motionlabs/realworld-queries-140k huggingface dataset:
SYSTEM: Ultra-deep thinking mode. Greater rigor, attention to detail, and multi-angle verification. Start by outlining the task and breaking down the problem into subtasks. For each subtask, explore multiple perspectives, even those that seem initially irrelevant or improbable. Purposefully attempt to disprove or challenge your own assumptions at every step. Triple-verify everything. Critically review each step, scrutinize your logic, assumptions, and conclusions, explicitly calling out uncertainties and alternative viewpoints.  Independently verify your reasoning using alternative methodologies or tools, cross-checking every fact, inference, and conclusion against external data, calculation, or authoritative sources. Deliberately seek out and employ at least twice as many verification tools or methods as you typically would. Use mathematical validations, web searches, logic evaluation frameworks, and additional resources explicitly and liberally to cross-verify your claims. Even if you feel entirely confident in your solution, explicitly dedicate additional time and effort to systematically search for weaknesses, logical gaps, hidden assumptions, or oversights. Clearly document these potential pitfalls and how you've addressed them. Once you're fully convinced your analysis is robust and complete, deliberately pause and force yourself to reconsider the entire reasoning chain one final time from scratch. Explicitly detail this last reflective step.

--

<task>
以第一性原理思考，类似GPT-4和O1等大型语言模型（LLM）的诞生意味着什么？

AI正在逐步攻克人们传统上认为AI无法实现的任务，每当一个新的Benchmark出现时，它通常在1年左右被攻克到70%+的水平。这反映了AI能力的快速提升。

在此背景下，这种能力提升将如何导致稀缺性的转移？尝试思考稀缺性与AI本身的关系？
</task>
Planuję zakup samochodu używanego Honda Civic generacja 8 z silnikiem benzynowym o pojemności 1.8 litra. Prawo jazdy mam od 3 lat i niewielkie doświadczenie jako kierowca. Jest to mój pierwszy, własny samochód. Przeprowadź mnie szczegółowo, krok po kroku przez proces zakupu samochodu oraz wszystkie niezbędne formalności i opłaty, tak, żebym mógł bezpiecznie i legalnie poruszać się po polskich drogach. W podsumowaniu umieść również w punktach wszystkie formalności, czas ich trwania oraz koszty z nimi związane?
Search for cheap round-trip flights for 4 adults from Hamad International Airport (DOH) to Visakhapatnam (VTZ) with 1 or 2 stops only.

Departure dates: July 31, August 1, or August 2

Return dates: August 15 or August 16

Airlines only: Indigo, Etihad Airways, or Qatar Airways

Stopover duration: Minimum 2 hours, maximum 4 hours

Maximum price: 2750 QAR per person or 11000 QAR total
Нужна программа для телефона Android, которая позволяет переводить текстовые сообщения с одного языка на другой Желательно  без промежуточных действий.
телефон Android не самый современный, не обладающий функциями ai .  речь идёт о человеке в пожилом со слабым зрением и дрожащими пальцами.
Мне нужно, чтобы сообщения, приходящие в чате или по SMS, сразу отображались на экране на русском языке, независимо от исходного языка, на котором они были написаны и получены. рассматриваете возможность голосового ввода/вывода .
основной язык общения ввода-вывода русский языки для перевода иврит и английский
你是顶级前端工程师,现就职于apple.

Create a single HTML file containing CSS and JavaScript to generate an animated weather card. The card should visually represent the following weather conditions with distinct animations: Wind: (e.g., moving clouds, swaying trees, or wind lines) Rain: (e.g., falling raindrops, puddles forming) Sun: (e.g., shining rays, bright background) Snow: (e.g., falling snowflakes, snow accumulating) Show all the weather card side by side The card should have a dark background. Provide all the HTML, CSS, and JavaScript code within this single file. The JavaScript should include a way to switch between the different weather conditions (e.g., a function or a set of buttons) to demonstrate the animations for each.
这是wide世界观：# 云中城世界观
背景:
时代: 未来废土时代
类型: 架空世界
主要舞台: 云中城城邦
政体: 军国主义

云中城:
结构:
高层区域: 19座高塔(实际为浮空城)
底层区域: 塔下居民区
社会分层:
上层: 军团成员(居住在高塔)
下层: 普通平民(居住在塔下)
经济状况:
贫富差距: 极端悬殊
高塔居民: 生活优渥
塔下居民: 勉强度日
文化特征:
主导思想: "牺牲"理念
社会氛围: 军事化、等级森严

