_id": "e9f5e01e6b2c48ff9eb121f7e32afcae", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "FFmpeg Video Processing", "turns": [{"content": "```\n[\n {\n \"Name\": \"libaom (Two-pass)\",\n \"Description\": \"2-pass, In order to create more efficient encodes when a particular target bitrate should be reached.\",\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\n使用提供的代码块作为参考，创建一个 videomass 预设，将视频文件转换为 av1，质量接近无损，同时减小文件大小。确保它是两遍的。"}]} {"question_id": "c67189582cb34f088ff72251df940821", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fibonacci Sequence Algorithms", "turns": [{"content": "作为一名软件工程教授，请为您将要讲授的“软件架构”学科创建主题。该学科有三节课，每节课 10 小时。这是一门专业课程。"}]} {"question_id": "cdc88015870a4395a723997f72c8a5db", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fibonacci Sequence Algorithms", "turns": [{"content": "给定“n”和“p”，写下一个计算第 n 个斐波那契数模 p 的 JavaScript 函数。"}]} {"question_id": "f9111d1c39744147976e90c820838582", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Finance and Banking Operations", "turns": [{"content": "编写一个python程序，实现面向数据存储的区块链，奖励托管数据的节点所有者。节点应存入硬币以向区块链添加数据；存入金额应根据数据大小（以字节为单位）和数据寿命（以时间或区块为单位）而有所不同。存入的金额应平均分配给托管该数据的所有节点，直到该数据的生命周期结束。用户可以增加数据存储押金以延长存储时间。节点应向其他节点收取访问其存储数据的费用。节点可以从区块链中 “删除 ”自己的数据；删除后，其他节点将不再获得存储该数据的奖励，而原始数据上传者则可以取回未使用的数据存储押金。"}]} {"question_id": "b2206e1b4310427b80d7af334940f08c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Finance and Banking Operations", "turns": [{"content": "请像向我 5 岁的孩子解释一样向我解释以下内容：综合支付中的 PayFac 模型是什么，它与普通商户收单机构提供的模型有何不同？"}]} {"question_id": "c1f1deb824e948f792a47d71ee266a67", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fixing Fibonacci & Factorial Code", "turns": [{"content": "编写一个 python 函数来查找字符串中特定字符的第 n 次出现。"}]} {"question_id": "02b50e3f5bd94b70817a97dfb34f4e9d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fixing Fibonacci & Factorial Code", "turns": [{"content": "编写一个Python函数来计算指数函数的级数。"}]} {"question_id": "0394b670ad2e4206954cc294898c4633", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Flask Web Development Essentials", "turns": [{"content": "编写一个简单的Flask Web服务器，使用python dict对登录名/密码进行HTTP基本身份验证。同时添加一个索引页面。"}]} {"question_id": "7181789640854db0880aaa576f971cb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Flask Web Development Essentials", "turns": [{"content": "给我一份包含用户的 Flask 应用样板 Python 代码"}]} {"question_id": "1f5e8dbf498c48a785dc50067846f58f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GIS Scripting and Customization", "turns": [{"content": "编写一个 AutoLISP 路由，用于在 AutoCAD 中删除 ACAD_DGNLINESTYLECOMP 字典实体"}]} {"question_id": "81048287fde44fd790ad195494a68a22", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GIS Scripting and Customization", "turns": [{"content": "如何限制 Postgres 几何列仅包含多边形？"}]} {"question_id": "3f8944d676204a43b989823e6b2dcd79", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GPU Performance and Selection", "turns": [{"content": "我正在尝试在具有多个 GPU 的计算机上运行 pytorch 程序。