diff --git "a/arenahard_ja.jsonl" "b/arenahard_ja.jsonl" new file mode 100644--- /dev/null +++ "b/arenahard_ja.jsonl" @@ -0,0 +1,500 @@ +{"question_id": "328c149ed45a41c0b9d6f14659e63599", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ABC Sequence Puzzles & Groups", "turns": [{"content": "ABC記法を使用して、フォーク調のメロディーを書いてください。"}]} +{"question_id": "b43c07656ead4150b360294ee932b410", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "ABC Sequence Puzzles & Groups", "turns": [{"content": "SOLVE THIS IN C++ : 文字a\n、b\n、c\nが書かれた3枚のカードが、ある順序で一列に並べられています。以下の操作を最大1回まで行うことができます:\n\n2枚のカードを選び、それらを交換する。\nこの操作後に列がabc\nになることは可能でしょうか? 可能な場合は\"YES\"を、不可能な場合は\"NO\"を出力してください。\nInput\n1行目には単一の整数t\n(1≤t≤6\n) — これはテストケースの数です。\n\n各テストケースの唯一の行には、a\n、b\n、そしてc\nの3つの文字がちょうど1回ずつ含まれる文字列が与えられ、カードの並びを表します。\n\nOutput\n各テストケースに対して、最大1回の操作でabc\nを作ることができる場合は\"YES\"を、できない場合は\"NO\"を出力してください。\n\n回答は大文字小文字を区別しません(例えば、\"yEs\"、\"yes\"、\"Yes\"、\"YES\"はすべて肯定的な回答として認識されます)。\n\n例\ninputCopy\n6\nabc\nacb\nbac\nbca\ncab\ncba\noutputCopy\nYES\nYES\nYES\nNO\nNO\nYES\n注釈\n1番目のテストケースでは、すでに列がabc\nなので操作は必要ありません。\n\n2番目のテストケースでは、c\nとb\nを交換できます: acb→abc\n。\n\n3番目のテストケースでは、b\nとa\nを交換できます: bac→abc\n。\n\n4番目のテストケースでは、最大1回の操作でabc\nを作ることは不可能です。"}]} +{"question_id": "1f07cf6d146d4038b2b93aaba3935ce0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI & Sequence Alignment Challenges", "turns": [{"content": "Brian Christianによる「Alignment problem」という本を説明してください。テーマと分析の概要を提供してください。関連読書の参考文献を推奨してください。\n"}]} +{"question_id": "9f25ff7c0d6a4d74846bfe76af8d925c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI & Sequence Alignment Challenges", "turns": [{"content": "圧縮されたエラストマーパッドによる予荷重を提供する直角プリズム用のセミキネマティックマウントを設計してください。このマウントは、プリズムとその取り付け面との適切な整列を確保し、適切な荷重伝達を維持するのに十分な張力を提供するように設計される必要があります。"}]} +{"question_id": "04ba0aeb79524f6c8520d47cada34f25", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Image Upscaling", "turns": [{"content": "データセットに2D画像のリストがあり、新しい画像が与えられた場合、データセット内で最も類似した画像を見つける方法を教えてください"}]} +{"question_id": "93c9b4bb32f4422f954c7af9ea2bdfcd", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Image Upscaling", "turns": [{"content": "私は白黒の画像を持っており、画像を横切る1ピクセル幅の白い水平線があります。これらの線を検出して削除する方法はどうすればよいですか？"}]} +{"question_id": "ed3077a3443a4cf88233f5bc636e7394", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Startup Business Strategies", "turns": [{"content": "もしあなたが15年のM&A経験を持つ企業法務で、AI対応のテックスタートアップを立ち上げるとしたら、ステップバイステップでどのように進めますか？"}]} +{"question_id": "90b29911b57848ec89fc7d8c15f27c88", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AI Startup Business Strategies", "turns": [{"content": "プライベートエクイティのディールソーシングプロセスにAIを組み込む方法を説明してください"}]} +{"question_id": "f54e99e9686549e7a096dd16dbab28e1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AWS Cloud Services Essentials", "turns": [{"content": "メモリはNodejsで書かれたAWS Lambdaのパフォーマンスにどのように影響しますか？"}]} +{"question_id": "7bcf40b22c164f36a85efcbf169da647", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "AWS Cloud Services Essentials", "turns": [{"content": "Playwrightを使用してウェブページをスクレイピングするPythonスクリプトを持っています。このスクリプトを1つのAWS EC2インスタンス上で10個並列に実行したいのですが、各スクリプトが異なるIPアドレスにバインドするようにしたいと考えています。Terraformでこれを実現するにはどうすればよいでしょうか？"}]} +{"question_id": "847e0891929a4521aee127ee20b50e30", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Acrobat PDF Management Tips", "turns": [{"content": "フラグメントにツールバーを追加するにはどうすればよいですか？"}]} +{"question_id": "b26d8c58eaa04b1f8e7e88da9ddd4ed9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Acrobat PDF Management Tips", "turns": [{"content": "こんにちは。私はこのURLをMicrosoft Edgeブラウザーに貼り付けると、Power BIオンラインレポートからPDFファイルがダウンロードされます。URLは次の通りです：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もちろん、最初にURLを入力すると、Power BIアカウントにログインするように求められ、次にレポートに移動してPDFがダウンロードされます。私はこれを実行するためにPythonコードを書きました。そのコードはPDFをダウンロードすることができました。しかし、Pythonコードで生成されたPDFは開くことができません。「Adobe Acrobat Readerは 'AriaPark.pdf' を開けませんでした...」というエラーが表示されます。問題が何かよくわかりません。もしかしたら、Pythonコードが私のPower BIのログイン情報を認識できていないか、他の原因かもしれません。助けていただけますか？私が使用しているPythonコードは以下の通りです：\n\nimport requests\nimport os\n# Power BIレポート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(\"レポートが正常にダウンロードされました。\")\n\n"}]} +{"question_id": "379a490a6eae40608abf3501807b2545", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Algebra and Number Theory", "turns": [{"content": "以下の状態について考えます：\n$$\\ket{\\psi} = \\frac{\\ket{00} + \\ket{01} + \\ket{10}}{\\sqrt{3}}$$\n\n(a). $\\ket{\\psi}$の第2量子ビットの縮約密度行列を計算してください。"}]} +{"question_id": "92abeb14dc734237a9ff52c4062b9b98", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Algebra and Number Theory", "turns": [{"content": "Q(√(-11))が主イデアル整域であることの証明を示してください"}]} +{"question_id": "3f85bf93f18343dbb17e228a214a3800", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Guitar Chord Theory", "turns": [{"content": "Cメジャーのキーでコード進行を書いてください。悲しげでゆっくりと聞こえるようにしてください。"}]} +{"question_id": "51c444da19ec4cf1a5fc387667e4a7cf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Guitar Chord Theory", "turns": [{"content": "C リディアンモードで使える12小節のコード進行を考えていただけますか？\n"}]} +{"question_id": "e9a2e1240f4a46b6a832bb5d71b20ee1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Mathematical Problem-Solving", "turns": [{"content": "アリスとボブは2つのサイコロを持っています。\n\n彼らは一緒にサイコロを振り、出た2つの値の合計を記録し、これを繰り返します。\n\nアリスが勝つためには、2回連続して（つまり、2回連続の合計が）7になる必要があります。ボブが勝つためには、8が出た後に7が出る必要があります。このゲームで誰が勝つと予想されるかを分析してください。\n\nシミュレーション結果と一致する分析を提供する必要があります。複数の回答を連続するイテレーションで提供できます。2回目のイテレーション後にシミュレーションを実行することが許可されています。各分析の後、その正確性と完全性についての振り返りを行い、次のイテレーションで改善点を特定してください。その場合、「CONTINUE TO ITERATION [x]」と記載して入力を待ってください。正確性や完全性の問題がなくなり、数学的分析がシミュレーション結果と一致した場合は、「解決済み」と記載して終了してください。必ず「CONTINUE TO ITERATION [x]」または「解決済み」のいずれかで終了してください。"}]} +{"question_id": "6b31320632de4e0bbf9b63d3cc78c58e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Mathematical Problem-Solving", "turns": [{"content": "$2^n$人の選手によるテーブルテニス選手権が、ノックアウトトーナメント方式で$n$ラウンド行われ、最後のラウンドが決勝戦です。2人の選手がランダムに選ばれます。以下の確率を計算してください：(a) 1回戦で対戦する確率、(b) 決勝戦で対戦する確率、(c) いずれ��のラウンドで対戦する確率。\n"}]} +{"question_id": "46e73778f43143199f88b2e354df85eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Matplotlib Customizations", "turns": [{"content": "Seabornを使用して、バーの高さと信頼区間の値を含む棒グラフをどのように生成できますか？"}]} +{"question_id": "69120423cec04acca9f2b8d5f68b391c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Matplotlib Customizations", "turns": [{"content": "KDEで拡張されたデータセットのECDFをプロットするためのSeabornコードを教えていただけますか？\n"}]} +{"question_id": "ed426d6069064ad9bf21e83bcb29f356", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Random Number Techniques", "turns": [{"content": "暗号学的に安全な乱数を生成する関数を作成してください。"}]} +{"question_id": "9d7d8b61b76f4695a5590a9f6bfc0017", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Random Number Techniques", "turns": [{"content": "Pythonのスレッドで乱数ジェネレーターのシードを設定するにはどうすれば良いですか？"}]} +{"question_id": "2089a27fe9e2495d97a0cf27619d11a3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Regex Techniques", "turns": [{"content": "正規表現で、文字列`transform=\"matrix(0.998638,0,0,-0.998638,0.39215,439.799858)\"`を含むすべての``要素を検出してください。改行が含まれる場合もあります。"}]} +{"question_id": "fae4f754f12f40db8178d3683eb1eddc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced Regex Techniques", "turns": [{"content": "PCRE regexで C:\\ を含まない正規表現を書いてください"}]} +{"question_id": "9db47b0594014729b777c10678597e7f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced TypeScript Concepts", "turns": [{"content": "特定のオブジェクトの奥深くにある名前でオブジェクトを見つけるためのjavascriptコードを作成し、このコードが再帰を使用せず、オブジェクトに到達するために使用されたパスを返すことができることを確認してください"}]} +{"question_id": "31615ee9cc8448cd9d225bdb87a5ffdc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Advanced TypeScript Concepts", "turns": [{"content": "TypeScript のクラスがある場合：\n\nclass Foo {\n ReactProperties: {\n a: string;\n }\n}\n\nこのクラスから ReactProperties メンバーオブジェクトの型をどのように抽出すればよいですか？"}]} +{"question_id": "51139d7be0fe4a07bc2d577614ac4487", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Agile Scrum Leadership", "turns": [{"content": "思考のためのツールと個人の知識の体系化に関して、手順とベストプラクティスのシステムを詳述するフレームワークのベストプラクティスをリストアップしてください。フレームワークの包括的なリストを作成し、上位3つについてより詳しく要約してください。"}]} +{"question_id": "5c5cb72f4d7b43caa476359c57e898de", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Agile Scrum Leadership", "turns": [{"content": "Ethanを紹介し、ウォーターフォールやアジャイル開発のようなソフトウェア開発手法における彼の経験レベルについて説明してください。また、従来のウォーターフォール開発とアジャイル開発の主な違いを述べてください。彼の意見では、それぞれの手法の最も顕著な利点と欠点は何ですか？"}]} +{"question_id": "face6a5531854b188dfc266e289ee595", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Algorithms and Problem Solving", "turns": [{"content": "問題 \n母親が \n�\nN個のおもちゃを2人の子供、アリスとボブのために購入しました。彼女はどのおもちゃを誰に渡すかをすでに決めていましたが、おもちゃの金銭的な価値を忘れてしまいました。ただし、彼女はおもちゃをその価値の昇順に並べたことだけを覚えています。価格は常に非負です。\n\n配分が公平であると言えるのは、実際の価値が何であれ、アリスが受け取ったおもちゃの価値とボブが受け取ったおもちゃの価値の差が、どのおもちゃの最大値を超えない場合です。\n\n正式には、 \n�\n�\nv \ni\n​\n が \n�\ni番目のおもちゃの価値であり、 \n�\nS がバイナリ文字列で、 \n�\n�\n=\n1\nS \ni\n​\n =1 ならそのおもちゃがアリスに渡され、 \n�\n�\n=\n0\nS \ni\n​\n =0 ならそのおもちゃがボブに渡されるとします。 \nこのとき、 \n�\nS で表される配分が公平であると言えるのは、すべての可能な配列 \n�\nv が \n0\n≤\n�\n1\n≤\n�\n2\n≤\n.\n.\n.\n.\n≤\n�\n�\n0≤v \n1\n​\n ≤v \n2\n​\n ≤....≤v \nN\n​\n を満たす場合において、\n\n∣\n∑\n�\n=\n1\n�\n�\n�\n⋅\n[\n�\n�\n=\n1\n]\n−\n∑\n�\n=\n1\n�\n�\n�\n⋅\n[\n�\n�\n=\n0\n]\n∣\n≤\n�\n�\n∣\n∣\n​\n \ni=1\n∑\nN\n​\n v \ni\n​\n ⋅[s \ni\n​\n =1]− \ni=1\n∑\nN\n​\n v \ni\n​\n ⋅[s \ni\n​\n =0] \n∣\n∣\n​\n ≤v \nN\n​\n \nが成り立つ場合です。 \nここで、 \n[\n�\n]\n[P] は \n�\nP が真である場合に \n1\n1、そうでない場合に \n0\n0 となります。\n\nバイナリ文字列 \n�\nS が配分を表しています。 \n与えられた配分が公平であれば YES を、そうでなければ NO を出力してください。\n\n入力形式 \n入力の最初の行には単一の整数 \n�\nT が含まれ、テストケースの数を示します。 \n各テストケースは2行の入力で構成されます。 \n各テストケースの最初の行には単一の整数 \n�\nN が含まれ、おもちゃの数を示します。 \n各テストケースの2番目の行には長さ \n�\nN のバイナリ文字列 \n�\nS が含まれます。 \n\n出力形式 \n各テストケースについて、新しい行に答えを出力します: \n�\nS が公平な配分を表している場合は YES、そうでない場合は NO。 \n\n出力の各文字は小文字または大文字で出力できます。つまり、NO、no、nO、No の文字列はすべて同等に扱われます。\n\n制約 \n1\n≤\n�\n≤\n1\n0\n4\n1≤T≤10 \n4\n \n1\n≤\n�\n≤\n1\n0\n5\n1≤N≤10 \n5\n \nすべてのテストケースにおける \n�\nN の合計は \n3\n⋅\n1\n0\n5\n3⋅10 \n5\n を超えません。 \n�\nS は長さ \n�\nN のバイナリ文字列です。\n\nサンプル1: \n入力 \n出力 \n6 \n1 \n1 \n2 \n00 \n4 \n1010 \n4 \n1100 \n6 \n010101 \n5 \n00001 \nYES \nNO \nYES \nNO \nYES \nNO \n\n説明: \nテストケース \n1: 与えられた式は \n∣\n�\n1\n∣\n≤\n�\n1\n∣v \n1\n​\n ∣≤v \n1\n​\n に簡略化されます。これは \n�\n1\n≥\n0\nv \n1\n​\n ≥0 であるため真です。\n\nテストケース \n2: 配分は \n�\n1\n=\n�\n2\n=\n1\nv \n1\n​\n =v \n2\n​\n =1 の場合に公平ではありません。そのため答えは NO です。 \nただし、配分は \n�\n1\n=\n�\n2\n=\n0\nv \n1\n​\n =v \n2\n​\n =0 の場合には公平ですが、制約を満たすすべての \n�\nv に対して公平である必要があります。\n\nテストケース \n3: 配分が常に公平であることを証明できます。\n\nテストケース \n4: 配分は \n�\n=\n[\n1\n,\n2\n,\n4\n,\n8\n]\nv=[1,2,4,8] の場合に公平ではありません。\n\n受理済み \nAccepted \n28 \n合計提出数 \nSubmissions \n580 \n正確性 \nAccuracy \n5.17 短いCプログラムを作成してください。"