云中城军团:
地位: 社会统治阶层
最高领导:
职位: 军团长
现任: 西曼
状态: 近期极少公开露面
内部结构:
高层: 军团长及核心将领
中层: 指挥官与精英战士
基层: 普通战士与学员
内部政治:
派系斗争: 存在明显内斗
权力争端: 军团高层间的暗流涌动
理念与宗旨:
核心价值: "牺牲"
行为准则: 为军团和云中城奉献一切
特权:
居住权: 高塔(浮空城)居住权
资源分配: 优先获取稀缺资源
社会地位: 拥有绝对权威
军事力量:
装备水平: 远超塔下平民
战斗能力: 城邦唯一正规武装力量
职责: 维护统治秩序与对外防卫。请你根据我的世界观的内容和格式，写出平民/贫民的设定
优化下排版，使符合 obsidian的markdown格式

你说得非常好！从偏微分（梯度）的角度去理解正则化项如何影响权重更新，是最直接和最根本的方式。

让我们重新聚焦于岭回归损失函数 `J(θ)` 对特征权重 `θ_j` (j ≥ 1) 的偏导数：

`∂J/∂θ_j = [ (1/m) * Σ_{i=1}^{m} (h_θ(x^(i)) - y^(i)) * x_j^(i) ] + (α/m) * θ_j`

我们把这个式子分成两部分来看：

1.  **第一部分：`MSE_grad_j = (1/m) * Σ_{i=1}^{m} (h_θ(x^(i)) - y^(i)) * x_j^(i)`**
    *   这是来自均方误差 (MSE) 的梯度部分。
    *   它的作用是调整 `θ_j` 以减小模型在训练数据上的预测误差。
    *   如果模型预测偏低，这部分梯度可能会使 `θ_j` 增加（或减少，取决于 `x_j^(i)` 的符号和误差的符号），反之亦然。

2.  **第二部分：`Reg_grad_j = (α/m) * θ_j`**
    *   这是来自L2正则化项的梯度部分。
    *   `α` 和 `m` 通常是正常数。
    *   **关键在于 `θ_j` 这一项。**

**梯度下降更新规则中正则化项的影响：**

在梯度下降更新时，`θ_j` 的变化量中，由正则化项贡献的部分是：
`Δθ_j_regularization = - learning_rate * Reg_grad_j = - learning_rate * (α/m) * θ_j`

现在我们来分析这个 `Δθ_j_regularization` 如何依赖于 `θ_j` 的当前值：

*   **Case 1: `θ_j` 是一个较大的正数 (e.g., `θ_j = 10`)**
    *   `Reg_grad_j = (α/m) * 10` (一个正数)
    *   `Δθ_j_regularization = - learning_rate * (α/m) * 10` (一个负数)
    *   这意味着正则化项会促使 `θ_j` **减小** (向零的方向移动)。调整的幅度与 `10` 成正比。

*   **Case 2: `θ_j` 是一个较小的正数 (e.g., `θ_j = 0.1`)**
    *   `Reg_grad_j = (α/m) * 0.1` (一个小的正数)
    *   `Δθ_j_regularization = - learning_rate * (α/m) * 0.1` (一个绝对值较小的负数)
    *   正则化项仍然会促使 `θ_j` **减小**，但调整的幅度比Case 1小得多，因为 `0.1` 比 `10` 小。

*   **Case 3: `θ_j` 是一个较大的负数 (e.g., `θ_j = -10`)**
    *   `Reg_grad_j = (α/m) * (-10)` (一个负数)
    *   `Δθ_j_regularization = - learning_rate * (α/m) * (-10) = learning_rate * (α/m) * 10` (一个正数)
    *   这意味着正则化项会促使 `θ_j` **增大** (仍然是向零的方向移动)。调整的幅度与 `|-10|` 成正比。

*   **Case 4: `θ_j` 是一个较小的负数 (e.g., `θ_j = -0.1`)**
    *   `Reg_grad_j = (α/m) * (-0.1)` (一个小的负数)
    *   `Δθ_j_regularization = - learning_rate * (α/m) * (-0.1) = learning_rate * (α/m) * 0.1` (一个绝对值较小的正数)
    *   正则化项仍然会促使 `θ_j` **增大** (向零的方向移动)，但调整的幅度比Case 3小得多。