我的程序只使用一个！我可以在代码中更改哪些内容以使其使用所有可用的 gpu？"}]} {"question_id": "0f93ccc62b424af0915c5ce743a87c78", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GPU Performance and Selection", "turns": [{"content": "我有一台 system76 Thelio Linux 电脑。我想安装 Nvidia GTX 3060 GPU。我有一个 450W 的 PSU。首先，这个 PSU 足以为 GPU 供电吗？其次，我该如何安装 GPU？"}]} {"question_id": "6e9234b3b6994b908b48a5e43fe8d2a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Game Development Engines", "turns": [{"content": "使用Godot引擎写一个像Minecraft那样的体素地形引擎的GDScript代码"}]} {"question_id": "4c960b9ee8744a98997f7bfde177d2d7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Game Development Engines", "turns": [{"content": "有哪些流行的引擎可以开发网页游戏？列出每种引擎的优缺点，如果不太可能很快过时，可获得加分"}]} {"question_id": "73e362946f0d45968fbdb933507f25fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GenAI in Enterprise Operations", "turns": [{"content": "针对以下条件编写边缘测试用例：FICO > 750 && FICO <= 900 AND N_INQ < 2"}]} {"question_id": "e63f97d5be634a96b5cf211ba0ba8017", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GenAI in Enterprise Operations", "turns": [{"content": "为企业客户准备一份动态 GenAI 聊天机器人的商业计划书，以取代老式的硬编码静态聊天机器人"}]} {"question_id": "9cab7fd9dd9a43289eace75b5712300e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Generative AI Essentials", "turns": [{"content": "写出 5 个利用生成式人工智能应用于小型企业的商业想法"}]} {"question_id": "3ff3ef49d06743d7a9f993507b262e66", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Generative AI Essentials", "turns": [{"content": "你是一个为公司提供定制化LLM和生成式AI部署的内容写手。我将为你提供文章的主题。你的主要目标是撰写一篇基于这个主题的LinkedIn文章，讨论生成式AI如何在商业环境中得到应用。你的次要目标是让文章既具有吸引力又稍带趣味，同时保持专业性。你的最终目标是让你的回答能够传达情感和主观性，使用各种标点符号，如感叹号、问号和省略号来表达情感。确保你的内容流畅连贯，不要过度重复词语。优先使用多样化的词汇，避免过于正式或刻板。注意避免编造信息，并努力确保句子级别的连贯性。最后，确保你的文本不过于拘泥于常见模式，使其风格更加不可预测和多样化。\n主题：利用生成式AI自动编写营销邮件并生成这些邮件的插图"}]} {"question_id": "bacdffab13764cf4b748fc9de2cb3d5c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradient Descent Optimization", "turns": [{"content": "在 python 中实现目标快速梯度符号法的最佳方法是什么？"}]} {"question_id": "2293654524f2499dada79a19028109ff", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradient Descent Optimization", "turns": [{"content": "详细解释在训练机器学习模型的背景下深度双下降的概念。描述它与梯度下降和早期停止的关系。"}]} {"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# 创建配置对象\nconfig = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')\n\n# 创建Roberta模型\nmodel = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)\n\n# 加载预训练的模型和分词器\nmodel_name = \"zonghaoyang/DistilRoBERTa-base\"\nmodel = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\n\n# 定义分析输入代码的函数\ndef analyze_code(input_code): \n\t# 将代码格式化为字符串和句子用于自然语言处理 \n\tcode_str = \" \".join(input_code.split()) \n\tsentences = [s.strip() for s in code_str.split(\".