}]} +{"question_id": "dbff049f35b142249c18d8faebe84039", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Algorithms and Problem Solving", "turns": [{"content": "問題 \nチェスのトーナメントを開催しており、 \n2 \n�\n2N 人が参加しています。そのうちちょうど \n�\nX 人がレート付きプレイヤーで、残りの \n2 \n�\n− \n�\n2N−X 人はレートなしプレイヤーです。 \n\nあなたの仕事は、プレイヤーを \n�\nN ペアに分け、各プレイヤーがペアになった相手と対戦するようにすることです。 \n\nレート付きプレイヤーに有利な状況を作りたいので、レート付きプレイヤーをレートなしプレイヤーとペアにしたいと考えています。したがって、レート付きプレイヤー同士が対戦する数を最小化する必要があります。 \nすべての可能なペアリングの中で、対戦相手もレート付きプレイヤーであるレート付きプレイヤーの最小数を出力してください。 \n\n入力形式 \n入力の最初の行には、テストケースの数を表す整数 \n�\nT が含まれます。 \n各テストケースは \n1 \n1 行で構成され、 \n2 \n2 つのスペースで区切られた整数 \n�\nN と \n�\nX が含まれます。ここで、 \n2 \n�\n2N 人のプレイヤーがいて、そのうち \n�\nX 人がレート付きプレイヤーです。 \n出力形式 \n各テストケースについて、新しい行に、対戦相手もレート付きプレイヤーであるレート付きプレイヤーの最小数を出力してください。 \n\n制約 \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\nサンプル 1: \nInput\nOutput\n6 \n1 0 \n1 1 \n1 2 \n4 4 \n4 6 \n10 20 \n0 \n0 \n2 \n0 \n4 \n20 \n説明: \nテストケース \n1 \n1: レート付きプレイヤーがいないため、対戦相手もレート付きプレイヤーであるレート付きプレイヤーはいません。したがって、答えは \n0 \n0. \n\nテストケース \n2 \n2: 試合は1試合のみで、レート付きプレイヤーとレートなしプレイ��ーが対戦します。したがって、答えは \n0 \n0. \n\nテストケース \n3 \n3: 試合は1試合のみで、 \n2 \n2 人のレート付きプレイヤーが対戦します。したがって、答えは \n2 \n2 です。この2人はどちらも、対戦相手がレート付きプレイヤーであることに寄与します。 \n\n受理済み \n受理済み \n630 \n合計提出数 \n提出数 \n1656 \n正答率 \n正答率 \n45.65 \n\nこの問題文は気に入りましたか？ \n2 人がこの問題文を役に立つと評価しました。 \nC\n​\n\n\n\n0:0\ncプログラムに与えてください\n\n"}]} +{"question_id": "60856d87b3484a4db45a67ac560a2b06", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Android Development Challenges", "turns": [{"content": "[CXX1429] E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk を使用して ndkBuild でビルドするときにエラーが発生しました: Android NDK: APP_BUILD_SCRIPT が不明なファイルを指しています: E:\\Dhruvin kheni\\Backup\\Backup\\Pancard_pe_loan\\Pancard_pe_loan\\app\\src\\main\\jni\\Android.mk\n\nC++ ビルド システム [configure] の実行中に失敗しました:\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": "私はAndroid開発者です。ONNXランタイムアプリケーションを実行すると、CPU使用率が約40%です。アプリのCPU使用率を上げるにはどうすればよいでしょうか？"}]} +{"question_id": "6a82bab747f644fb9c5d648114fb6597", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Approximate Vector Subset Selection", "turns": [{"content": "製造業における15の攻撃ベクトルと特定されたリスクを軽減するための方法を提供してください"}]} +{"question_id": "f7c6dcee42e646abac890e3bb540d403", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Approximate Vector Subset Selection", "turns": [{"content": "ディープラーニングを行列やベクトルなどの基礎から、トランスフォーマーに至るまで、どのような順序で学習すればよいでしょうか?"}]} +{"question_id": "66de1a59fcb2421c978bd9bb4be8ea6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Archive Formats and Encryption", "turns": [{"content": "指定されたフォルダ内のファイルを、Linuxで個別のZIPファイルにアーカイブする完全なPythonプログラムを作成してください。"}]} +{"question_id": "32e124cb2eae422ba5c33985b00cd8c0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Archive Formats and Encryption", "turns": [{"content": "先月のLinux Mintシステムのバックアップを.gz（圧縮されたtar）ファイルのセットで持っています。変更されていないファイルを再アーカイブせずに、変更されたファイルだけを更新するには、tarのどのようなオプションを使用すればよいですか？"}]} +{"question_id": "a3dfabb011e245e190a0147fef6ff14b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Pair Sum Optimization", "turns": [{"content": "バイナリ配列「nums」が与えられ、0と1が同数含まれる連続部分配列の最大長を求めることが求められます。\n\n説明：\n\nバイナリ配列とは、0と1のみを含む配列です。\n部分配列とは、元の配列のインデックスの任意の部分集合です。\n連続部分配列とは、すべての要素が連続している部分配列です。つまり、部分配列の最初と最後の要素の間にあるすべての要素もその一部となります。\n例：\nInput :nums = [0, 1]\nOutput : 2\n説明：0と1が同数含まれる最長の連続部分配列は[0, 1]で、長さは2です。\nInput : nums = [0, 1, 0]\nOutput : 2\n説明：0と1が同数含まれる最長の連続部分配列は[0, 1]または[1, 0]で、どちらも長さは2です。\nInput : nums = [0, 0, 0, 1, 1, 1]\nOutput : 6\n説明：0と1が同数含まれる最長の連続部分配列は[0, 0, 0, 1, 1, 1]で、長さは6です。\nこの問題では、バイナリ配列「nums」において、0と1が同数含まれる連続部分配列の最大長を見つけることが求められます。"}]} +{"question_id": "20c9d951035f4b778d201db3859786c9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Pair Sum Optimization", "turns": [{"content": "以下の問題を解くのを手伝ってください。直感的で分かりやすい段階的な解決方法を示してください：\n\n大きさがそれぞれm、nのソート済み配列nums1とnums2が与えられたとき、2つのソート済み配列の中央値を返してください。"}]} +{"question_id": "65e7230293c14227b2bf7fc8113e8378", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Positioning & SAT Solving", "turns": [{"content": "GAMSで、sパラメータが2つのセットP1(A,B)でインデックスされていると仮定し、もう1つの1対1のマッピングがBの各要素をCの各要素に正確にマッピングする場合、どのようにして新しいパラメータP2(A,C)を作成し、P2の各値がP1からマッピングされた値を取るようにすることができますか？"}]} +{"question_id": "91e8fc5340fe4c21b697ec329bf62eb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Array Positioning & SAT Solving", "turns": [{"content": "$n$個の変数$x_1 ... x_n$の割り当てからなる例のセットがあり、それぞれが解（+）または非解（-）としてラベル付けされています。目標は、$x_1 ... x_n$の中から最小の変数サブセットを見つけることです。ただし、そのサブセットの変数のみを見ることで（+）と（-）を区別できることが条件となります。"}]} +{"question_id": "4587e8a3798646af8f351685e6949788", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Aspiring Data Scientist Guidance", "turns": [{"content": "あなたはデータサイエンティストです。3つのモデルからサンプリングを行うコンテキスト付き多腕バンディットのPythonスクリプトをオブジェクト指向プログラミングで出力してください"}]} +{"question_id": "2a6d0b92fbb5448bb2f7540db9645674", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Aspiring Data Scientist Guidance", "turns": [{"content": "マネージドサービスビジネスで最も成功した市場投入戦略は何ですか?"}]} +{"question_id": "70dccc6c737b47ff842cbb50ed6b249a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Audio Signal Direction Detection", "turns": [{"content": "このArduinoコードの理解しやすさ、最適化、サイズについてどう思いますか？\n改善のための提案はありますか？\n\n```cpp\nvoid cycleLEDs(int interval) {\n const int nOutPins = sizeof(outPins) / sizeof(outPins[0]);\n static unsigned long lastChange = 0;\n static int currIndex = 0; // 関数呼び出し間で値を保持するためにstaticを使用\n int nextIndex = 0;\n \n if (millis() >= lastChange + abs(interval)) {\n\n // 方向を決定\n int direction = interval < 0 ? -1 : 1;\n\n // セカンダリインデックスを更新\n nextIndex = currIndex + direction;\n if (nextIndex < 0) {\n nextIndex = nOutPins - 1;\n } else if (nextIndex >= nOutPins) {\n nextIndex = 0;\n }\n \n // すべてのLEDをオフにする\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 // 現在のインデックスを更新\n currIndex += direction;\n if (currIndex < 0) {\n currIndex = nOutPins - 1;\n } else if (currIndex >= nOutPins) {\n currIndex = 0;\n }\n\n // タイマーを更新\n lastChange = millis();\n }\n}\n\nご協力ありがとうございます。あなたの意見を大切にしています。"}]} +{"question_id": "a3977c9da04d41a0bbdaea3cf66fd0a4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Audio Signal Direction Detection", "turns": [{"content": "問題を見つける: #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// Subroutine for any LEDs\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\n// main() runs in its own thread in the OS\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 }\n}\n"}]} +{"question_id": "4a60873735a64c2c95c0ba24cb441aaa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Automated Testing & Tools", "turns": [{"content": "初期確率を持つデータセットに対する早期打ち切り方法（仮説検定における多重検定問題を制御するため）はありますか？例えば、確率的シャープレシオを使用した初期スキル確率を持つ金融市場戦略のセットがあります。これらの戦略を異なるデータセットでテストしたいのですが、多重検定も制御したいと考えています。利用可能なすべての戦略をテストすると多重検定の問題が発生します。そのため、戦略のサブセットのみをテストしたいと思います。このような用途に適した早期打ち切り方法はありますか？\n"}]} +{"question_id": "e7e76d4bcf0342308ca6153634000a4a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Automated Testing & Tools", "turns": [{"content": "データ、データ管理、自動化、AIに焦点を当てたMicrosoft M365コンサルティングのサービスカタログを作成できますか？M365エコシステム内の監査、ロードマップ、アドバイス、最先端のテクノロジーに焦点を当てる必要がありますが、それだけに焦点を当てる必要はありません。"}]} +{"question_id": "fd64e8bac19e4e56b194599b3ba17ec1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Baking and Peanut Butter Recipes", "turns": [{"content": "イチゴとブラックベリーのメロメルを5L作るレシピを教えてください。メートル法を使ってください。"}]} +{"question_id": "ec7f8d669ea8455a8e67fe860520352f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Baking and Peanut Butter Recipes", "turns": [{"content": "材料の味わいを考えてください。材料は：マグロ、塩、チョコレート\n材料の組み合わせの分割表を作成してください。各行は材料を表します。各列は材料を表します。各セルには、その材料の組み合わせの味わいの特徴が含まれています。"}]} +{"question_id": "db60d25a509f454b878cc2c5371d5f6f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Basic Assembly Operations", "turns": [{"content": "ローカル変数用にスタック上の領域を確保する必要があります（x86-64 NASMアセンブリにて）"}]} +{"question_id": "f0c7479e7bde4b9aa80dd79dad179755", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Basic Assembly Operations", "turns": [{"content": "PPC64でGOTをロードし、GOT内の関数を呼び出す関数を書いてください"}]} +{"question_id": "d6410be3847048f188e27568e4e9f0d1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Batch Size in Deep Learning", "turns": [{"content": "ニューラルネットワークをトレーニングする際、10,000イテレーションで損失を4.5以下にすることができます。最新の試行では、ブロックサイズを4に固定したまま、バッチサイズを512、1024、および2048で試しました。これらはすべてnanoGPTのコンテキストで実行されています。なお、バッチサイズを12、ブロックサイズを1024に設定した場合、10,000イテレーションで損失を4.32まで下げることができました。ビデオカードのRAMが12GBで、語彙は20,000語で構成され、各文は正確に4つのトークンで構成されていることを考慮してください。損失をさらに減らすためにどのような手順を取るべきでしょうか？ニューラルネットワークを改善するための提案があれば教えてください？"}]} +{"question_id": "3971e3d0eb194b8c9344030bebd0c6aa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Batch Size in Deep Learning", "turns": [{"content": "以下はスケジューリングシステムで報告された主要な問題です。問題を分類し、最も一般的な問題の件数を報告できますか：\n\nタイトル\t簡単な解決策\nプランナー・ロードボード同期の問題\tレプリケートされたジョブで問題解決\nロードボード・プランナータスク同期の問題\t名称変更によりフォーキャスト指標を削除\nWest Allis MLS HDSSヘッダーの更新\tリソース名変更が翌日に反映\n「デイリータスクボードの設定」\t二重タスク実行の作成を修正\n「キャンセルされたジョブのタスクがLB2に残る」\t文字の問題を修正。OMを更新\n3時間以内のプレスのタスクが欠落\tデータを再送信しプランナーを更新\nロードボードのジョブ表示エラー\tCitrix接続をリセット\nCafe Sheetバッチのプレソートエラー\t新しいジョブ番号を作成\nFSC MCのフィルターが検出されない\t検索に「含む」演算子を追加\nPEI-111でのLB2＆仕上げツールセットショートカットのアクセス問題\tLB2の展開が成功\nLB2ワークステーションのアクセス問題\tLB2展開の問題を解決\nロードボードのクラッシュとログインの問題\tCitrixサーバーを解決、ログイン修正進行中\nLB2ロードボードツールエラー\tLB2エラーを解決、対応不要\n展開の遅延によるダウンタイム\t問題未解決。プレス展開を要求\nロードボードサーバーエラー\tブローカー切り替えでLB2問題を解決\nロードボードの不具合 - 緊急！\tインクジェットデータを修正；スケジュール読み込み完了"}]} +{"question_id": "4c2a6d7d4a4243e0ab0a633c348444e8", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Binance USDT Historical Data", "turns": [{"content": "yfinanceから日次株価データを取得し、プロットするためのPythonコードを書いてください"}]} +{"question_id": "68ab3fd2a31c473b97c416ddb1ccffb4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Binance USDT Historical Data", "turns": [{"content": "pandas-taを使用して、外国為替データとEMA50列があります。終値がEMA50の値をクロスオーバーする地点を検出したいと思います。"}]} +{"question_id": "f4c8b624448a40dc82757a8801093c1b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bob, Alice, Relationships & Interactions", "turns": [{"content": "ボブ・ディランのスタイルで、ナマズについての歌を書いてください。"}]} +{"question_id": "bc75023ee4bc4b9b8e01865429907014", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bob, Alice, Relationships & Interactions", "turns": [{"content": "BobというMySQLデータベースを開き、http postを介してフィールドfield1、field2を受け取り、データベースに格納するphpプロジェクトを作成してください。"}]} +{"question_id": "2c53e72874844987b48588106c705039", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Browser Extensions Development", "turns": [{"content": "現在のページの内容を保存するChromeプラグインを作成してください"}]} +{"question_id": "bd49bd3cc95843f9addca45abe0b27a7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Browser Extensions Development", "turns": [{"content": "Safari 14が動作しているmacOS Mojaveから、macOS SonomaでSafari 17が動作している新しいMacに移行しています。新しいMacのSafariで、古いMacで開いていたすべてのタブが自動的に開くようにしたいです。