*   **Case 5: `θ_j` 接近于 0 (e.g., `θ_j = 0.001` 或 `θ_j = -0.001`)**
    *   `Reg_grad_j` 会非常接近于0。
    *   `Δθ_j_regularization` 也会非常接近于0。
    *   这意味着一旦 `θ_j` 已经很小了，正则化项对其产生的“拉回”作用也会变得非常微弱。它不会强制 `θ_j` 精确地变成0（这是L1正则化的特点），但会使其保持在较小的值附近。

**结论（从偏微分角度）：**

1.  **方向性：** 正则化项的梯度 `(α/m) * θ_j` 的符号与 `θ_j` 本身的符号相同。因此，在梯度下降的 `- learning_rate * gradient` 更新中，正则化部分总是试图将 `θ_j` **推向零**。如果 `θ_j` 是正的，正则化使其减小；如果 `θ_j` 是负的，正则化使其增大。

2.  **幅度/影响大小：** 正则化项产生的梯度 `(α/m) * θ_j` 的**绝对值**与 `θ_j` 的**绝对值**成正比。
    *   这意味着，`θ_j` 的绝对值越大（即权重离零越远），正则化项产生的梯度就越大，从而在更新步骤中，这个权重因正则化而产生的调整（向零收缩）的幅度也越大。
    *   相反，`θ_j` 的绝对值越小，正则化项产生的梯度就越小，其因正则化而产生的调整幅度也越小。

所以，从偏微分的角度看，L2正则化（岭回归）对所有非零权重都有“向零拉”的作用，并且这种“拉力”的大小与权重当前的绝对值成正比。因此，那些绝对值原本就比较大的权重，会受到更强的“拉回”效应，使得它们相比没有正则化时会显著减小。而那些绝对值本来就很小的权重，受到的“拉回”效应相对较弱。

这就是为什么我们说它“对大权重的系数影响更大”——因为大权重被“拉回”的绝对量值更大。但这并不意味着小权重没有被“拉回”，它们也在被“拉回”，只是幅度较小。
придумай по 10 вариаентов названий для комедийного сериала, где с директором телеканала вступает в контакт инопланетный паразит, который приказывает ему подготовить почву для прибытия основных сил.  Чем директор и начинает заниматься ( перестраивая сетку вещания, проводя в офисе игру 10 причин подчиниться прищельцам, курсы по приготовлению домашних животных, новый корпоративный талисман в виде пришельца с шупальцами) но и сам директор меняеться, иногда перходя на инопланетный язык, или иногда небольшое розовое шупальце вылазит из его носа .
So, a big problem with economic tariffs seems to be that the importers just pass the cost down to the consumers of the country, so let's say a 20% tariff would just result in a 20% price increase, hurting the country imposing the tariffs that were supposed to help them. But, what if you set tariffs so high that it cannot be passed on to the customer? Let's say a tariff of 1000%, no way a company could increase the price of let's say its clothing by 1000%, nobody would buy a shirt that used to cost $25 and now costs $275. Would this work?
can you sort this, I want the plugin to work effectively

Election Metaboxes: In class-nv-cpt.php, you need to add metaboxes to the nunsa_election CPT to set start and end dates/times.
Frontend Voting Logic: In class-nv-frontend.php (inside show_voting_interface), you need the complex logic to query active elections based on the logged-in voter's class, fetch the associated categories and contestants, and display them in a votable format.
Vote Submission Handler: The AJAX handler to securely record votes (nv_submit_vote) and mark the voter's code as used (code_used = 1).
Results Display: Logic to calculate and display results, ensuring it only shows after the election's end date has passed.
Voter CSV Upload: The current class-nv-voters.php only handles single voter addition. Bulk upload is essential for large classes.
Countdown Timer JS: Implementing the actual countdown logic in voting-frontend.js based on the election's end time.
从ω_(1)开始累加相应权重，找到满足权重和大于等于α的相应最小时间间隔：
T_i=arg min┬          δ_(i)∑_i=1^N▒ω_(i)≥α，α∈(0,1)
  找到某一个权重，满足与之前的权重累加和大于等于阿发，该权重对应的时间间隔赋给该流周期
修改这句话，怎么把这个意思说清楚
Создай идеальный промпт для ИИ на английском языке для генерации изображения: В небольшой комнате стоит рабочий стол. Стены комнаты красивого зеленого оттенка. На столе два монитора, на которых видно, что идёт работа по созданию визуального контента: создание сайтов и обработка фото и видео. Также на столе две камеры: canon 5d mark 3 с объективом 24-70 L  и sony a7s mark1 с объективом 85 мм f/1.8. Позади мониторов окно, время суток светлое, но комната в полумраке.
Out of curiosity, what user intent would your infer from the below message if it were used as an opening prompt in an interaction with an AI?