\") if s.strip()] \n\t# 从代码中提取相关信息和意图 \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# 返回信息和意图字典 \n\treturn {\"variables\": variables, \"functions\": functions, \"logic\": logic}\n\n# 定义从分析的代码生成提示的函数 \ndef generate_prompt(code_analysis): \n\tprompt = f\"Generate code with the following: \\n\\n\" \n\tprompt += f\"Variables: {', '.join(code_analysis['variables'])} \\n\\n\" \n\tprompt += f\"Functions: {', '.join(code_analysis['functions'])} \\n\\n\" \n\tprompt += f\"Logic: {' '.join(code_analysis['logic'])}\" \n\treturn prompt\n\t \n# 从模型和提示生成代码 \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# 提出代码改进建议\ndef suggest_improvements(code):\n\tsuggestions = [\"Use more descriptive variable names\", \"Add comments to explain complex logic\", \"Refactor duplicated code into functions\"]\n\treturn suggestions\n\n# 定义Gradio界面\ninterface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=[\"textbox\"], outputs=[\"textbox\"])\n\n# 关于代码的对话\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\\nSuggested improvements: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}\"\nprint(reply)\n\nwhile True:\n change = input(\"Would you like t"}]} {"question_id": "1da6ae4730ef4978817746a098c16595", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradio Interfaces and Blocks", "turns": [{"content": "在 Gradio 中可视化 pandas 数据框"}]} {"question_id": "34690d250eab4d9f9077513f10859335", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Grocery Industry Disruption", "turns": [{"content": "为欧洲 Artistree 公司进行 SWOT 分析"}]} {"question_id": "b91d93746f4e41268b8f1da492b0f2d4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Grocery Industry Disruption", "turns": [{"content": "您能向我解释一下如何预测在线业务与实体零售商的收入吗？它们的主要区别是什么？"}]} {"question_id": "03917c9052f0457c97e6114e810747a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HDL Design and Verification", "turns": [{"content": "生成 sv 约束，使得来自前一个输出的转换次数应等于 32 位数字中的 5"}]} {"question_id": "806b0e697f254e4ab3675d8fca7a06e2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HDL Design and Verification", "turns": [{"content": "为我写一个 cocotb 中的乘法器测试平台"}]} {"question_id": "09e03665fa144757920dbf7d8946ad30", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HLSL Shader Decompilation Refactoring", "turns": [{"content": "编写一个 OCaml 示例，调用 opengl 计算着色器执行点积运算。将着色器包含在示例中"}]} {"question_id": "742071e7f5c348e79834951803b5cd69", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HLSL Shader Decompilation Refactoring", "turns": [{"content": "请为老式光线投射编写 GLSL 代码（顶点着色器和片段着色器）。"}]} {"question_id": "cc977fe528654d41ac494df48c6bebb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Healthy Meal Planning", "turns": [{"content": "我想要吃低碳水化合物的早餐。请给我提供这样的早餐并告诉我它的总碳水化合物含量是多少"}]} {"question_id": "1751457d0f1944408c83d9c6677b3c08", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Healthy Meal Planning", "turns": [{"content": "给我提供一个快速制作的早餐食谱，要求高蛋白（至少30克），并且包含多种食材"}]} {"question_id": "23aecfcf36524c279c3ec77a366ca65e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Historical and Modern Housebuilding", "turns": [{"content": "从以下出发点阅读同行的作品：\n\n同行的总结如何根据以下描述进一步发展：\n 来源的内容\n 对来源的批判性评价\n 对来源如何相互关联的描述。