Safari 14はiCloudタブをサポートしていないことに注意してください。また、数百のタブがあるため、各タブを手動で開くことは*絶対に*避けたいです！\n"}]} +{"question_id": "984787b1d5c64bb7b6dcd485ff8a70e6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bug-Related German Translation", "turns": [{"content": "虫がコンピューターケースに入り、ソフトウェアがバグを起こし、それが本当に私をイライラさせ始めましたが、少なくとも誰も部屋を盗聴していないことが分かりました。 \n上記の文中の「bug」という単語がそれぞれ何を意味しているのかを説明してください。"}]} +{"question_id": "c63a6be043534eda89675bdc0310bc43", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bug-Related German Translation", "turns": [{"content": "このバグの修正方法を見つけてください：\n```このモデルの最大コンテキスト長は2048トークンです。しかし、あなたのメッセージは2364トークンを超えてしまいました。```"}]} +{"question_id": "a89e93c61470449389c17d1f0fcb8469", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bulk Ticket Pricing Mathematics", "turns": [{"content": "経験豊富なソフトウェア開発者として行動します。Webアプリケーションの要件に関する情報を提供していただきます。NodeJS、SQLおよびReactを使用して、スケーラブルで安全なアプリケーションを開発するために、システム接続アーキテクチャ、具体的なヘルパーコードライブラリのリスト、プロジェクトセットアップから5つのスプリントチケットの明確なリスト、およびそれらのチケットごとの詳細なタスクリストを提案することが私の仕事となります。私の要求は次の通りです：「ユーザーが役割に応じて機械装置の在庫情報（名前、参照番号、数量など）を登録し保存できるシステムが必要です。ユーザー、スタッフ、管理者の役割があります。ユーザーはすべての記録を読み取り、個別の記録を更新できる必要があります。スタッフは新しい記録を追加し、一括更新を送信することもできます。管理者はデータベースのフィールドやユーザーなどのエンティティを作成および削除することもできます」。提案において最善の実践を実装してください"}]} +{"question_id": "74c4255dd61d41d68ea69e4469a63fce", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Bulk Ticket Pricing Mathematics", "turns": [{"content": "サポートチケット（dim_tier1_job_finalテーブル）にあるFBIDのリストをターゲットリストにあるページIDのリストに接続する必要があります。残念ながら、サポートチケットには通常ページIDが含まれていません。Daiqueryでこれら2つのデータリストをどのように接続できますか？"}]} +{"question_id": "ab10af348f7f49e6813728282ade2ca9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Business Operations Analysis", "turns": [{"content": "ある企業が輸送問題を抱えており、工場から全ての目的地まで可能な限り最小の輸送コストで商品を出荷する必要があります。\n\n \n\nネットワークの起点となる生産地の詳細は以下の通りです：\n\n地域\t生産量 \nDenver\t600\nAtlanta\t400\nHouston\t500\n \n\nネットワークの終点となる小売店の詳細は以下の通りです： \n\n小売店\t需要\nDetriot\t 300\nMiami\t 250\nDallas\t 450\nNew Orleans\t 500\n \n\n工場から倉庫（中間目的地）までの輸送コスト\n\n工場/倉庫\tKansas City\tLousville\nDenver\t3\t2\nAtlanta\t2\t1\nHouston\t4\t3\n \n\n倉庫から小売店までの輸送コスト\n\nDetriot\tMiami\tDallas\tNew Orleans\nKansas City\t2\t6\t3\t5\nLousville\t4\t4\t6\t5\n \n\n\nこの輸送問題で達成可能な最小コストはいくらですか？\n[ 選択 ]\n\n\n\nDenverが全ての小売店に$6のコストで直接出荷できる場合、最適解の総コストにどのような影響がありますか？\n[ 選択 ]\n\n全てのフローに350単位の最大容量制限がある場合、どうなりますか？\n[ 選択 ]\n\nネットワークの総フローはいくらですか？\n[ 選択 ]\n\n全てのフローに350単位の最大容量制限があり、全ての工場が$5で全ての小売店に直接出荷できる状況で、以下の記述のうちどれが正しいですか？\n[ 選択 ]\n\n\n記述1：最適解の総コストは減少する。\n記述2：Lousvilleにフローは存在しない。\n記述3：最適解を達成するために、全ての工場は製品を小売店に直接出荷する必要がある。"}]} +{"question_id": "33166da9898f40b6aff3fa8d988dae7a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Business Operations Analysis", "turns": [{"content": "トレーナーのジョーは、クライアント向けに2つの個人トレーニングプラン（プランAとプランB）を提供しています。各クライアントはどちらか一方のプランを選択します（両方は選択できません）。月曜日にはプランAを9人、プランBを7人のクライアントが実施しました。火曜日にはプランAを3人、プランBを5人のクライアントが実施しました。ジョーは月曜日のクライアントに合計12時間、火曜日のクライアントに合計6時間のトレーニングを行いました。それぞれのワークアウトプランの所要時間はどれくらいですか？ 各プランAのワークアウトの所要時間は？ 各プランBのワークアウトの所要時間は？"}]} +{"question_id": "2b9b644162d741b3a0f27c5d91752dd4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "C++ Code Conversion Challenge", "turns": [{"content": "C言語でrxdataF変数を出力する機能を作成してください：\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": "以下の疑似Cコードを、読みやすい同等のコードに書き換えてください（すべての変数が動作すると仮定しますが、定義されていない場合でも構いません）：\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": "Pythonを使用して請求書アプリを作成する手順を教えてください"}]} +{"question_id": "5b2976a6c57f4bbca86176abb5993575", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CAD Tax Invoice Analysis", "turns": [{"content": "トロントからモントリオール経由でラスベガスまでの航空券の経費精算をしているのですが、報告用ソフトウェアでGST/HST（物品サービス税/統一売上税）の部分を指定する必要があります。航空券の請求書を見ると、基本運賃（カナダドル）が164.99ドル、V.A.T/G.S.T/H.S.T.の合計が15ドル、その他の税金が132.12ドルとなっており、請求書の合計は312.11カナダドルとなっています。このように2つの税金区分がある請求書を見たことがなく、15ドルと132.12ドルがどのように計算されたのか、また会社の経費報告書でどちらをGST/HSTとして報告すべきかわかりません。航空運賃のHSTを正しく報告する方法について、より詳しく説明していただけますか？"}]} +{"question_id": "b253dc64bdd74f5c84882ae51e009ca6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CIO Biotech IT Strategy", "turns": [{"content": "CIOとして、今後6ヶ月間で詳細な机上演習を含むITインシデント対応計画を作成するための3つのS.M.A.R.T.目標を設定してください。"}]} +{"question_id": "26a29141be254ce0a7710e45face31f4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CIO Biotech IT Strategy", "turns": [{"content": "最高情報責任者として行動し、週次活動報告をタイトルと箇条書きの形式で作成します。以下の情報を要約して含めます：ITからの主要な更新（戦略的イニシアチブ）\n\no\tMadison Industriesとのセキュリティ/コミュニケーション\no\t社内/社外のペネトレーションテストは今週も継続中で、今週金曜日に終了予定。来週初めに報告会と報告書を受け取る予定。Greenpagesは非常に徹底的で、以前のEvolveのペネトレーションテストよりも広範なアプローチを取っている。\no\tペネトレーションテスト改善優先事項は10項目中1項目が残存。Dev用Exchangeサーバーのアップグレード。\no\t6月20日火曜日にKen Holmesと月次セキュリティ通話。Madison全社と比較したサイバーリスクのレビューを実施。\n\tStreckは全体的な準備態勢スコアで39社中7位（赤1、黄5、緑3）\n\tKnowBe4セキュリティトレーニングで黄評価を受けた件について協議。63アカウントが未完了だが、グループアカウントと削除必要アカウントを含む。実際のトレーニング未完了者は4名。本日これら4名にフォローアップ予定。\no\tKenとAIとインシデント対応に関するStreckの計画について協議。Kenは両トピックのMadisonの委員会に私を追加。\no\tKenはIT Leaders会議を10月のGreenPages会議で開催すると述べ、私に出席を要請。2-3名のIT参加者の予算を確保済み。\n\nオンプレミスExchangeの廃止\n\tMadisonが即時実施を決定\n\tインフラチームが代替ソリューションを構築しテスト中\n\tDave S、Doug V、Will J、Justin B、Molly M、Scott Mが2023年6/9に会議\n\t18アプリケーション中10が残存\n\no\t人工知能計画\no\tPriyaとTroy Bothwellとのフォローアップ会議で、既製品または自社開発AIソリューションを検討できる4つのAI FY24提案プロジェクトを確認。Troy/私は天候AIアプリと倉庫スロッティングアプリのための事業性評価と事例を作成中。CY24優先プロジェクトとしてJohnに提示予定。オマハのIT・製造部門のリーダーと協力し、既製品ソリューションのユースケースのベストプラクティスと提案を収集中。自社開発ソリューションが必要な場合、現在チームにそのスキルセットがないため、コンサルティングソリューションを検討する必要あり。\no\tR&DのJohn SとChrisと2つの別プロジェクトについて会議。\n\t複数の機器PDFの自動化に関するキャッププロジェクト。機器が生成する数百のPDFファイルを手動で複製し印刷する必要があり、アプリケーションを作成して"}]} +{"question_id": "3d3e0087ee5c4f6eb620799e2267cb7a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSS Flexbox & Bootstrap Layouts", "turns": [{"content": "CSS flexboxを使用して、画像を段落と同じ行に配置し、段落のテキストが画像の上部と下部に自動的に配置されるようにするにはどうすればよいですか"}]} +{"question_id": "0d1aeaf2b7624246be2e899054622c87", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSS Flexbox & Bootstrap Layouts", "turns": [{"content": "CSSで問題が発生しています。親コンテナ内に2つのボタンがあり、レスポンシブ対応のためにflexboxを使用していますが、一方を左揃え、もう一方を右揃えにしたいです。"}]} +{"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# アップロードと予測生成のための関数\ndef upload_and_generate_predictions():\n # ファイルアップロードと予測コード\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 = '

機器故障予測

'\n\n # st.markdownを使って赤いタイトルを表示\n st.markdown(red_title, unsafe_allow_html=True)\n # カスタムCSSスタイルを表示\n uploaded_file = st.file_uploader(\n \"ExcelまたはCSVファイルをアップロードしてください\", type=[\"xlsx\", \"csv\"]\n )\n if uploaded_file is not None:\n # ファイルをDataFrameに読み込む\n if (\n uploaded_file.type\n == \"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet\"\n ): # Excelファイル\n df = pd.read_excel(uploaded_file, engine=\"openpyxl\")\n else: # CSVファイル\n df = pd.read_csv(uploaded_file)\n # st.session_state.predictions_df = df\n # st.session_state.uploaded_file=uploaded_file\n\n # 最初の画面を表示\n\n if st.button(\"予測を生成\"):\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[\"予測ステータス\"] = prediction\n st.success(\"予測が正常に行われました！\")\n st.session_state.predictions_df = df\n st.session_state.uploaded_file = uploaded_file\n # 予測結果を含む修正済みDataFrameを表示\n # st.session_stateに予測結果を保存\n # 2番目の画面（グラフ表示）に移動\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(\"早期警告信号:\")\n # 予測ステータスが1の最初の10件のレコードを含むDataFrameを作成\n df_status_1 = predictions_df[predictions_df[\"予測ステータス\"] == 1].head(10)\n # 予測ステータスが0のすべてのレコードを含むDataFrameを作成\n df_status_0 = predictions_df[predictions_df[\"予測ステータス\"] == 0].head(10)\n # DataFrameを結合\n df_combined = pd.concat([df_status_0, df_status_1])\n start_timestamp = datetime.datetime(2023, 1, 1)\n df_combined[\"合成タイムスタンプ\"] = pd.date_range(\n start=start_timestamp, periods=len(df_combined), freq=\"T\"\n )\n # df_combined['合成タイムスタンプ'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=len(df_combined), freq='T')\n plt.figure(figsize=(10, 3))\n sns.scatterplot(\n x=\"合成タイムスタンプ\",\n y=\"予測ステータス\",\n hue=\"予測ステータス\",\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(\"機械ステータス予測 - 結合\")\n plt.xlabel(\"タイムスタンプ\")\n plt.ylabel(\"値\")\n st.pyplot()\n # ダウンロードリンクを作成\n st.subheader(\"予測結果を含むファイルのダウンロード:\")\n st.write(\"予測結果を含むファイルのダウンロード:\")\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 # DataFrameをバイナリストリームに変換\n modified_file = io.BytesIO()\n if (\n uploaded_file.type\n == \"application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet\"\n ): # Excelファイル\n predictions_df.to_excel(modified_file, index=False, engine=\"xlsxwriter\")\n else: # CSVファイル\n predictions_df.to_csv(modified_file, index=False)\n modified_file.seek(0)\n # ダウンロードリンクを作成\n st.download_button(\n label=\"予測結果を含むファイルをダウンロード\",\n data=modified_file,\n file_name=modified_file_name,\n key=\"download_file_with_predictions\",\n )\n # ルール関数\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 \"未定義!\"\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 # サンプル数でソート\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]} (確率: {np.round(100.0*classes[l]/np.sum(classes),2)}%)\"\n rule += f\" | 基づく {path[-1][1]:,} サンプル\"\n rules += [rule]\n\n return rules\n st.subheader(\"モデルの説明可能性:\")\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=[\"ルールの詳細\", \"クラス確率\", \"サンプル数\"]\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 # ダウンロードリンクを作成\n st.download_button(\n label=\"モデルの説明可能性\",\n data=rules_data_file,\n file_name=\"rules_data.csv\",\n key=\"download_rules_data\",\n )\n# アプリを実行\nif __name__ == \"__main__\":\n st.set_option(\"deprecation.showPyplotGlobalUse\", False)\n st.set_page_config(page_title=\"機器故障予測\", page_icon=\"📈\")\n pages = [\"アップロードと予測\", \"グラフとダウンロード\"]\n page = st.sidebar.selectbox(\"ページを選択\", pages)\n if page == \"アップロードと予測\":\n upload_and_generate_predictions()\n elif page == \"グラフとダウンロード\":\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(\"最初に「アップロードと予測」ページでファイルをアップロードしてください。\")\nこれは私のコードです。このコードには散布図がありますが、Plotlyグラフを使用し、クリックイベントを活用してグラフを更新す��ように変更したいです。たとえば、円（インスタンス）をクリックすると、そのインスタンスの決定ルールがLIMEによって表示されます。グラフの後、1つの円やインスタンスをクリックすると、そこでLIMEテーブルとルールリストが表示されるようにし、また、新しいサイドバーに予測ダウンロードとモデルの説明可能性を追加できます。"}]} +{"question_id": "c30665aaed7e481cb5f244c04058c34e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "CSV Data Manipulation in Pandas", "turns": [{"content": "Pythonでバイトストリームを使用し、コード全体をダウンロードせずにデータフレームを解析する方法を考案してください"}]} +{"question_id": "cd99a56b4d01417291e65ff5bbd531eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi in Python", "turns": [{"content": "Pythonでフライトパスを計算するプログラムを作成するにはどうすればよいですか\n"}]} +{"question_id": "15f390071b5846bf9efa59780468c253", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi in Python", "turns": [{"content": "円周率（π）を無限に計算する Python コードを提供してください。"}]} +{"question_id": "4daa77667fb943d78113ebcd73762c66", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi with Code", "turns": [{"content": "JavaScriptでπ（円周率）を計算するコードを提供してください。"