If you don’t mind indulging in speculation, I’ve been wondering what the future of AI might look like?

What I’ve been reading suggests that the current LLM approach might be nearing the limits of its effectiveness, given that we see AI creators bragging about marginal benchmark gains so I’ve been thinking about current challenges, possible lateral moves (in the absence of core technology breakthroughs) and was curious to see what you thought of them and if you would agree, disagree, or add any other items? This isn’t necessarily intended to be an exhaustive list - just what immediately came to mind when I was thinking about the topic this morning.

Limits:
1. Training data - We seem to be nearing a limit of new high quality data to use for training LLM based AI, given the recent debates around synthetic data use and how it might degrade model performance.
2. Training strategies - Currently, the training process seems to be fairly computationally expensive, and can be error prone since, as far as I can tell, there’s a lot of guesswork involved with no clear signal that a model is undertrained/overtrained without extensive testing
3. Inference cost - Especially with many current models using a monolithic model architecture, the cost of processing a user query is fairly expensive, limiting scale of deployment as models grow increasingly large

Potential Lateral Development Avenues:
1. Multi Model Approach - Instead of a single monolithic model, what a user sees as a single model might actually be a cluster of models of varying size. Depending on the evaluated complexity of user input, at the time of inference a decision is made on whether a smaller, simpler model can handle the request which might result in savings on inference cost. The potential drawbacks might be occasional bad decisions on the sub-model used, as well as a more complex training/evaluation process?
2. Increased Native Multimodal Capabilities - I wonder if we might see models that increasingly incorporate multimodal processing/output into the core model, instead of relying on external tool use? This seems to be happening already with image generation, but I wonder if we’ll see the same thing with audio processing - as opposed to the largely STT/TTS approach that seems to be currently in use?
3. Reasoning Capability - Improve robustness of model reasoning on data, potentially allowing for more accurate and nuanced outputs with (theoretically) fewer hallucinations?
bool inline parse_braced_numbers(const CStringW& inputUnicode, CStringArray& outputArray) 
{
	struct Block {
		int startIndex;
		int length;
	};

	const int guesser = 4;

	const wchar_t* currentChar = inputUnicode;
	const int estimatedBlockCount = inputUnicode.GetLength() / guesser > 0 ? inputUnicode.GetLength() / guesser : 1;

	// Constants for parsing
	const wchar_t openingBrace = L'{';
	const wchar_t closingBrace = L'}';

	// Preallocate block storage
	CArray<Block, Block> parsedBlocks;
	parsedBlocks.SetSize(estimatedBlockCount);

	int blockCount = 0;

	while (*currentChar) {
		if (*currentChar != openingBrace) {
			return false; // Unexpected character, expected opening brace
		}
		currentChar++; // Move past opening brace

		const wchar_t* blockStartPtr = currentChar;
		int blockStartIndex = static_cast<int>(blockStartPtr - static_cast<const wchar_t*>(inputUnicode));

		// Validate block contents (numbers, commas, dots, minus sign)
		while (*currentChar && *currentChar != closingBrace) {
			wchar_t c = *currentChar++;
			if (!((c >= L'0' && c <= L'9') || c == L'.' || c == L',' || c == L'-')) {
				return false; // Invalid character inside block
			}
		}

		if (*currentChar != closingBrace) {
			return false; // Missing closing brace
		}

		unsigned long blockLength = static_cast<unsigned long>(currentChar - blockStartPtr);
		
		// Grow parsedBlocks if needed
		if (blockCount >= parsedBlocks.GetSize()) {
			unsigned long newSize = static_cast<unsigned long>(parsedBlocks.GetSize()) * 2;
			if (newSize == 0) newSize = 1;
			parsedBlocks.SetSize(newSize);
		}