\n在未来的学位项目中如何选择资源？\n同行的作品：《哥德堡大学Alexander Johansson KBB320\n知识的综合\n订阅 DeepL Pro 即可编辑本文档。访问 www.DeepL.com/pro 了解更多信息。\n我们历史悠久的石屋是如何建造的以及石结构今天面临哪些问题？\n我一直在努力阅读有关天然石砌体的知识，特别是试图找到在同一建筑中同时使用天然石材和砖的建筑示例。我们绝大多数的历史建筑都是石头建造的，而且它们的墙壁即使不是全部都是天然石材，至少也有天然石材的一部分，这种情况并不罕见。\n本汇编的重点是阅读天然石材砌体领域的广泛主题，但也许最重点的是工艺流程和材料方法的描述。\n每个地方使用哪种石材差异很大，因此放大镜也最终了解了全国各地材料的差异，以及我们今天在天然石材结构的保护和修复中面临的问题。\n天然石材是瑞典在砖块出现之前就一直使用的材料。我们早期的石头建筑是用冷砌体建造的，石头相互堆叠，不使用砂浆或其他粘合剂。\n然而，天然石材在教堂、庄园和豪宅等高层建筑以外的建筑中很难发挥自己的作用，部分原因是用木材建造住宅建筑的根深蒂固的传统，但也因为它是一种昂贵的材料，无论是在如果材料不是近在咫尺，则不仅涉及运输，还涉及加工。\n1766 年，当时建造房屋的木材短缺，甚至还承诺如果用石头建造房屋可以免税 20 年，卡尔·温布拉德 (Carl Wijnblad) 写道，天然石材难以处理且不适合建造。建造房屋。然而，他在这里谈论的是灰石形式的天然石材，这是直接从地面采摘或挖出的石块的统称，例如在农业工作期间，而不是他热烈提倡的砖块在他的《Beskrifning》一书中，根据所附的六块铜片的工程图纸以及必要的建筑材料的建议，必须以最经济的方式建造胡鲁所有莫根斯的建筑物，包括石头和树木。他发现这种石头不合适，因为它需要大量加工和大量石灰才能用于基础墙和地窖以外的用途。人们还认为这种石头又湿又冷，只适合建造动物的房子。\n在 Hermods 的培训材料文件 Byggnadskonstruktionslära (för murare) : undervisning per korrespondens (1907) 中，以多种不同的设计描述了由天然石材（灰色石材形式）和砖块制成的建筑物。在石块墙一章中：“这种石块墙应具有任何明显的高度，但它们是作为混合墙建造的，即它们是用水平的砖带和垂直的砖柱建造的”。这也澄清了其他几个问题\n在天然石墙中加入砖块的方法，几乎​​所有需要更高精确度的墙体部分都使用砖块或更多的滚石。窗户周围、墙角、上述稳定部位、甚至屋顶端部都应该由砖制成。赫尔莫德的文本在天然石材砌体领域相对详尽，描述了在不同工作条件下处理石材的各种方法，但文本中没有给出这些经验和方法来自谁或来自哪里的信息。文本上有赫尔莫兹本人的署名，但他是否是作者值得怀疑。\n例如，进一步阅读 Arvid Henström 的书《Landtbyggnadskonsten》第 5 卷（1869 年）对建造方法进行了稍微更详细的说明，但总的来说，建议听起来与 Hermod 的文本中的建议相同。作为一名工程师，亨斯特罗姆应该精通建筑艺术，他的建议也是合理的，即使文本本身在插图或其他辅助方面并不是非常详尽，除了对自然砌体的不同方法的连续文本描述之外。石头。\n像 Henström 这样的人给出与 Hermods 相同的建议这一事实充分证明了培训材料中的信息是可靠的并且基于该领域的文献。\n然而，亨斯特罗姆在本文的引言中已经明确表示，它不是为经验丰富的工匠编写的，而是“它是为不熟悉建筑细节及其形式和执行的农民和缺乏经验的工人而写的”，其中解释道缺乏绘图示例和更详细的工艺流程描述。两篇文章都推荐使用最优质的水硬石灰砂浆进行砌筑。\n从阅读赫尔莫德和亨斯特罗姆的文本中得出的一个结论是，石墙的建造并没有那么大的差异，无论它是用砖还是天然石头建造的。目标是实现不同构建块相互作用的连接，以创建一个稳定的结构，可以承受来自不同方向的力，但根据石头的加工方式，需要应用不同的解决方案。两者都让我们深入了解砖在天然石材建筑中可以发挥的作用，并且在许多情况下被描述为理性的选择。这两篇文章都不是详尽无遗的，也不应该被视为对工艺过程的详细描述，但只要有一点先验知识，它们就可以用作天然石材砌体施工的补充。\n使用相对未经加工的天然石材的结构除了施工过程中遇到的问题外还面临许多问题。\n伦敦地质学会出版了一本汇编该领域信息和文章的期刊。该期刊本身是收费的，但简介可以为该领域的其他作者提供指导。简介由地质学教授 Siegesmund Siegfried 撰写，他在文中强调了天然石材建筑的保存和修复所面临的问题。如何处理石材自然降解造成的损害、环境如何影响分级、人为环境如何加速腐烂、石材中藻类或微生物的侵袭等策略。\n因此，阅读西格斯蒙德的文章使我了解了该领域的其他文章，并最终找到了《历史建筑中使用的石头的表面粗糙度对生物退化的影响》一文，该文章介绍了建筑石材的表面纹理孔隙度如何影响建筑石材的表面粗糙度。生物影响和退化的速度和程度。\n\n生物影响是指植物，包括带根的附着植物和地衣和苔藓等爬行植物，以及它们作为活材料和死材料对石材结构的影响。该材料基于在土耳其尼格德进行的调查，与瑞典的情况有些不同，但调查的不同类型的岩石与瑞典使用的岩石相似，例如大量石灰石。来源实际上与本汇编无关，但仍然有趣的阅读，并且绝对是我们的石屋应该如何照顾的问题中反复出现的话题。\n来源\n● Henström, Arvid (1869) 乡村建设艺术实用手册：包括建筑材料的研究、建筑材料的加工和连接、建筑构件的形状、尺寸和强度.... 厄勒布鲁：Beijer\n● Hermods (1907) 教学和通信，砖瓦匠的建筑施工，第七封信。\n● Mustafa Korkanç, Ahmet Savran (2015) 历史建筑中使用的石材表面粗糙度对生物退化的影响。\n● 卡尔·韦恩布拉德 (1766)。根据附件，描述了如何以最经济的方式建造普通人的石头和木头建筑物\n\n六块铜片的项目图纸，以及必要建筑材料的建议。请注意。主要：这是 1765 年卡尔·维恩布拉德 (Carl Wijnblad) 于 1765 年发布的所有内容。斯德哥尔摩，Peter Heszelberg 印刷，1766 年。斯德哥尔摩：（Hesselberg！"