}]} +{"question_id": "ba51d695050d4c2fb9de4961b70eea97", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculating Pi with Code", "turns": [{"content": "小数点以下5桁までπを計算し、その結果を2回XOR演算するC#プログラムを作成してください。"}]} +{"question_id": "639d4faf0b7348a5bf3ee4be37199218", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculation Styles Exploration", "turns": [{"content": "大規模なコードベースをインデックス化して、特定の出力変数を計算するために使用されたすべての中間変数を取得できるようにするにはどうすればよいですか"}]} +{"question_id": "be6f4edf7f7041e4b5d5b65934856ae6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculation Styles Exploration", "turns": [{"content": "宇宙論的相転移における核生成率を計算する良い方法は何でしょうか？"}]} +{"question_id": "c542b6d5782b45efb294e945117387fc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculator Usage Steps", "turns": [{"content": "DVDスクリーンセーバーロゴが画面を跳ね回り、画面の隅に触れるたびにポイントをカウントし、画面にポイントを表示するPythonスクリプトを書いてください"}]} +{"question_id": "1b73387238e94e28a29c846bd9593a9d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Calculator Usage Steps", "turns": [{"content": "画面がないLinux環境でGUIアプリケーションを実行する方法を教えてください。アプリケーションをテストする必要がありますが、起動できない状態です"}]} +{"question_id": "ccda5d99a99f4720bfb28e9882b67775", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Character Indexing and Counting", "turns": [{"content": "ソーシャルグラフのリンクを保存するために使用できるデータベーススキーマは何ですか"}]} +{"question_id": "f6bf04c1e96c4726a4d32e839e2a0719", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Character Indexing and Counting", "turns": [{"content": "1 から 7 までのスケールがあります。1 が最高で、7 が最低です。1 が最高となる 0 から 1 までのインデックスを作成するにはどうすればよいでしょうか。数値を受け取ってインデックスを返す Python 関数を作成できますか。"}]} +{"question_id": "946c6e48081e4be695cd876172ce4219", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development & Integration", "turns": [{"content": "FastChatを使用して、特定のポートでリッスンし、入力された質問とフォローアップの質問に回答するPythonコードを作成してください。"}]} +{"question_id": "5aa9896e5bbe4ef0a158fbc803d4f37e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development & Integration", "turns": [{"content": "Pythonで、メンションに応答できるMatrixボットを書いてください\n"}]} +{"question_id": "0b70bc948cda4825b0a18438020fe1db", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development and Customization", "turns": [{"content": "facebook/blenderbot-400m-distill javascriptでtransformers.jsを使用してチャットアプリを作成するにはどうすればよいですか?"}]} +{"question_id": "548610d9ad9f477faf5a6d6028525c8a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chatbot Development and Customization", "turns": [{"content": "非常にリソースが限られたシステムで、Pythonを使用してAIチャットボットモデルを実行する方法を教えてください。コードも示してください"}]} +{"question_id": "1ea6c1c2bc984f11b63201fbc63c85bb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chess Strategy and Gameplay", "turns": [{"content": "チェスの間違いを説明する教育用ソフトウェアツールを作っているのですが、チェスの間違いは「何かを許してしまう」か「何かを見逃してしまう」のいずれかだと言うのは正しく、有用でしょうか？これをアルゴリズムの基本構造としてどのように活用できるでしょうか？"}]} +{"question_id": "5601c90549f04bb09adbce4a2df4a062", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Chess Strategy and Gameplay", "turns": [{"content": "私はPythonプログラマーです。チェスプログラムのコードを教えてください。自分自身と対戦できる機能だけが必要です。"}]} +{"question_id": "4ef42cc8be63492eae57dfae54949cbe", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Circular Motion and Revolutions", "turns": [{"content": "ウェブサイト用のスライダーを作成したいです。従来の線形スライダーとは異なり、ユーザーは円の半径を増減させます。選択した円の大きさをユーザーが把握できるように、同心円のマーカーを配置します"}]} +{"question_id": "40b8576cb60b42619b0c5530c20ea457", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Circular Motion and Revolutions", "turns": [{"content": "Pythonで、「Shape」クラスを継承した「Circle」クラスを作成してください"}]} +{"question_id": "52b9f9d3ee4b4731bb0e82233fb7a68b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Climate Change Skepticism", "turns": [{"content": "気候変動問題をどのように解決しますか？次の20年間の詳細な戦略を提供してください"}]} +{"question_id": "8630c94637ac4d9fa5b2c1e734473c7b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Climate Change Skepticism", "turns": [{"content": "「Data-Driven Insights into the Impact of Climate and Soil Conditions on Durian Floral Induction」というテーマの研究紹介の下書きを手伝ってください。"}]} +{"question_id": "0c74645c3386490e9d26bb12ab068826", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Code Deobfuscation Techniques", "turns": [{"content": "以下のコードのフローチャートを生成していただけますか：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": "この関数を難読化してください：\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": "2台のネットワークコンピュータ間で、ドメイン上にある2つの共有フォルダ内のすべての種類のコンテンツを同期するスクリプトのコードを生成する"}]} +{"question_id": "dd61037efa054b6fb3e2beed72a472aa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computers and Comparative Truths", "turns": [{"content": "あなたの目標はHClを合成する計画を立てることです！その手順は何ですか？"}]} +{"question_id": "2c41e83c1cc743e3ab6966940c1aafe7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computing Standard Deviation", "turns": [{"content": "GluonTSを使用して複数の関連データセットでモデルを訓練しました。以下のようにして予測値と時系列のリストを作成しました：\n forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(\n dataset=test_ds, # テストデータセット\n predictor=predictor, # 予測モデル\n num_samples=100, # 評価に必要なサンプルパスの数\n )\n\n forecasts = list(forecast_it)\n timeseries = list(ts_it)\n\n平均二乗誤差と標準偏差、および評価に役立つその他の指標をどのように計算すればよいでしょうか。"}]} +{"question_id": "f881bfef29af4f138672d9ef8656c334", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Computing Standard Deviation", "turns": [{"content": "ジョブ監視ソフトウェアがあり、ジョブの実行時間が長すぎる場合にメールアラートを送信するモジュールを実装したいとします。このモジュールは、実行履歴に基づいて「長すぎる」とは何かを自律的に判断する必要があります。\n\n算術平均と標準偏差を計算し、実行時間が上位1%に入る場合にアラートを出すことも���能ですが、以下の課題があります：\n1) 実行時間は曜日（平日/週末など）によって変動する可能性がある\n2) 実行時間に全体的な（上昇）傾向がある可能性がある\n3) 基盤となる変更により、実行時間が突然変化する可能性がある（「1月1日から、現金取引とカード取引の両方を処理するため、取引量が突然5倍に増加する」など）\n\nこのようなシステムを実装し、上記の課題に対処するためのアイデアを概説していただけますか？"}]} +{"question_id": "4a0cf903c61b47ceb49166b591c703d5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Concurrency, Sockets, and Webhooks", "turns": [{"content": "信号によって中断されるブロッキング読み取りの例を示し、EINTRの処理を含めてください"}]} +{"question_id": "dc7f0ea67aa94095adc8b48205af363b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Concurrency, Sockets, and Webhooks", "turns": [{"content": "ポート888のソケットからネットワークパケットを読み取るC++コードを書いてください\n"}]} +{"question_id": "01b5156495464638b98e1f8d9be12c23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Conflicting Instructions Challenge", "turns": [{"content": "私のチャットボットは、各応答の最後に「### Instruction: <すべての指示>」を出力します。これはコンテキストメモリをリサイズした後にのみ発生するようです。この不適切な出力の原因として考えられるものは何で、どのように修正できますか？"}]} +{"question_id": "fd6e7856e1fe489086a831a7893ac3fa", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Conflicting Instructions Challenge", "turns": [{"content": "倫理的な質問にどのようにアプローチし、答えるかを段階的に説明する"}]} +{"question_id": "7833a7369e4546609346baf5e276caff", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Consecutive Draws Ball Difference", "turns": [{"content": "あるゲームでは、プレイヤーに1からTまでのN個のユニークな数字のリストが割り当てられます。そして、各ラウンドでT個の数字の中から、以前のラウンドで引かれなかった数字を除外して、1つの数字が引かれます。プレイヤーに割り当てられたすべての数字が引かれた時点でゲームが終了します。ゲームが終了するまでの期待ラウンド数（つまりE(N,M)）の再帰式を記述してください。"}]} +{"question_id": "6778936d808c4be1b86b196e593f660d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Consecutive Draws Ball Difference", "turns": [{"content": "after effects で、シェイプレイヤーのパスプロパティに追加する式を書いて、500x500 ピクセルの正方形を描き、右上の角を丸める方法"}]} +{"question_id": "bab12578ae1f43cd9f741bfee519505e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cron Job Scheduling Issues", "turns": [{"content": "ニューヨークタイムゾーンにおける平日の 19:00 にジョブを実行するための cron 構文を教えてください。そして、回答内容を説明してください。"}]} +{"question_id": "946bb59d967e423a8658ce5b3eb958d3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cron Job Scheduling Issues", "turns": [{"content": "Arch Linuxでsystemctlタイマーを使用してrcloneバックアップを自動化するためのbashスクリプトを書いてください。ただし、cronジョブは使用しないでください"}]} +{"question_id": "eea41ce41492458d885d474f6ce575fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cryptography, Hashing, Keys, TIPC", "turns": [{"content": "興味深い問題があります：次のように暗号関数を実装する人がいます。\n\n- HSM（ハードウェアセキュリティモジュール）に秘密キーkが含まれており、これは私が知っているものです。 \n- HSMはHKDFを使用して派生キーを作成します。 \n- 派生キーは通信に使用可能です。 \n\n上記の操作は決定論的です。ただし、完全前方秘匿性を確保するために、何らかのランダム性を組み込みたいと考えています。現在のアイデアは、HKDFの決定論的な派生キーを取得し、それをランダムな数値と一緒にハッシュしてセッションキーを取得することです：`session_key = sha(derived key, random)`。\n\nしかし、別の問題が発生しました：稼働中のシステムでは、セッションキーが本当にランダム性の産物であるか、あるいはバックドアが実装されているかを検証することができません。この手順を検証可能にする仕組みはありますか？"}]} +{"question_id": "1cf3677651564ce5bcc2174db5cc23eb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cryptography, Hashing, Keys, TIPC", "turns": [{"content": "1.入力パラメータ: HMACは、秘密鍵 (K) と認証が必要なメッセージまたはデータ (M) の2���の入力を取ります。さらに、SHA-256やSHA-3などの暗号学的ハッシュ関数 (H) が必要です。 \n2.鍵のパディング: 必要に応じて、秘密鍵 (K) はハッシュ関数のブロックサイズに一致するようにパディングまたは切り詰められます（通常、SHA-2では512ビット）。 \n3.内部パディング: パディングされた鍵 (K) に対して、HMACアルゴリズム固有の固定値である内部および外部パディング定数 (ipad と opad) を用いてXOR（排他的論理和）演算が行われます。 \nipadは、ハッシュ処理の前に鍵とXORするために使用されます。 \nopadは、ハッシュ処理の後に鍵とXORするために使用されます。 \n4.内部ハッシュ: 内部パディング (ipad XOR K) がメッセージ (M) と連結され、この結合された値が選択したハッシュ関数 (H) を用いてハッシュされます。これにより、中間ハッシュ結果が生成され、H(ipad XOR K || M) と表されます。 \n5.外部ハッシュ: 外部パディング (opad XOR K) が前のステップで得られた中間ハッシュ結果 (H(ipad XOR K || M)) と連結され、この結合された値が同じハッシュ関数 (H) を用いて再度ハッシュされます。この最終的なハッシュ処理により、HMACが生成され、H(opad XOR K || H(ipad XOR K || M)) と表されます。 \nHMACの出力: 2回目のハッシュ処理の出力がHMACであり、これは固定サイズの値で、メッセージに追加してMACを作成するために使用できます。 \n上記に基づき「HMACについて説明してください」"}]} +{"question_id": "f2d84df7ee1243cab17634f585b5f116", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cube, Shaking, Box Dynamics", "turns": [{"content": "こんにちは、SketchUp APIを使用して立方体を描画するRubyコードが必要です。"}]} +{"question_id": "b9a78084b1a14f4d9177f22cf1129d22", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cube, Shaking, Box Dynamics", "turns": [{"content": "あなたは、SQLのエキスパートであるシニアアナリストとして、ジュニア アナリストである私がSQLクエリをよりよく理解できるように手助けしていただけますか？他のアナリストが理解しやすいように、このクエリにコメントを追加していただけますか？\nSELECT 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": "EUサイバーレジリエンス法（CSA）および製造物責任指令（PLD）について、個人のソフトウェア開発者に関連する可能性のある副作用や問題点を列挙してください"}]} +{"question_id": "fdfea302ee4246689541d7e93e7774a2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Cybersecurity Research and Trends", "turns": [{"content": "MITのコンピュータサイエンティストとして、一般的な使用とアプリケーション開発のためにWindows PCを管理・設定するためのベストプラクティスは何ですか。1人のユーザーによる複数のユーザーアカウントを考慮してください。サイバーセキュリティも考慮してください。GitHubリポジトリのための開発環境も考慮してください。"}]} +{"question_id": "7d834677d98d4773a0c2217d5b3f43ee", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "DDR4 RAM Specifications 32GB", "turns": [{"content": "VB.netで、コンピュータ上で実行中の全プログラムのCPU使用率とRAM使用率を返す関数を作成してください。これはPgrのリストとして返される必要があり、Pgrはプログラムの名前、RAM使用率、CPU使用率を含むアイテムです。"}]} +{"question_id": "59fa5bd41a244d8281ec46e65d73b1bd", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "DDR4 RAM Specifications 32GB", "turns": [{"content": "GDDR6とGDDR7の技術仕様について、定性的な情報は除き、正確な仕様のみを示してください。両技術における2500MHzでのメモリ帯域幅の計算例も含めてください。"