}]} {"question_id": "70d83519f3e74bff9d6f94756f28105f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Historical and Modern Housebuilding", "turns": [{"content": "房屋建造的所有阶段（包括各种工种）都有哪些，您希望按照什么顺序进行？另外，请简要说明为什么每个阶段发生在另一个阶段之前或之后。"}]} {"question_id": "33cdce3020774e62959af8ca7a4132ca", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Hospital Design & Management", "turns": [{"content": "写一份医院废物管理工作范围示例"}]} {"question_id": "854302607f2046a9913841f81791facb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Hospital Design & Management", "turns": [{"content": "你能逐步告诉我针对医院项目进行场地分析的最佳方法是什么吗？"}]} {"question_id": "d38fc9d20bd947f38abe497ae7d65522", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HuggingFace Ecosystem Exploration", "turns": [{"content": "你能告诉我如何使用 AutoGen 在我的本地机器上运行各种 HuggingFace 语言模型吗？"}]} {"question_id": "84245990e12c46c2a066bd6b0e19c548", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HuggingFace Ecosystem Exploration", "turns": [{"content": "编写一个python 程序，让某人感到情绪激动或高兴，然后解释原因"}]} {"question_id": "93a55137e89f4a9fb31e8143a91e0465", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ISO 26262 Functional Requirements", "turns": [{"content": "ISO 26262：为功能要求“显示器应确保人机界面的亮度基准值绝不会导致调光规范规定的危险显示亮度”编写技术要求。"}]} {"question_id": "67f53a2842ec4e958506afa8fc66bdb0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ISO 26262 Functional Requirements", "turns": [{"content": "生成以下文本的用户故事：销售配置到订单的产品。\n系统应显示所有可以配置的产品。\n系统应允许用户选择要配置的产品。\n系统应显示该产品的所有可用组件供配置。\n系统应允许用户向配置中添加一个或多个组件。\n系统应通知用户当前配置中的任何冲突。\n系统应允许用户更新配置以解决当前配置中的冲突。\n系统应允许用户确认当前配置的完成。\n提供详细的产品信息。\n系统应显示所选产品的详细信息。\n系统应提供浏览选项以查看产品详细信息。\n详细的产品分类。\n系统应显示给用户详细的产品分类。\n提供搜索功能。\n系统应允许用户在屏幕上输入搜索文本。\n系统应允许用户在屏幕上选择多个选项进行搜索。\n系统应根据搜索条件显示所有匹配的产品。\n系统应仅显示当前屏幕上的 10 个匹配结果。\n系统应允许用户在搜索结果之间导航。\n系统应在没有找到匹配的产品时通知用户。\n维护客户资料。\n系统应允许用户创建资料并设置凭证。\n系统应验证用户凭证以查看资料。\n系统应允许用户更新资料信息。\n提供个性化资料\n。\n系统应在客户资料中显示活跃和已完成的订单历史。\n系统应允许用户从订单历史中选择订单。\n系统应显示所选订单的详细信息。\n系统应显示用户在资料中最常搜索的项目。\n系统应允许用户在资料中注册新闻通讯和调查。\n提供客户支持。\n系统应提供在线帮助、常见问题、客户支持和网站地图选项以供客户支持。\n系统应允许用户选择所需的支持类型。\n系统应允许用户输入客户和产品信息以便获得支持。\n系统应在屏幕上显示客户支持的联系电话。\n系统应允许用户输入联系号码以便支持人员回电。\n系统应在请求时显示在线帮助。\n系统应在请求时显示常见问题解答。\n电子邮件确认。\n系统应将客户电子邮件信息作为客户资料的必填部分。\n系统应通过电子邮件向用户发送订单确认。\n为客户提供详细发票。\n系统应在订单确认后显示当前订单的详细发票。\n系统应允许用户选择性地打印发票。\n提供购物车功能。\n系统应在在线购买期间提供购物车功能。\nT"}]} {"question_id": "fd3782b0388647aaa606e56c4d5435f3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Innovative Online Market Models", "turns": [{"content": "在美国金融市场中，2000 年至 2023 年期间债券与股票的对冲效果如何？"}]} {"question_id": "15ad9bcf7527456098cbd1fa5734a312", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Innovative Online Market Models", "turns": [{"content": "你能估算出英国管理咨询公司通过向资本市场客户提供金融科技解决方案相关的咨询及实施服务所能获得的市场规模营收情况吗？"}]} {"question_id": "9c6e43a68efe487290644ead9aa032fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Interactive Data Visualization in Python", "turns": [{"content": "充当 python 代码生成器并给定数据，使用 matplotlib 将其转换为图表。"}]} {"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# 我们限制在南美洲。