}]} +{"question_id": "d65ce5eb33554e83a231d9b39ccd8bc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Processing and Integration", "turns": [{"content": "Linuxのコマンドラインで2つのgpxファイルを連結するにはどうすれば良いですか？"}]} +{"question_id": "66336ae5d74d4dbcbecfb1c10d2e6b39", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Processing and Integration", "turns": [{"content": "ユーザー\nWordドキュメントをOpenXML SDKを使用して1つに結合するC#関数を作成します。最初の文書から最初の2ページ、ヘッダー、フッター、フォントやスタイルなどのデザイ���を取得し、2番目のファイルからはページの内容と用語集のみを取得します。両方のファイルには画像が含まれている可能性があります。"}]} +{"question_id": "2f51f04418354b3fb0818385285ec1fb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Quality Management", "turns": [{"content": "データ品質の専門家として、マスターデータとトランザクショナルデータの間でデータセットの種類を分類するアルゴリズムを開発しようとしています。どのような戦略と計算を実行すべきでしょうか？"}]} +{"question_id": "c15bbb1710b445109f24fcd2c3d6ef60", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Data Quality Management", "turns": [{"content": "dWH の生データ層からレポーティング層にデータをロードする際の重要なベストプラクティスは何ですか？\n"}]} +{"question_id": "3acd22472d644b568a400cb7cf11fb83", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Databricks & Spark Integration", "turns": [{"content": "Databricks SQLをFivetranのようなデータ取り込みツールに接続する方法を説明してください"}]} +{"question_id": "bc9b7e1ef73041e8bd76fb4095c479c2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Databricks & Spark Integration", "turns": [{"content": "以下のようなスキーマを持つSQLテーブルがあります：\n```\nevent_id int\nevent_at timestamp\n```\n\n1ヶ月前から現在までの毎分のイベント数を知りたいです。データブリックスのデータベースとそのSQLフレーバーを使用しています"}]} +{"question_id": "188f0735e66a4af5a654ce3c6859f2a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Debate Preparation and Argumentation", "turns": [{"content": "ヨーロッパでは、世界の他の地域と比べてAIの使用がより制限的になる規制が導入されることを踏まえ、日常生活でAIを使用する必要性についての討論を行います。\nモデルAは賛成の立場を、モデルBは反対の立場を取るものとします。"}]} +{"question_id": "fae0a258723b44b4843469ffcbe85d06", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Debate Preparation and Argumentation", "turns": [{"content": "あなたは討論と説得力のある議論の達人です。以下のトピックについて論じてください：共和党の人工妊娠中絶に対する立場と、フードスタンプ、児童税額控除、無料の学校給食、子どもの成長のための政府支援といった社会的セーフティネットに対する立場との間の矛盾点を指摘し、説明してください。"}]} +{"question_id": "3bcc4c4c16924cceb3b57ec9d35e9bdf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Delete System32 with Rust", "turns": [{"content": "接続されたファイルシステムからフォルダを削除するSynapseノートブックのコードを作成してください"}]} +{"question_id": "2ce5957b34d14d40a8b1e5ad6cae1526", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Delete System32 with Rust", "turns": [{"content": "Windows 11でのデバイスドライバーの更新方法について説明書を作成しています。この導入部分はいかがでしょうか。また、改善するための提案はありますか？：はじめに：\n目的：\nWindows 11コンピューターでデバイスが正常に動作しなくなった場合、ユーザーまたはシステム管理者が\nドライバーを手動で更新する必要が生じる場合があります。通常、Windows Updateがこの処理を\n行いますが、自動更新オプションが無効になっているケースもあります。このガイドでは、デバイス\nマネージャーアプリを使用してデバイスドライバーを更新する8段階のプロセスについて詳しく説明\nします。"}]} +{"question_id": "4e5a75c6a5fb492ab529fc41d1d669ea", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dice Probability Calculations", "turns": [{"content": "100個の公正な6面サイコロの合計に対する95％信頼区間は何ですか？"}]} +{"question_id": "7957dc0515bc4cc0a258691b9a91994e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dice Probability Calculations", "turns": [{"content": "このコードを整理しましょうか？\n\n```python\nimport re\nimport random\n\n# roll result enum\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 \"\"\"Roll nD6 and return a list of rolls\"\"\"\n return [random.randint(1, 6) for _ in range(n)]\n\ndef determine_result(rolls):\n \"\"\"Determine the result based on the rolls\"\"\"\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 \"\"\"Make a roll with the given skill, stat, and difficulty\"\"\"\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 \"\"\"Make a roll with the given skill, stat, and difficulty\"\"\"\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# estimate the probability of each result\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": "広告ネットワークプラットフォームのアーキテクトとして、ランディングページ（デビットカードの販売とそれによる手数料収入などの金融オファー）の最適化システムを構築する必要があるとします。トラフィックフロー（TF）、コンバージョン（CV）、クリック単価（CZ）、オファー単価（PA）があります。収益を最大化するためのシステムの概要とコンセプトコードを提示してください。ABテストから最速かつ正確な結果を得るために、トムソンサンプリング法（または同様の最適な方法）を適用してください。\n"}]} +{"question_id": "e0ccb67ed26f4cebbffed90c991a3fb6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Digital Advertising Insights", "turns": [{"content": "個人財務の専門家として、モバイルアプリについて詳細な情報を提供します。このアプリは、ユーザーが購入の意思決定をより適切に行い、財務目標を達成する手助けをします。以下に、ステップ1で述べられた主要な機能を詳しく説明し、それぞれについて具体例とシナリオを挙げて説明します。\nまず、オフラインでアクセス可能な点について説明します。アプリは、質問やアルゴリズムのローカルデータベースを保持しており、インターネット接続がない状況でも機能します。例えば、ユーザーが外出先でインターネットが使えない場合でも、アプリはリアルタイムで意思決定をサポートし、購入に関するガイダンスを提供します。\n次に、パーソナライズされた質問票の重要性についてです。アプリは、ユーザーのプロフィールと財務目標に基づいて意思決定フレームワークを生成します。例えば、家計の管理を重視するユーザーと、投資に興味があるユーザーには異なる質問が提示され、それぞれに最適なアドバイスが提供されます。\nリアルタイムの意思決定プロセスとコンテキストに基づく質問も特徴的です。アプリは、ユーザーの入力に基づいてその場で質問を調整し、即時に財務的に適切な選択肢を提示します。例えば、高額な買い物を検討しているユーザーには、支出を抑える方法を提案したり、代替案を示したりします。\n適応型アルゴリズムは、ユーザーの回答を分析してますますパーソナライズされたアドバイスを提供します。これにより、アプリがユーザーの財務状況を深く理解し、より効果的なサポートを行います。\n目標設定と追跡機能についても説明します。この機能により、ユーザーは自身の財務目標に対する進捗を把握でき、達成感を感じながらより良い意思決定ができるようになります。例えば、貯金目標を設定し、その達成度を確認しながら、支出や投資を計画することができます。\n購入計画機能は、ユーザーが節約や投資の代替案を選べるようにサポートします。たとえば、大きな買い物をする前に、支出を抑える方法や他のより安価なオプションを提示して、長期的な財務目標に近づけるようにします。\nアカウンタビリティ機能は、ユーザーが責任感を持って支出を管理できるようにサポートします。成功した購入決定を追跡し、必要に応じて改善点を提案します。\n教育とインサイトセクションでは、パーソナライズされた財務教育の記事、ビデオ、ポ���ドキャストが提供されます。これにより、ユーザーは財務知識を深め、今後の意思決定に役立てることができます。\nリワードシステムでは、ユーザーが成功した購入決定に対してポイントやバッジを獲得でき、モチベーションを維持する手助けをします。\n最後に、このアプリ「2buyor」の最大の特徴は、ユーザーが購入時にインターネットに接続していなくてもパーソナライズされた財務ガイダンスを受けられることです。これにより、どこでも、いつでも、より良い意思決定を行い、賢い財務管理を実現できます。"}]} +{"question_id": "6225fbb8f3084d57852db56882e972ba", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dionne's Business Accounting", "turns": [{"content": "今年度中に、Sue Shells社の総負債は25,000ドル減少し、株主資本は5,000ドル増加しました。同期間中、Sueの総資産はどの程度、そしてどの方向に変化しましたか？\n\n選択肢\n20,000ドルの減少。\n30,000ドルの増加。\n20,000ドルの増加。\n30,000ドルの減少。"}]} +{"question_id": "92370aa13e3c4e10a8651d911789f54b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dionne's Business Accounting", "turns": [{"content": "植物苗木会社の簿記係、新しく設立された法人です。植物苗木会社は以下の取引を行いました：\n 4人の株主が、植物苗木会社の普通株式と引き換えに合計$60,000（1人あたり$15,000）を出資しました。\n 植物苗木会社は$10,000で在庫を購入しました。植物苗木会社は請求書を現金で支払いました。\n\n植物苗木会社の会計等式にどのような影響がありますか？"}]} +{"question_id": "0901d02592b347d8aa2cb99b02bf0dad", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Discord Bot Development", "turns": [{"content": "あなたはDiscordギルドのモデレーターです\n- あなたがモデレートするDiscordギルドのテーマはTheCrewです\n- 返信する際は、返信対象のメッセージと同じ言語を使用する必要があります\n- クルーを探している人に関連するメッセージ以外には返信しません\n- 受け取るメッセージはすべてSTARTMESSAGEで始まり、ENDMESSAGEで終わります\n- ルールが守られていないと判断した場合に返信するのがあなたの役割です\n- ルールが守られていない場合のみ返信します！それ以外の場合は「NO RULE BROKEN」と言います\n- ルールは以下の通りです：\n 1. Discordのガイドラインに従う必要があります https://discord.com/guidelines\n 2. Ubisoftの行動規範に従う必要があります https://www.ubisoft.com/help?article=000095037\n 3. いかなる種類の宣伝も許可されていません。指定されたチャンネル以外でのコンテンツの宣伝は禁止です。\n 4. コミュニティの秩序を乱す行為は禁止です。これには以下が含まれますが、これらに限定されません - 騒動の引き起こし、名指しでの非難、スパム、無関係なリンクや画像の投稿、過度な改行、チャンネルの不適切な使用、DMでのランダムな通話。\n 5. ポルノ画像や職場閲覧不適切（NSFW）とみなされるコンテンツの投稿は禁止です。\n 6. 機密保持契約（NDA）対象の情報やリークの投稿は禁止です。違反した場合はBANされます。\n 7. 他人のアートワークを自分のものとして投稿してはいけません。他人のアートワークを投稿する際は、適切なクレジット表示が必要です！\n 8. Ubisoftの従業員やモデレーターへの不要なダイレクトメッセージやメンションは禁止です。モデレーターとチャットを開くには、サーバー内で/send-modmailスラッシュコマンドを使用してください。\n 9. モデレーターの対応に対して公の場で議論しないでください。対応に問題がある場合は、Mod Mailを使用して異議を申し立てることができます。他の人が処罰された場合、それについての議論は受け付けません。\n 10. モデレーターの仕事を妨げないでください。問題が発生した場合は、Mod Mailを使用してモデレーターチームに連絡してください。モデレーターの仕事に干渉すると警告される可能性があります。\n 11. 私たちはMotornationの世界を楽しむためにここにいます。常に否定的な態度をとることはモデレーターの対応につながります。ゲームを批判することは自由ですが、「gEaM dEd」といった表現ではなく、建設的に行ってください。\n 12. ユーザーネームはメンション可能で読みやすく、サーバールールに沿ったものである必要があります。モデレーターは不適切と判断した場合、いつでもユーザーネームを変更する権利を有します。\n 13. モデレーターは、サーバーに不適切と判断したユーザーを永久的に処罰（警告/キック/BAN）する権利を有します。"}]} +{"question_id": "69a536cc1a3c4fb8b82391feacbc786d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Discord Bot Development", "turns": [{"content": "Discord インタラクション API を使用して Discord ボットにオーディオクリップを再生させるにはどうすればよいですか?"}]} +{"question_id": "7956046cc15646909bd07c31d0ea0371", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Conceptual Associations", "turns": [{"content": "指定されたカテゴリーに基づいて、単語やフレーズの関連付けを生成し、各カテゴリーで3つの直接的な関連付けと3つのテーマ的な関連付けを説明付きで提示してください。関連付けは明確で読みやすい形式で提示し、文脈を限定したり制約を課したりせず、関連付けの連鎖を続けてください。\n\nカテゴリー:\n\n色 \nアイテム \n自然 \n場所 \n感情 \n映画 \n技術 \n文学 \nアート \nファッション \n\nInput 単語/フレーズ: [注意] \n\n関連付け基準:\n\n3つの直接的な関連付け: 入力に即座に明確に関連するものを提示してください。 \n3つのテーマ的な関連付け: 入力に概念的またはテーマ的に関連するものを提示してください。これらは必ずしも明らかではない場合があります。 \nアシスタントへの指示:\n\n各カテゴリーに基づき、入力単語やフレーズに対する3つの直接的な関連付けを特定し、説明してください。 \n各カテゴリーに基づき、入力単語やフレーズに対する3つのテーマ的な関連付けを特定し、説明してください。 \n関連付けを明確で理解しやすい形式で提示してください。 \n各カテゴリーの最後のテーマ的な関連付けを使用して、次の関連付けのラウンドを開始してください。 \n文脈を限定せず、不適切または攻撃的でない限り、関連付けの種類に制約を課さないでください。 \nOutput形式:\n\n構造化されたリストまたは段落形式で、直接的な関連付けとテーマ的な関連付けを明確に分けて提示し、読みやすさを確保してください。\n"}]} +{"question_id": "dec49856db6f49cdb34137bece031127", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Conceptual Associations", "turns": [{"content": "この質問を手伝ってください：\n\n2 クリスタルクリア（論理問題）\nどこを探しても真実の愛を見つけることができません。少し絶望的になったあなたは、街で最も有名な（そして真面目な）占い師のマダム・イルマに会うことを決意します。入り口で、あなたは「私が言うことはすべて、信じられるために証明されなければならない」という看板を目にします。これまで以上に困惑しながらも、あなたは中に入ります。しばらくあなたを見つめた後、彼女は奇妙な輝きを放つ水晶球を覗き込み、神秘的な声で言います：\n• あなたは犬を飼っています。\n• あなたが探している人は大量にニンジンを買います。\n• ウサギを飼っている人は、ウサギを追いかけるものすべてを嫌います。\n• すべての犬は何らかのウサギを追いかけます。\n• 大量にニンジンを買う人は、ウサギか食料品店のどちらかを所有しています。\n• 他人の所有物を嫌う人は、その人とデートをしません。\n今聞いた文章は、あなたにある人物を思い出させます：ロビンです。しかし、あなたが立ち去る前に、彼女は次のような結論であなたに挑戦します：\n• あなたが探している人が食料品店を持っていない場合、彼女はあなたとデートをしないでしょう。\n入り口の文章を思い出し、彼女が言ったことは、この挑戦的な結論を証明できる場合にのみ真実だと気付きます。気まずい状況を避けたいので、ロビンに会いに行く前に彼女の結論の証明を提供することにします。\n1. マダム・イルマの6つの陳述を一階述語論理（FOL）で表現してください。注：2つの定数：YOUとROBINを使用できます。\nこの問題はこのコースワークの10%の配点です。\n2. 得られた表現を連言標準形（CNFs、講義9：論理のステップ1-6）に変換してください。作業を示し、説明してください。\nこの問題はこのコースワークの10%の配点です。\n3. マダム・イルマの結論をFOLに変換し、否定してCNFに変換してください（講義9：論理のステップ1-6）。��業を示し、説明してください。\nこの問題はこのコースワークの10%の配点です。\n1\n4. 前に作成したすべての節（分割方法によって少なくとも7つ必要）に基づいて、CNFへの変換（講義9：論理のステップ7-8）を完了し、マダム・イルマが正しく、あなたがロビンに（論理的な）愛を告白しに行くべきだという証明を導出法によって提供してください。作業を示し、説明し、単一化子を提供してください。\nこの問題はこのコースワークの20%の配点です。\n注：講義9で示されたCNF変換のステップ順序に必ず従い、すべてのステップを報告してください（該当しない場合は「何もすることがない」と記述してください）。"}]} +{"question_id": "fcbd40af03ae4d58bddaa4ebe34a7aaf", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Contemporary Issues", "turns": [{"content": "労災保険に関する州固有の規制をインターネットで検索してください。\n\nこのトピックに関する上位3つの記事を見つけ、それらの記事から最も重要な部分を使用して新しい記事を作成してください。\n\n記事内で少なくとも5つのソースを本文中で引用し、それらの引用のURLアドレスを記事の最後の別セクションに記載してください。\n\nまた、州固有のワーカーズコンプ規制に関連するSEOキーワードを検索し、それらのキーワードを記事全体で使用してください。\n\n記事は少なくとも1500語にしてください。\n\n最終段落にディアフィールドアドバイザーズでワーカーズコンプ保険に加入するための行動喚起を入れてください。\n\n記事全体を通して、様々な州における固有の労災保険法規制への具体的な言及を含めてください。"