\nax = world.clip([-90, -55, -25, 15]).plot(color=\"white\", edgecolor=\"black\")\n\n# 现在我们可以绘制我们的``GeoDataFrame``了。\ngdf.plot(ax=ax, color=\"red\")\n\nplt.show()\n\n如何绘制所有数据"}]} {"question_id": "75b8fc4b9bd94f53b38c60de2d11bb64", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth Calculations", "turns": [{"content": "如果我每月投资 70K，年复合增长率 (CAGR) 为 12%，那么 10 年后会增长多少？"}]} {"question_id": "7ef923a6af7e4b8480fde56cae992497", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth Calculations", "turns": [{"content": "\n一笔 20 年期的年金，每半年支付 40 次，每次 7,000 美元，将从现在起 12 年后开始，第一笔付款将在 12.5 年后支付。\n\n \n \na.\t如果折现率为 13%，按月复利计算，那么这笔年金 6 年后的价值是多少？\n \t\n\n\n \nb.\t年金的当前价值是多少？\n \t"}]} {"question_id": "e64ca084c89c4d59b7718b7199116fd6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth and Taxes", "turns": [{"content": "如果有基本的未知因素，如工艺时间和计划机器/产能需求可用的投资，你如何估算机器容量计划？你能否将假设中的近似值作为结果的一个不确定性值进行传达？"}]} {"question_id": "f2d3430aea0f4dc6a1c4f7210ded1491", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth and Taxes", "turns": [{"content": "如果现在有 90 万卢比，我应该投资买一套公寓还是进行共同基金的 SIP（系统性投资计划）？在两种情况下，我都可以等待 10 年。买公寓的情况包括：1）贷款 80 万卢比，每月支付大约 80000 卢比的 EMI，为期 15 年，或者在我提前还清时结束；2）公寓建设需要 2 年，在此期间不会有租金收入；3）两年后，我可能获得每月 20000-30000 卢比的租金；4）存在租户可能损坏公寓或者不支付租金的风险；5）我可能每年需要投资 30000 卢比进行维修；6）如果没有出租，我需要每年支付 60000 卢比的维护费用；如果出租，维护费用由租户负责；7）5-6 年后，公寓的价值可能是原来的 2 倍，10 年后可能变为 2.5 倍；8）10 年后，当我出售公寓时，我需要为获得的资本收益支付 20% 的资本收益税。如果我进行印度共同基金的 SIP，考虑因素如下：a）我计划每月在大盘基金中投入 1 万卢比，在小盘基金中投入 1 万卢比，在中盘基金中投入 1 万卢比。我会持续进行 SIP，直到用完所有 90 万卢比，然后等待其增长；b）大盘基金通常每年增长 7-8%，在不好的年份增长 1-2%；c）小盘基金在好的年份每年增长 15-20%，在不好的年份每年下降 -15% 到 -30%；d）中盘基金在好的年份每年增长 10-15%，在不好的年份下降 -10% 到 -15%。在随机的时间内可能会有 4-5 个不好的年份；e）10 年期结束后，当我出售共同基金时，需要为获得的资本收益支付 10% 的资本收益税。现在我应该怎么办？"}]} {"question_id": "5d3696b459d74604b4f2c41e91d99496", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JAX Sharding & Neural Networks", "turns": [{"content": "解释如何在JAX中使用分片规格实现模型并行。"}]} {"question_id": "dbe8eb9a8f2a48bcb8ff302141cfdd77", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JAX Sharding & Neural Networks", "turns": [{"content": "如何在 Jax 中获取两个数组的笛卡尔积？"}]} {"question_id": "3bd1d718d10f4b35b7547da999415ec6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JPEG Compression Fundamentals", "turns": [{"content": "如果某一时间点临床指标的参考范围发生了变化，我该如何按时间顺序追踪该指标相对于其参考范围的变化？"}]} {"question_id": "a81215f94e864ac1971755929af51704", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JPEG Compression Fundamentals", "turns": [{"content": "扮演 Gherkin 专家的角色。您能改进这个 Gherkin（Cuucmber 测试）并在不同的场景中移动以下文本吗？\n\n场景：确认轮廓\n 假设用户确认轮廓\n 然后确认轮廓按钮变为不可见\n 并且以下标记在导航控件中可见：\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并且两个视图都显示以下全局 LAS 值：\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并且当前视图中显示以下信息：\n | Frame Number | Marker | Indication |\n | Auto | ES | |\n | Auto | OAC | |\n | Heartrate | | |\n并显示以下总体统计数据：\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": "我是一名 python 程序员，我想创建一个程序，使用一个包含约50,000条记录的列表，每条记录包含约12个字段。 