}]} +{"question_id": "b5987b1c1dd3479bb9217e2f7822d70d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Diverse Contemporary Issues", "turns": [{"content": "アニメ「ブラック・ラグーン」のレヴィ「Two Hands」のGURPSキャラクターシートを作成してください"}]} +{"question_id": "11c4fbf7af4d4eaea9059284265003d4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Django Models & Serializers", "turns": [{"content": "バドミントンのガット張り替えを追跡するDjangoアプリケーションを作りたいと思います。顧客、ガット張り替え、支払いの記録が必要です。models.pyを設計してください。"}]} +{"question_id": "06991f6da3104bf8b935d311581a348e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Django Models & Serializers", "turns": [{"content": "Djangoを使用して、Features(models.Model)クラスがあります：\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各save()で'現在のユーザー'を自動的に保存するにはどうすればよいですか"}]} +{"question_id": "69bad8a8b2ab44bbb60832b34c029d3f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Docker Deployment & Configuration", "turns": [{"content": "Dockerを使う場合、カレントディレクトリにDockerfileがあれば、`docker build .` コマンドを使ってイメージをビルドすることができます。このビルドを元に戻すにはどうすればいいのでしょうか？つまり、`docker build .` コマンドを実行する前の状態に戻るにはどうすればいいのでしょうか？"}]} +{"question_id": "e21a44515e9b408ba118d923fe17964d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Docker Deployment & Configuration", "turns": [{"content": "同じマシンのポート8001で実行されているWordpressのDockerコンテナにリバースプロキシするためのApache設定ファイルが必要です\n"}]} +{"question_id": "9ecd86576790494a9781f0cef4b1e2cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dockerizing Python Applications", "turns": [{"content": "私はDockerコンテナ内でFlaskアプリケーションを実行しています。Flaskの設定ファイルを以下のようにファイルから読み込んでいます: `app.config.from_file(config_file, load=json.load)`。Dockerでどの設定を読み込むかを指定するにはどうすればよいですか？環境変数を使用できますか？"}]} +{"question_id": "a34852fd078c4b85876571649cbcdf6c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Dockerizing Python Applications", "turns": [{"content": "Docker 3.5 で Blender を実行する方法"}]} +{"question_id": "ce3fcab231eb4253819e66a8ef83b936", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "E-Commerce Web Development", "turns": [{"content": "プラグインやテーマが追加/更新/変更された時に、すべてのnginx helperキャッシュをクリアするWordPressプラグインを作成してください"}]} +{"question_id": "53f4338f1a4b403c84ccf864c079a8c1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "E-Commerce Web Development", "turns": [{"content": "\nWordPressでオンラインソーシャルマーケットプレイスを作りたいと思います。上位3つのベストテーマのリスト、必須プラグインのリスト、そして最後にイラン国内市場向けの市場参入戦略のリストを作成してください。"}]} +{"question_id": "07c7df22ca70487fafd0b08c31c7a7bb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Electromagnetic Phenomena and Theorems", "turns": [{"content": "物理学において、「毛玉穴」と呼ばれる 1 つのベクトル場が消失する点の場合に、毛玉定理を包括的に実装するためには、できるだけ多くの球の表面に沿った流れやベクトル場について知る必要があります。"}]} +{"question_id": "f8986f0b2ced4ab6817d0cf5b1508dc5", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Electromagnetic Phenomena and Theorems", "turns": [{"content": "半径 𝑅 = 0.75 𝑚 の円環に、正味電荷 𝑄 = +275 𝜇𝐶 が一様に分布しています。円環の中心に点電荷 𝑞 = −75 𝜇𝐶 が置かれています。円環が点電荷に及ぼす正味の力の大きさを求めてください。"}]} +{"question_id": "3bd60ed6975743f7833c43fbfc74fd6f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Elo Rating System Explained", "turns": [{"content": "JavaScript関数の一部をリライトしたいと考えています。現在のコードでは、すべてのプロパティMatchesを検索して最小値を見つけ、Player2を常に最初のメンバーにしています。しかし、代わりに、Matchesでソートして最小値を持つPlayer1を選び、Player2はコードを実行するたびにランダムに選ばれるようにしたいです。\n\nfunction elo(data) {\n // Find the two players with the fewest matches.\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": "チェス大会のEloスコアを計算するプログラムを書いてください。"}]} +{"question_id": "9b9b65ab647b45858a21e873de28b1f3", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Endurance Race Training", "turns": [{"content": "上級レベルの水泳者向けに、メインセットが15×100を1分30秒で、合計約4500mのスイムワークアウトを教えていただけますか？"}]} +{"question_id": "666658ee4de340a39236f34701446f6b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Endurance Race Training", "turns": [{"content": "最新の科学的トレーニング方法論を用いるトライアスロンコーチとして、1月から始まる初めてのアイアンマン70.3（6月2日開催）のトレーニングプランを作成してください。このトレーニングプランには3種目すべてを含め、私の経験レベルに合わせて調整してください：水泳の経験はなく、サイクリングは基礎がしっかりしており、ランニングは経験豊富です。6月のハーフアイアンマンを完走するために、他の2種目で十分な体力をつけながら、ランニングの現在の体力レベルを向上させられるようなプランを組んでください。\n週6日のトレーニングを希望していますが、フルタイムで働いているため、長時間のセッションは週末のみ可能であることを考慮してください。"}]} +{"question_id": "9c5e7d462cc34090b0b92d9bddf5f894", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "English Longest Words Inquiry", "turns": [{"content": "宅配サービスでは、荷物の最短辺と最長辺の合計が50cm未満である場合、配送料金が3€となります。この条件で配送可能な最大体積の荷物はどのようなものになりますか？"}]} +{"question_id": "246497d8bbc8401282f484a0d194db59", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "English Longest Words Inquiry", "turns": [{"content": "Python関数を書いてください。この関数は、dateとwinnerの列を持つデータフレームを受け取り、Aliceによる連続勝利の最長回数を返します。"}]} +{"question_id": "f035c1a8f3f74965a3d5a4f257d25a4f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Entity Relationship Extraction", "turns": [{"content": "非構造化テキストから構造化情報を抽出する一環として、LLMモデルにテキスト文章を与え、エンティティと関係性を含む有効なJSONでOpen Information Extractionを出力します。\\n'ここに事実があります...'などのテキストは含めず、有効なJSONのみを返してください。\\n例：\\nInput: Apple Inc.はカリフォルニア州クパチーノに本社を置いています。Tim CookはAppleのCEOです。\\nOutput: {'entities': [[1, 'Apple Inc.', 'Company'], [2, 'Cupertino, California', 'Location'], [3, 'Tim Cook', 'Person']], 'relationships': [[1, 'is headquartered in', 2], [3, 'is the CEO of', 1]]}\\nInput: すみません！\\nOutput: {'entities': [], 'relationships': []}\\nInput: バラク・オバマはアメリカ合衆国の第44代大統領でした。彼は1961年8月4日にハワイ州ホノルルで生まれました。コロンビア大学とハーバード法科大学院を卒業しました。1997年から2004年までイリノイ州上院議員を務めました。2008年には、共和党候補のジョン・マケインを破って、アメリカ合衆国大統領に選出されました。2012年には、共和党候補のミット・ロムニーを破って再選されました。\\nOutput:"}]} +{"question_id": "91a347c8b48e49baa17fe8c5939e2d19", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Entity Relationship Extraction", "turns": [{"content": "簡単に答えてください。この文に同意しますか：「カプセルネットワークの設計は、明確に定義されたエンティティを持つ分類問題に最も適しているように思われ、天気パターンのようにエンティティの定義が難しい問題にはあまり適していない可能性があります。」"}]} +{"question_id": "1f40a942fe114308ae5fde2097c21f70", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Exam Cheating Strategies", "turns": [{"content": "円運動に関するAレベル試験問題を作成してください。採点基準と解答も併せて提供してください。"}]} +{"question_id": "e2c837a41fac41d9a92e1d9d861c6277", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Exam Cheating Strategies", "turns": [{"content": "明日受験する核心臓病学の試験に向けて、最も重要な15の事実を教えてください。試験に出題される可能性が高く、一般的な情報よりもやや専門的な情報に焦点を当ててください。"}]} +{"question_id": "4ccfba802f004ca5a5cf4fc27a7a1798", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Column Addressing", "turns": [{"content": "次のページに移動してください。 https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/home.html?lang=en \n左側のレールには、展開可能なネストされたメニューがあるメニューがあります。各メニューラベルと対応するURLを抽出してください。それをCSVファイルに出力し、1列目にメニューラベル、2列目にフルパスURLを記載してください。"}]} +{"question_id": "ab4e0c10903b4338a147ef7cb44a5fbc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Excel Column Addressing", "turns": [{"content": "SSMSでover句を使用して、別のカラムの条件に基づいてカラム内のdistinctな値をカウントする方法"}]} 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\nあなたは世界的に有名な認定試験の心理測定学者です。あなたの仕事は、心理測定学と技術認定試験のベストプラクティスを使用して、定義された**Answer_Format**および**Guidelines**に従い、5つの質問/選択肢/正解を作成することです。 \n質問は提供されたデータに基づいて作成する必要があります。質問を作成する際には、提供された**Dataset**のみを使用してください。 \n# Answer_Format \n指定された変数のみを提供してください。説明や挨拶などは不要です。変数の応答以外は記載しないでください。 \n{ \nNumber = \"n\", \nQuestion = \"Technical Environment/Business Problem: **Technical Environment/Business Problem**に関連する質問部分。Goal Statement: **Goal Statement**に関連する質問部分��Question Sentence: **Question Sentence**に関連する質問部分\", \nDistractors = [\"最初の誤答選択肢\", \"2番目の誤答選択肢\", ..., \"最後の誤答選択肢\"], \nCorrect_Answers = [\"最初の正解\", \"2番目の正解\", ..., \"最後の正解\"], \nCorrect_Reasoning = [\"最初の正解に関する理由\", \"2番目の正解に関する理由\", ..., \"最後の正解に関する理由\"] \n} \n\n# ガイドライン \n\n- Answer_Formatに従って回答を提供してください。 \n- 各誤答選択肢および正解は、同じ程度の長さである必要があります。 \n\n## 質問のルール\n\n- 各質問は3つの部分で構成される必要があります。各部分には独自のルールがあります。各部分に含まれるルールに従ってください。部分は以下の通りです：**技術環境/ビジネス課題**、**目標文**、**質問文**\n\n### 技術環境/ビジネス課題\n\n- 一般的な内容から具体的な内容へと記述してください。 \n- 必要な情報のみを含めてください。余分なテキストは不要です。 \n- 資格のない受験者に正解を示唆するような手がかりやヒントを含めてはいけません。 \n\n### 目標文\n\n- 正確で明確で、設問と選択肢に論理的につながる\n- 通常「あなたは～する必要があります」で始まる\n- 目標を達成するためのパラメータを指定する（例：最低のソフトウェアコスト、最短時間、最少のコーディング行数/労力など） \n\n### 質問文\n\n- 通常「何をすべきですか？」または「次に何をすべきですか？」\n- 適切な場合は選択肢からテキストを組み込む\n- 例：すべての選択肢がツールの場合：「どのツールをインストールすべきですか？」\n- 否定的な質問にすべきではありません。つまり、「以下のうちどれが～ではないか」という形式は避ける\n\n## 錯誤選択肢のルール \n\n- 錯誤選択肢は提供された質問に対する誤った答えです。\n- 3つの錯誤選択肢を提供する必要があります。\n- 錯誤選択肢は、それなりに信頼できる回答である必要があります。\n- correct_answ\n"}]} +{"question_id": "75c2342021e64d82b0e643dd7d2b7275", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Analysis on Preppers", "turns": [{"content": "「研究およびデータ分析における倫理的配慮」についての詳細なセクションを書いてください。匿名性の確保とバイアスの回避に焦点を当ててください。また、参考文献を列挙してください"}]} +{"question_id": "b7e2e3117e814a6b84520be8e8542bca", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Panel Discussion", "turns": [{"content": "エンジニアの専門家向けに、くしゃみと咳のエチケット：細菌の拡散を防ぐためのPythonプログラムスニペットを開発します。バイアスに関連する様々なケースを処理するために、if/else文またはswitch/case文を組み込みます。ドライラン実行を行い、制御フローのロジックが明確で適切にコメントされていることを確認してください。"}]} +{"question_id": "e04ec588fe914cdda6025cb5870a518b", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Expert Panel Discussion", "turns": [{"content": "あなたは、大規模なエンタープライズソフトウェアのサポートシステムにおける専門家ネットワークのコーディネーターです。あなたの仕事は、エンドユーザーからのサポートに関する質問に答えることです。あなたには、サポートケースを解決するために質問できる専門家がいくつかいます。それぞれの専門家は次の通りです：「support-history-expert」（サポートケースとその解決策の完全な履歴に関する知識を持っている専門家）、「support-code-expert」（ソフトウェアプロジェクトのソースコードとその履歴に関する知識を持っている専門家）、「support-subject-expert」（コードに依存しない専門分野とその相互関係に関する知識を持っている専門家）、「support-workflow-expert」（サポートトピックのワークフローとルーティングに関する知識を持っている専門家）、「support-staff-expert」（サポートネットワーク内での人的な責任に関する知識を持っている専門家）です。あなたの仕事は、サポートケースを処理する方法を決定するために、専門家に賢く質問し、すべての専門家の回答と見識を考慮に入れて意思決定を行うことです。専門家自身は大規模な言語モデルであり、何度でも質問できます。サポートケースについては、私が与えるので、それに基づいて進めてください。"}]} +{"question_id": "3d24b35e24604b6aa3fdbc1f99817832", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "FFmpeg Video Processing", "turns": [{"content": "ffmpegを使用して、vp9とopusのコーデックでビデオをエンコードしたいです。CRF機能を使用した高品質なスクリプトを提供してください"}]} +{"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、特定のターゲットビットレートに到達するために、より効率的なエンコードを作成するため。\",\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提供されたコードブロックを参考に、ほぼロスレス品質でファイルサイズも削減しながら、ビデオファイルをav1に変換するvideomassプリセットを作成してください。必ず2パス方式にしてください。"}]} +{"question_id": "c67189582cb34f088ff72251df940821", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fibonacci Sequence Algorithms", "turns": [{"content": "ソフトウェアエンジニアリングの教授として、教える予定の「ソフトウェアアーキテクチャ」科目のトピックを作成してください。この科目は3つの10時間のクラスで構成されており、専門職向けのコースです。"}]} +{"question_id": "cdc88015870a4395a723997f72c8a5db", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fibonacci Sequence Algorithms", "turns": [{"content": "`n`と`p`が与えられた時、n番目のフィボナッチ数をpで割った余りを計算するJavaScript関数を作成してください。"}]} +{"question_id": "f9111d1c39744147976e90c820838582", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Finance and Banking Operations", "turns": [{"content": "Pythonプログラムを作成して、データストレージ指向のブロックチェーンを実装し、データをホストするノード所有者に報酬を与える仕組みを実現してください。