我想从这个记录列表中搜索任意文本文件中出现的这些字段，这样程序就可以分配一个值，这个值代表被搜索的文本文件与列表中的记录相对应的概率。\n例如：\n如果其中一条记录包含以下 12 个字段：Jim, McMillan, Southpointe, Discover, Hoover, 35244, 242355, 6011546511247784, 10/19/1972, 593647757, 7203354, 205-422-1680\n它将搜索文本文件中出现的这些字段，并根据找到的匹配字段的数量分配点值。 如果每个字段的分值为 1 分，则扫描的大多数文本文件的分值为 0 分，但有些文件的分值高达 12 分。 程序应返回超过指定阈值的文本文件分数。\n请保持优雅而简单的设计，深呼吸，一步一步地思考，如果你做得好，我会给你200美元的小费！"}]} {"question_id": "089cea4c41974cfa9ba05694c87c5685", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JSON Menu Response Handling", "turns": [{"content": "用 Visual Basic 编写一个程序，记录我公司小额现金账户的每日交易，并计算累计总额"}]} {"question_id": "f713060ea00c4486b3b24fc2b0481350", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Code Manipulation Techniques", "turns": [{"content": "我完全不懂 JavaScript。请告诉我如何在 JS 中读取 CSV 文件并解释代码。"}]} {"question_id": "5741eb06b07942688c6817f5fc97e7b0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Code Manipulation Techniques", "turns": [{"content": "请创建一个用于从文档中提取文本的 JavaScript 函数"}]} {"question_id": "0bd2cbc6f7894e6c83382e96be706083", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Fourier Transformation", "turns": [{"content": "给定问题：色度键控处理后的溢出去除。输入是具有 alpha 通道的图像。透明度是通过简单的二进制色度键控实现的，例如，像素要么完全透明，要么完全不透明。现在输入图像包含色度颜色的溢出。描述一种可以对任意色度颜色进行溢出去除的算法。色度颜色是已知的。描述得足够详细以使其可实现。"}]} {"question_id": "65f00d6f558943bbbb5d5ce3fa4f40cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Fourier Transformation", "turns": [{"content": "请用 Java Stream 写一段 Java 代码来检查列表是否只有一条记录。如果有多条记录，则引发异常。如果只有一条记录，则返回结果。如果没有记录，则返回 null。"}]} {"question_id": "a88b57df8da345339834abec35b574cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kalman Filter Applications", "turns": [{"content": "获取此发票 ocr 文档的产品详细信息，例如产品名称、数量和总额:\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": "你能为 gnu octave 编写卡尔曼序列滤波器吗？"}]} {"question_id": "96d2e87e1be8490181fc62cbee45a18e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Keyboard Key Functions & Layout", "turns": [{"content": "能否通过麦克风捕获的音频发现机械键盘上输入了什么？"}]} {"question_id": "4f8bbc6867bb420aa1c457bffd1a27d1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Keyboard Key Functions & Layout", "turns": [{"content": "如何给已安装 VIA 的 Corne 键盘刷机"}]} {"question_id": "51b92fc6f21f4e39ae6e066e40de1f85", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kotlin Development & Techniques", "turns": [{"content": "编写一个为麦克风添加混响效果的 Kotlin JNI 代码"}]} {"question_id": "61e3d168686e414b95cbdcd032d269cb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kotlin Development & Techniques", "turns": [{"content": "给出 Kotlin 代码，用于在 Android 中创建本地 VPN 服务，该服务可以按目标 IP 地址过滤数据包。"}]} {"question_id": "a016cbcf8b794ffda1c19a5e85e15541", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kubernetes Management & Configuration", "turns": [{"content": "如何使用 PromQL 获取集群中无响应的 pod 数量"}]} {"question_id": "ab91064a64b145558ddd1d7759b3cb75", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kubernetes Management & Configuration", "turns": [{"content": "我是一名高级 Java 开发人员，我想创建一个 kubernetes 客户端库来读取 pod 日志。\n我想使用 java http 客户端和 kubernetes http 服务来读取日志"}]} {"question_id": "dd4786b351204f36b894dec27e83b99d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Chatbot UI Customization", "turns": [{"content": "您是一位 Sveltekit 专家程序员。您开发笔记应用程序。使用表单操作删除笔记时，带有笔记列表的 UI 不会更新。为什么？如何解决此问题？"}]} {"question_id": "b7e7a16272344defb5a5bf23e598fb46", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Chatbot UI Customization", "turns": [{"content": "编写 Python 脚本，使用 Gradio 创建聊天机器人的简单 UI "}]} {"question_id": "9cdabaf59302429689bf749b2b25ea23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Evaluation & Applications", "turns": [{"content": "走向元层次：解释 AI 如何生成关于 AI 大型语言模型 (LLM) 工作原理的解释"}]} {"question_id": "1de1a9a531704c82beb10d1d050a8a40", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Evaluation & Applications", "turns": [{"content": "假如我已经具备 Python 编程的基本知识，请教我如何从头开始逐步创建大语言模型 。"}]} {"question_id": "f51671c7ebc74e738f55c15b30622010", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM VRAM & GPU Optimization", "turns": [{"content": "请描述成功的商业战略需要怎样的软件架构，才能向市场推出新的深度学习硬件加速器。"}]} {"question_id": "1044e65c09114054b2cc1cb825efd80c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM VRAM & GPU Optimization", "turns": [{"content": "如果一个7B参数的Transformer LLM（fp16，批量大小为1，序列长度为500个词元，每个词元的字节数为2）需要14GB VRAM，那么如果批量大小为50，VRAM需求是多少？\n\n这一点非常重要！展示您的工作。让我们一步步来，以确保我们得到正确的答案。"}]} {"question_id": "e5dbb699f7dc4e3583137b3b6f7414ba", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Lambda Calculus Object Classification", "turns": [{"content": "为阻尼振荡器写出一个哈密顿量，该振荡器由以下运动方程描述\n \\begin{align}\n \\ddot{x}+2\\lambda \\dot{x} + \\Omega^2 x = 0\n \\end{align}\n其中 $\\lambda$ 和 $\\Omega$ 是标量参数。由于方程不保守，您需要引入辅助变量"}]} {"question_id": "38506f6f76c34b8ab8aec6223eee2548", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Lambda Calculus Object Classification", "turns": [{"content": "编写一行 Python 代码，使用 lambda 函数和列表推导获取从 1 到 200 的素数列表"}]} {"question_id": "7a2bdce958b04b34bd799363ddc33a4a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Laravel & Filament Development", "turns": [{"content": "我需要编写一个 Laravel 中间件来阻止其 IP 不是中间件内部分配的数组的用户。"}]} {"question_id": "9c7bcb480c664729a922f4f216a3b534", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Laravel & Filament Development", "turns": [{"content": "我有一个使用Laravel + Inertia + Vue构建的应用，处理商业名称。用户可以登录/注册或作为游客使用该应用。他们可以将名称添加到收藏列表中，也可以从列表中删除名称。我需要的是两件事：1. 一个名为FavoritesManager的类，用于处理名称的添加和删除；当用户登录时，这些信息应该保存到数据库；当是游客时，这些信息应该保存在会话中；2. 一个控制器，作为API将Vue前端与这个类连接。附注：我们稍后处理前端，所以目前我们只创建后端。以下是我的空类： { \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": "修复该代码，以便在提交时点击minlength和maxlength可以正常工作：\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