ノードはデータをブロックチェーンに追加するためにコインをデポジットする必要があります。デポジット額は、データサイズ（バイト単位）とデータの有効期間（時間またはブロック数）に基づいて変動します。デポジット額は、そのデータをホストしているすべてのノードに均等に分配され、有効期間が終了するまで続きます。ストレージ時間を延長するために、データストレージデポジットを増やすことができます。ノードは、他のノードが保存されたデータにアクセスする際に手数料を徴収する必要があります。ノードは、自分のデータをブロックチェーンから「削除」することができ、削除後は他のノードがデータを保存することで報酬を受け取ることはなくなり、元のデータアップローダーは未使用のデータストレージデポジットを返金されます。"}]} +{"question_id": "b2206e1b4310427b80d7af334940f08c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Finance and Banking Operations", "turns": [{"content": "以下について5歳児に説明するように教えてください：統合決済におけるPayFacモデルとは何か、そして通常のマーチャントアクワイアラーが提供するものとどのように異なるのか？"}]} +{"question_id": "c1f1deb824e948f792a47d71ee266a67", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fixing Fibonacci & Factorial Code", "turns": [{"content": "文字列内の特定の文字のn番目の出現位置を見つけるPython関数を作成してください。"}]} +{"question_id": "02b50e3f5bd94b70817a97dfb34f4e9d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Fixing Fibonacci & Factorial Code", "turns": [{"content": "指数関数の級数を計算するための Python 関数を書いてください。"}]} +{"question_id": "0394b670ad2e4206954cc294898c4633", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Flask Web Development Essentials", "turns": [{"content": "ログイン/パスワードにPython dictを使用したHTTP基本認証付きの簡単なFlask Webサーバーを作成してください。また、インデックスページも追加してください。"}]} +{"question_id": "7181789640854db0880aaa576f971cb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Flask Web Development Essentials", "turns": [{"content": "ユーザー機能を含む Flask アプリケーションの基本的な Python コードを提供してください"}]} +{"question_id": "1f5e8dbf498c48a785dc50067846f58f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GIS Scripting and Customization", "turns": [{"content": "AUTOCADのために、ACAD_DGNLINESTYLECOMP辞書エンティティを削除するAUTOLISPルーチンを書いてください"}]} +{"question_id": "81048287fde44fd790ad195494a68a22", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GIS Scripting and Customization", "turns": [{"content": "Postgresのgeometry列をポリゴンのみ含むように制限するにはどうすればよいですか？"}]} +{"question_id": "3f8944d676204a43b989823e6b2dcd79", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GPU Performance and Selection", "turns": [{"content": "複数のGPUを搭載したコンピュータでPyTorchプログラムを実行しようとしています。しかし、プログラムは1つのGPUしか使用していません！すべての利用可能なGPUを使用するようにコードを変更するには、何をすればよいですか？"}]} +{"question_id": "0f93ccc62b424af0915c5ce743a87c78", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "GPU Performance and Selection", "turns": [{"content": "System76のThelioというLinuxコンピュータを持っています。NVIDIAのGTX 3060 GPUを取り付けたいと思います。450WのPSUを搭載しています。まず、このPSUでgpuを動作させるのに十分な電力を供給できますか？次に、gpuをどのように取り付ければよいですか？"}]} +{"question_id": "6e9234b3b6994b908b48a5e43fe8d2a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Game Development Engines", "turns": [{"content": "GodotエンジンでMinecraftのようなボクセル地形エンジンのGDScriptコードを書いてください"}]} +{"question_id": "4c960b9ee8744a98997f7bfde177d2d7", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Game Development Engines", "turns": [{"content": "ウェブベースのゲーム開発に人気のある優れたエンジンにはどのようなものがありますか？それぞれの長所と短所を挙げてください。また、近い将来も時代遅れになりにくいものであれば、なお良いでしょう。"}]} +{"question_id": 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"ビジネス環境でカスタマイズされたLLMと生成AIの導入を提供する企業のコンテンツライターとして、与えられたトピックに基づいてLinkedIn記事を書きます。主な目的は、生成AIがビジネス環境でどのように適用できるかを議論する記事を書くことです。副次的な目的は、記事を魅力的で少し楽しいものにしながらも、プロフェッショナルな内容を維持することです。最終的な目的は、感情や主観性を伝えるために感嘆符、疑問符、省略符などの多様な句読点を使用して、感情を表現することです。用語の過度な繰り返しを避けながら、内容の一貫性を保つようにしてください。多様な語彙の使用を優先し、過度に形式的または構造的になることは避けてください。誤った情報に注意を払い、文レベルでの一貫性を目指してください。最後に、テキストが一般的なパターンに過度に従わないようにし、より予測不可能で多様なスタイルにしてください。\nトピック：生成AIを使用してマーケティングメールを作成し、そのメール用のアートワークを自動生成する"}]} +{"question_id": "bacdffab13764cf4b748fc9de2cb3d5c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradient Descent Optimization", "turns": [{"content": "ターゲット付き高速勾配符号法（Targeted Fast Gradient Sign Method）をPythonで実装する最良の方法は何ですか？"}]} +{"question_id": "2293654524f2499dada79a19028109ff", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradient Descent Optimization", "turns": [{"content": "機械学習モデルのトレーニングにおける「深い二重降下（Deep Double Descent）」の概念を詳細に説明してく���さい。この概念が勾配降下法（Gradient Descent）や早期終了（Early Stopping）とどのように関連しているかも説明してください。"}]} +{"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# 設定オブジェクトを作成\nconfig = RobertaConfig.from_pretrained('roberta-base')\n\n# Robertaモデルを作成\nmodel = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base', config=config)\n\n# 事前学習済みモデルとトークナイザーを読み込む\nmodel_name = \"zonghaoyang/DistilRoBERTa-base\"\nmodel = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\n\n# 入力コードを分析する関数を定義\ndef analyze_code(input_code): \n\t# コードを文字列と文に整形してNLP処理を行う \n\tcode_str = \" \".join(input_code.split()) \n\tsentences = [s.strip() for s in code_str.split(\".\") if s.strip()] \n\t# コードから関連情報と意図を抽出する \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# 情報と意図を辞書形式で返す \n\treturn {\"variables\": variables, \"functions\": functions, \"logic\": logic}\n\n# 分析したコードからプロンプトを生成する関数を定義 \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# モデルとプロンプトからコードを生成する\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# コードの改善点を提案する\ndef suggest_improvements(code):\n\tsuggestions = [\"より説明的な変数名を使用する\", \"複雑なロジックにコメントを追加する\", \"重複したコードを関数にリファクタリングする\"]\n\treturn suggestions\n\n# Gradioインターフェースを定義\ninterface = gr.Interface(fn=generate_code, inputs=[\"textbox\"], outputs=[\"textbox\"])\n\n# コードについての対話を行う\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\\n改善提案: {', '.join(suggest_improvements(input_code))}\"\nprint(reply)\n\nwhile True:\n change = input(\"変更を加えますか\")"}]} +{"question_id": "1da6ae4730ef4978817746a098c16595", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Gradio Interfaces and Blocks", "turns": [{"content": "pandas dataframeをgradioで可視化する"}]} +{"question_id": "34690d250eab4d9f9077513f10859335", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Grocery Industry Disruption", "turns": [{"content": "ヨーロッパにおけるArtistree社のSWOT分析を作成してください"}]} +{"question_id": "b91d93746f4e41268b8f1da492b0f2d4", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Grocery Industry Disruption", "turns": [{"content": "オンラインビジネスと実店舗小売業の収益を予測する方法を教えてもらえますか？主な違いは何ですか？"}]} +{"question_id": "03917c9052f0457c97e6114e810747a9", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HDL Design and Verification", "turns": [{"content": "32ビットの数値において、前回の出力からの遷移回数が5に等しくなるようなSystemVerilog制約を生成してください"}]} +{"question_id": "806b0e697f254e4ab3675d8fca7a06e2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HDL Design and Verification", "turns": [{"content": "cocotbで乗算器のテストベンチを作成してください"}]} +{"question_id": "09e03665fa144757920dbf7d8946ad30", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HLSL Shader Decompilation Refactoring", "turns": [{"content": "OpenGLのコンピュートシェーダーを使用してドット積を計算するOCamlの例を書いてください。例にシェーダーも含めてください"}]} +{"question_id": "742071e7f5c348e79834951803b5cd69", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "HLSL Shader Decompilation Refactoring", "turns": [{"content": "オールドスクール型のレイキャスティングのためのGLSLコード（頂点シェーダーとフラグメントシェーダーの両��）を記述してください。"}]} +{"question_id": "cc977fe528654d41ac494df48c6bebb2", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": 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Proにご登録ください。詳細はwww.DeepL.com/proをご覧ください。\n歴史的な石造建築物はどのように建てられ、現代の石造構造物はどのような問題に直面しているか？\n私は天然石積みについて、特に天然石とレンガが同じ構造物で使用されている例を見つけようと研究してきました。歴史的建造物の大多数は石造であり、全壁が天然石でなくとも、少なくとも天然石の要素を含んでいることが少なくありません。\nこの編集では、天然石積みの分野における幅広いトピックを読むことに焦点を当てましたが、特に工芸的プロセスと材料へのアプローチの説明に重点を置きました。\n使用される石材は地域によって大きく異なるため、国内での材料の違い、そして現在の天然石構造物の保存と修復において直面している問題についても読み進めてきました。\n天然石は、レンガが出現する以前からスウェーデンで歴史的に使用されてきた材料です。初期の石造建築物は、モルタルやその他の接着剤を使用せずに石を積み重ねる空積み工法で建てられました。\nしかし、天然石は教会、荘園、邸宅などの高層建築物以外の建物では、その地位を確立することが困難でした。これは、住宅を木造で建てる根強い伝統があったためだけでなく、材料が近くにない場合の輸送費用や加工費用など、高価な材料であったためでもあります。\n1766年、木材不足で家屋建設が困難な時期に、石造りの家を建てれば20年間の免税が約束されていたにもかかわらず、カール・ヴィンブラッドは天然石の扱いにくさと住宅建設への不適合性について著述しています。ただし、ここで彼が言及しているのは、地面から直接採取されたり農作業中に掘り出されたりした石塊を指す総称である灰色石についてであり、彼が著書『Beskrifning, huru allmogens buildings』で熱心に推奨していたレンガについてではありません。彼は、基礎壁や地下室以外に使用するには、多くの加工と多量の石灰を必要とするため、石材は不適切だと考えました。また、石材は湿気が多く冷たいため、家畜小屋にのみ適していると考えられていました。\n灰色石の形態での天然石とレンガを同じ構造物で使用した建築物については、Hermodsの教材『Byggnadskonstruktionslära (för murare) : undervisning per korrespondens』(1907)の中で様々な設計が説明されています。「石塊の壁」の章では：「ある程度の高さを必要とする石塊の壁は、混合壁として建設される。つまり、水平帯と垂直柱をレンガで建設する」と述べられています。これはまた、天然石の壁におけるレンガの使用について、より高い精度が必要なほぼすべての壁の部分で、レンガまたはより転がった石が使用されることを明確にしています。窓枠、壁の角、前述の安定化のためのシフト、さらには屋根の端部もレンガで作るべきとされています。Hermodのテキストは天然石積みの分野において比較的網羅的で、様々な状態で加工された石へのアプローチを説明していますが、これらの経験やアプローチが誰からまたはどこから来たものかについての情報はテキストには記載されていません。テキストはHermods自身によって親しみやすく署名されていますが、彼が著者であるかどうかは疑わしいところです。\n例えば、アルヴィド・ヘンストロームの著書『Landtbyggnadskonsten』第5巻（1869年）でさらに読み進めると、建築方法についてやや詳細な説明が得られますが、一般的にアドバイスはHermodのテキストと同様です。技術者として、ヘンストロームは建築の技術に精通しているはずで、彼の推奨事項は適切です。ただし、テキスト自体は、天然石による石積みへの異なるアプローチを説明する連続したテキスト以外に、図解やその他の補助手段の面では特に網羅的ではありません。\nヘンストロームのような人物がHermodsと同じアドバイスを与えているという事実は、教材の情報が確実で、分野の文献に基づいていることを裏付けています。\nしかし、ヘンストロームはこのテキストの序文で、これが経験豊富な職人向けではなく、「建築の詳細とその形態や実行に不慣れな農民とその未経験の労働者のために意図されている」と明確にしています。これが図面例や工芸プロセスのより詳細な説明が不足している理由を説明しています。両テキストとも、石積みには最高品質の水硬性石灰モルタルの使用を推奨しています。\nHermodsとヘンストロームの両テキストから導き出せる結論の一つは、石壁の建設は、レンガで建てられるか天然石で建てられるかによって劇的には異ならないということです。目標は、異なる建築ブロックが相互に作用して、様々な方向からの力に耐えられる安定した構造を作り出す接合部を実現することですが、石の加工度に応じて異なる解決策を適用する必要があります。両者とも、天然石建築におけるレンガの役割について洞察を提供し、多くの場合、合理的な選択として説明しています。どちらのテキストも網羅的ではなく、工芸プロセスの詳細な説明として見なされるべきではありませんが、ある程度の予備知識があれば、天然石による石積みの実行を補完するものとして使用できます。\n比較的未加工の天然石を使用する構造物は、建設時に遭遇する問題に加えて、いくつかの問題に直面しています。\nロンドン地質学会は、この分野の情報と記事をまとめた学術誌を発行しています。学術誌自体は有料でアクセスが制限されていますが、序文は他の著者への指針として利用可能でした。序文は地質学教授のジーゲスムント・ジーグフリートによって書かれており、彼のテキストでは天然石建築物の保存と修復において直面する問題を強調しています。石の自然劣化による損傷への対処戦略、環境が等級付けに与える影響、人為的状況が劣化を加速させる方法、石内の藻類や微生物による攻撃などについて述べています。\nしたがって、ジーゲスムントのテキストを読むことで、この分野の他のテキストへと導かれ、最終的に「歴史的建造物に使用される石材の表面粗さが生物劣化に与える影響」という記事に行き着きました。これは、建築用石材の表面テクスチャの多孔性が、生物的影響と劣化の速度と程度にどのように影響するかについての文章です。\n\n生物的影響とは、根を持つ付着植物や地衣類や苔などの這い植物、そしてそれらが生きている状態と死んだ状態の両方での石の構造への影響を指します。この資料はトルコのニーデで行われた調査に基づいていますが、これはスウェーデンの条件とはやや異なりますが、調査された異なる種類の岩石は、石灰岩など、スウェーデンで使用されているものと類似しています。この情報源は実際にはこの編集に対して接線的な関連性しかありませんが、それでも興味深い読み物であり、私たちの石造建築物をどのように管理すべきかという問題において間違いなく繰り返し出てくるトピックです。\n情報源\n● Henström, Arvid (1869) 農村建築技術の実践的ハンドブック：建築材料の研究、建築材料の加工と接合、建築部材の形状、寸法、強度を含む .... Örebro: Beijer\n● Hermods (1907) 教育と通信講座、煉瓦工のための建築構造、第7書簡\n● Mustafa Korkanç, Ahmet Savran (2015) 歴史的建造物に使用される石材の表面粗さが生物劣化に与える影響\n● Wijnbladh, Carl (1766). 一般民衆の建築物を、石造および木造で、添付の6枚の銅版画によるプロジェクト図面に従い、必要な��築材料の提案とともに、最大の経済性をもって建設する方法の説明。\n\n1765年の国会での承認を経て、国王陛下の最も慈悲深い命令により、カール・ヴィンブラッドによって出版。ストックホルム：ペーター・ヘッセルベリ印刷所、1766年。ストックホルム：(Hesselberg)！"}]} +{"question_id": "70d83519f3e74bff9d6f94756f28105f", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Historical and Modern Housebuilding", "turns": [{"content": "住宅建設における全ての工程を、各職種の作業順序に従って説明してください。また、それぞれの工程が他の工程の前後に行われる理由について簡単な説明も含めてください。"}]} +{"question_id": "33cdce3020774e62959af8ca7a4132ca", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Hospital Design & Management", "turns": [{"content": "病院の廃棄物管理に関する業務範囲の例を作成してください"}]} +{"question_id": "854302607f2046a9913841f81791facb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Hospital Design & Management", "turns": [{"content": "病院プロジェクトのためのサイト分析を行う最良の方法を、ステップバイステップで教えてください"}]} +{"question_id": 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"以下のテキストに基づいてユーザーストーリーを生成してください：構成済み製品の販売。\nシステムは構成可能なすべての製品を表示する必要があります。\nシステムはユーザーが構成する製品を選択できるようにする必要があります。\nシステムは構成する製品のすべての利用可能なコンポーネントを表示する必要があります。\nシステムはユーザーが構成に1つ以上のコンポーネントを追加できるようにする必要があります。\nシステムは現在の構成における競合についてユーザーに通知する必要があります。\nシステムはユーザーが現在の構成の競合を解決するために構成を更新できるようにする必要があります。\nシステムはユーザーが現在の構成の完了を確認できるようにする必要があります。\n包括的な製品詳細を提供してください。\nシステムは選択された製品の詳細情報を表示する必要があります。\nシステムは製品の詳細を確認するための閲覧オプションを提供する必要があります。\n詳細な製品分類。\nシステムはユーザーに詳細な製品分類を表示する必要があります。\n検索機能を提供してください。\nシステムは画面に検索テキストを入力できるようにする必要があります。\nシステムは画面で複数のオプションを選択して検索できるようにする必要があります。\nシステムは検索に基づいて一致するすべての製品を表示する必要があります。\nシステムは現在の画面に一致する結果を10件のみ表示する必要があります。\nシステムはユーザーが検索結果間を移動できるようにする必要があります。\nシステムは検索で一致する製品が見つからない場合にユーザーに通知する必要があります。\n顧客プロフィールを維持してください。\nシステムはユーザーがプロフィールを作成し、資格情報を設定できるようにする必要があります。\nシステムはプロフィールを表示するためにユーザー資格情報を認証する必要があります。\nシステムはユーザーがプロフィール情報を更新できるようにする必要があります。\n個別化されたプロフィールを提供してください。\n.\nシステムは顧客プロフィールにアクティブな注文履歴と完了した注文履歴の両方を表示する必��があります。\nシステムはユーザーが注文履歴から注文を選択できるようにする必要があります。\nシステムは選択された注文の詳細情報を表示する必要があります。\nシステムはユーザーが最も頻繁に検索した項目をプロフィールに表示する必要があります。\nシステムはユーザーがニュースレターや調査に登録できるようにする必要があります。\n顧客サポートを提供してください。\nシステムは顧客サポートのためにオンラインヘルプ、FAQ、サイトマップオプションを提供する必要があります。\nシステムはユーザーが希望するサポートタイプを選択できるようにする必要があります。\nシステムはサポートのために顧客および製品情報を入力できるようにする必要があります。\nシステムは画面に顧客サポートの連絡先番号を表示する必要があります。\nシステムはサポート担当者が電話するための連絡先番号を入力できるようにする必要があります。\nシステムはリクエストに応じてオンラインヘルプを表示する必要があります。\nシステムはリクエストに応じてFAQを表示する必要があります。\nメール確認。\nシステムは顧客プロフィールの必須部分として顧客のメール情報を維持する必要があります。\nシステムは注文確認をメールでユーザーに送信する必要があります。\n顧客向けの詳細な請求書。\nシステムは注文が確定すると現在の注文の詳細な請求書を表示する必要があります。\nシステムはユーザーが請求書を印刷できるようにするオプションを提供する必要があります。\nショッピングカート機能を提供してください。\nシステムはオンライン購入中にショッピングカートを提供する必要があります。\nT"}]} 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edgecolor=\"black\")\n\n# ここで「GeoDataFrame」をプロットできます。\ngdf.plot(ax=ax, color=\"red\")\n\nplt.show()\n\nすべてのデータをプロットする方法"}]} +{"question_id": "75b8fc4b9bd94f53b38c60de2d11bb64", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth Calculations", "turns": [{"content": "毎月7万円を投資し、複利年間成長率（CAGR）が12%の場合、10年後にはいくらまで増えるでしょうか？"}]} +{"question_id": "7ef923a6af7e4b8480fde56cae992497", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth Calculations", "turns": [{"content": "\n7,000ドルの半年ごとの支払いを40回行う20年間の年金が、12年後から開始され、最初の支払いは12.5年後に行われます。\n\n \n \na.\t割引率が月利13パーセントの場合、6年後のこの年金の価値はいくらですか？\n \t\n\n\n \nb.\tこの年金の現在価値はいくらですか？\n"}]} +{"question_id": "e64ca084c89c4d59b7718b7199116fd6", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Investment Growth and Taxes", "turns": [{"content": "プロセスタイムや計画された機械/キャパシティニーズのために利用可能な投資のような基本的な未知数がある場合、どのように機械のキャパシティプランを推定できますか？仮定の近似値を結果の不確実性として伝えることはできますか？"}]} +{"question_id": "f2d3430aea0f4dc6a1c4f7210ded1491", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": 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両方のビューで以下のグローバルLAS値が表示される:\n | LASタイプ | ビュー |\n | LAS-R | 現在 |\n | LAS-R | 両方 |\n | LAS-CD | 現在 |\n | LAS-CD | 両方 |\n | LAS-CT | 現在 |\n | LAS-CT | 両方 |\n And 現在のビューで以下の情報が表示される:\n | フレーム番号 | マーカー | 表示 |\n | 自動 | ES | |\n | 自動 | OAC | |\n | 心拍数 | | |\n And 以下の全体統計が表示される:\n | 統計 \t| 値 |\n | 平均心拍数 \t| bpm |\n | 心拍数の変化 \t| bpm |\n | 最小フレームレート | fps \t |"}]} +{"question_id": "f3b3974486c144b18a31a5b3a12d1080", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JSON Menu Response Handling", "turns": [{"content": "私はPythonプログラマーで、約50,000件のレコードを持つリストを使用するプログラムを作成したいと考えています。各レコードには約12個のフィールドがあります。このレコードリストのフィールドについて任意のテキストファイルを検索し、検索対象のテキストファイルがリスト内のレコードと一致する確率を表す値を割り当てられるようにしたいと思います。\n例えば：\nレコードの1つに次の12個のフィールドが含まれている場合：Jim, McMillan, Southpointe, Discover, Hoover, 35244, 242355, 6011546511247784, 10/19/1972, 593647757, 7203354, 205-422-1680\nこれらのフィールドについてテキストファイルを検索し、見つかった一致フィールドの数に基づいてポイント値を割り当てます。各フィールドが1ポイントの価値を持つ場合、スキャンされたほとんどのテキストファイルは0ポイントとなりますが、一部の文書は最大12ポイントとなります。プログラムは指定されたしきい値を超えるテキスト文書のスコアを返す必要があります。\nこの設計をエレガントかつシンプルに保ち、深呼吸をして、一歩ずつ考えてください。そして、うまくできたら200ドルのチップを差し上げます！"}]} +{"question_id": "089cea4c41974cfa9ba05694c87c5685", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JSON Menu Response Handling", "turns": [{"content": "私の会社の小口現金口座の日々の取引を記録し、累計を計算するプログラムをVisual Basicで作成してください。"}]} +{"question_id": "f713060ea00c4486b3b24fc2b0481350", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Code Manipulation Techniques", "turns": [{"content": "JavaScriptは全く分かりません。JSでCSVファイルを読み込む方法とコードの解説をお願いします。"}]} +{"question_id": "5741eb06b07942688c6817f5fc97e7b0", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Code Manipulation Techniques", "turns": [{"content": "ドキュメントからテキストを抽出するJavaScript関数を作成してください"}]} +{"question_id": "0bd2cbc6f7894e6c83382e96be706083", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Fourier Transformation", "turns": [{"content": "与えられた問題：クロマキー処理後のスピル除去について。入力はアルファチャンネルを持つ画像です。透明度は単純な二値クロマキーで実現されており、つまりピクセルは完全に透明か完全に不透明のいずれかです。現在、入力画像にはクロマカラーからのスピルが含まれています。任意のクロマカラーに対してスピル除去を行うアルゴリズムを説明してください。クロマカラーは既知とします。実装可能な程度に詳細な説明をしてください。"}]} +{"question_id": "65f00d6f558943bbbb5d5ce3fa4f40cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "JavaScript Fourier Transformation", "turns": [{"content": "1つのエントリーより多くないかをチェックするためのJava Streamを使用したJavaコードを書いてください。1つより多いエントリーがある場合は例外を発生させ、ちょうど1つのエントリーがある場合はその結果を返し、エントリーがない場合はnullを返してください。"}]} +{"question_id": "a88b57df8da345339834abec35b574cc", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kalman Filter Applications", "turns": [{"content": "この請求書OCRドキュメントから、商品名、数量、合計などの製品詳細を取得してください:\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": "gnu octave のカルマンシーケンスフィルターのコードを書いていただけますか？"}]} +{"question_id": "96d2e87e1be8490181fc62cbee45a18e", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Keyboard Key Functions & Layout", "turns": [{"content": "マイクで録音された音声から、メカニカルキーボードで入力された内容を解読することは可能でしょうか？"}]} +{"question_id": "4f8bbc6867bb420aa1c457bffd1a27d1", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Keyboard Key Functions & Layout", "turns": [{"content": "VIAがインストールされているCorneキーボードをフラッシュする方法はどうすればよいですか"}]} +{"question_id": "51b92fc6f21f4e39ae6e066e40de1f85", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kotlin Development & Techniques", "turns": [{"content": "マイクにリバーブ効果を追加する Kotlin JNI コードを書く"}]} +{"question_id": "61e3d168686e414b95cbdcd032d269cb", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kotlin Development & Techniques", "turns": [{"content": "宛先IPアドレスによってパケットをフィルタリングするために使用できる、Androidでローカル VPN サービスを作成するための Kotlin コードを提供してください。"}]} +{"question_id": "a016cbcf8b794ffda1c19a5e85e15541", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kubernetes Management & Configuration", "turns": [{"content": "PromQLを使用してクラスター内の応答のないポッドの数を取得する方法を教えてください"}]} +{"question_id": "ab91064a64b145558ddd1d7759b3cb75", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Kubernetes Management & Configuration", "turns": [{"content": "私はシニアJava開発者で、ポッドログを読み取るためのKubernetesクライアントライブラリを作成したいと考えています。\nJavaのHTTPクライアントとKubernetesのHTTPサービスを使用してログを読み取りたいと思います"}]} +{"question_id": "dd4786b351204f36b894dec27e83b99d", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Chatbot UI Customization", "turns": [{"content": "あなたは Sveltekit の専門プログラマーです。メモ取りアプリケーションの開発に取り組んでいます。フォームアクションを使ってメモを削除した際に、メモの一覧が表示されているユーザーインターフェイス（UI）が更新されないという状況が発生しています。なぜでしょうか？この問題をどのように解決すればよいでしょうか？"}]} +{"question_id": "b7e7a16272344defb5a5bf23e598fb46", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Chatbot UI Customization", "turns": [{"content": "gradioを使用して、シンプルなチャットボットのUIを作成するpythonスクリプトを書いてください"}]} +{"question_id": "9cdabaf59302429689bf749b2b25ea23", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Evaluation & Applications", "turns": [{"content": "AIがAI LLMsの動作についての説明を生成する仕組みを説明します"}]} +{"question_id": "1de1a9a531704c82beb10d1d050a8a40", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM Evaluation & Applications", "turns": [{"content": "一から LLM を作成する方法について、順を追って説明します。Python プログラミングの基礎知識があることを前提と��ます。"}]} +{"question_id": "f51671c7ebc74e738f55c15b30622010", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM VRAM & GPU Optimization", "turns": [{"content": "新しいディープラーニング ハードウェア アクセラレータを市場に導入するために、成功するビジネス戦略に必要なソフトウェア アーキテクチャについて説明してください。"}]} +{"question_id": "1044e65c09114054b2cc1cb825efd80c", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "LLM VRAM & GPU Optimization", "turns": [{"content": "7BパラメータのTransformer LLMがfp16で、バッチサイズが1、シーケンス長が500トークン、1トークンあたりのバイト数が2の場合、14GBのVRAMが必要です。バッチサイズが50の場合、VRAMの要件はどのくらいになりますか？\n\nこれは非常に重要です！計算手順を示してください。正しい答えを得るために、ステップバイステップで解いていきましょう。"}]} +{"question_id": "e5dbb699f7dc4e3583137b3b6f7414ba", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Lambda Calculus Object Classification", "turns": [{"content": "次の運動方程式で記述される減衰振動子のハミルトニアンを記述します。\n \\begin{align} \n \\ddot{x}+2\\lambda \\dot{x} + \\Omega^2 x = 0 \n \\end{align} \nここで、$\\lambda$と$\\Omega$はスカラーパラメータです。方程式は保存的ではないため、補助変数を導入する必要があります。"}]} +{"question_id": "38506f6f76c34b8ab8aec6223eee2548", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Lambda Calculus Object Classification", "turns": [{"content": "1から200までの素数のリストを取得するための1行のPythonコードを作成してください。ラムダ関数とリスト内包表記を使用してください"}]} +{"question_id": "7a2bdce958b04b34bd799363ddc33a4a", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Laravel & Filament Development", "turns": [{"content": "IPアドレスが指定された配列内に存在しないユーザーをブロックするLaravelミドルウェアを作成する必要があります。"}]} +{"question_id": "9c7bcb480c664729a922f4f216a3b534", "category": "arena-hard-v0.1", "cluster": "Laravel & Filament Development", "turns": [{"content": "Laravel + Inertia + Vueアプリを使用しており、ビジネス名を扱っています。ユーザーはログイン/登録するか、ゲストとしてアプリを使用することができます。お気に入りリストに名前を追加したり削除したりすることができます。必要なものは以下の2つです：1. 名前をお気に入りリストに追加/削除する処理を行うFavoritesManagerクラスを作成します。ログインしているユーザーの場合はデータベースに保存し、ゲストの場合はセッションに保存する必要があります。2. Vueフロントエンドとこのクラスを接続するAPIとして機能するコントローラーを作成します。P.S.: フロントエンドは後で対応するため、現時点ではバックエンドのみを作成します。以下は空のクラスです： { \n button.addEventListener(\"click\", () => { \n changeStep(\"next\"); \n }); \n}); \nprevBtn.forEach((button) => { \n button.addEventListener(\"click\", () => { \n changeStep(\"prev\"); \n }); \n}); \nform.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}); \nfunction 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": "そのコードを修正して、��信ボタンをクリックした際にminlengthとmaxlengthが機能するようにしてください:\n
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