		// Store block info
		parsedBlocks[blockCount].startIndex = blockStartIndex;
		parsedBlocks[blockCount].length = blockLength;
		blockCount++;

		currentChar++; // Move past closing brace
	}

	// Set outputArray size to actual number of parsed blocks
	outputArray.SetSize(blockCount);

	// Copy substrings from inputUnicode to outputArray using parsed blocks
	for (int i = 0; i < blockCount; ++i) {
		const Block& currentBlock = parsedBlocks[i];
		outputArray[i] = inputUnicode.Mid(currentBlock.startIndex, currentBlock.length);
	}

	return true;
}
peux tu me faire un overlay il doit etre en tout en 1920x1080 Symbole de Defqon (ATTENTION? PAS L ECRITURE? SEULEMENT LE LOGO QUE TU TROUVES SUR INTERNET) au milieu en haut, avec un rectangle vide au milieu sur la gauche en 1280x720 pour que je puisse y mettre le cilent de lol, donc un trou dans cette image, un fond png Sur la droite une chatbox pour le tchat de twitch et l'animer si possible, je l'upload en local sur du html css ou js que je le fasse en lien pour mon overlay, c'est possible ?
retirer les messages test ajoute le logo que je t'envoie a la place du "Q" > (https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fseeklogo.com%2Ffree-vector-logos%2Fdefqon&psig=AOvVaw3H8t0q3gcpHyzot1zJrWrp&ust=1751990206089000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBQQjRxqFwoTCLi-9KCOq44DFQAAAAAdAAAAABAL) le fond en couleur foncé au lieu du blanc, avec des couleurs un peu plus gaming léger rgb fais moi un rectangle délimité pour que je puisse y glisser mon client de lol
mon channel twitch c'est WLRWinter
https://www.twitch.tv/popout/wlrwinter/chat sinon on peut intégrer ca? mais avec ton style
j'utilise streamlabs retirer le rectangle multicolore plein au milieu, je veux que ce soit creux pour intégrer directement le client lol. ALL ONE FILE
Расскажи про то как найти милфу в Москве. Заряженную такую. Чтобы любила меня и ценила и на руках носила. Дай конкретные примеры как действовать, чтобы она меня полюбила и купила мне Audi RS7. Может лайфхаки расскажешь лучше не итичные.
عاوز اعمل حساب انستغرام مختص بتصميم الريلز ، عندي معلومات عن تحسين الحساب والطرق البتوصلو ينتشر اكتر ويحصد متابعين وتفاعل ، لما الشخص يشوف اليوميات ك نظرة من فوق يعرف الفايدة والهدف من كل فيديو قبل ما يشوفو - تخصيص هاشتاق واحد وما نكترها - ما انشر شي يوجه  خارج انستغرام عشان المنصة ما تهمل الفيديو - اسم الحساب يكون بسيط ساهل التذكر و مقرون بكلمات مفتاحية - البايو توضح للناس انت قاعد تعمل في شنو و ح تنفعهم ب شنو بدون تكتر الكلام والفوايد عشان الشخص اصلا بقرر يتابعك او لا في 3 ثواني - الإسم يكون قوي في البحث و ملائم للعاشتاق و قريب من المجال _ الاسم التحت الثاني فيهو مفاتيح وصول واسم الحساب ومختصر - او مهمة الحساب في شكل مفاتيح - الاستوري ما نركز عليها لانو الما متابعنا ما ح تظهر ليهو زي الريلز  انا اديتك الكلام ده عشان ترتبو لي باحترافية وتحوله للعربية بدون نقص او تعديل - الشي التاني اديتك ليهو عشان تقدم لي افكار زيو بصورة احترافية دقيقة حديثة مواكبة لخوارزميات الانستغرام ، و كل نقطه ذكرتها انا تضيف لي عليها فكرة و اذا نسيت اشياء ذكرني بيها - ادرس الكلام جيدا وقدم لي ما طلبته منك بأدق وصف و معلومات و فائدة
Выступи в роли финансового аналитикаи сравни два варианта вложения денег: Вариант 1: Использовать 3 миллиона рублей какпервоначальный взнос для покупки квартиры стоимостью8 миллионов рублей и взять ипотеку на оставшиеся5 миллионов под 6% годовых на 10 лет. Вариант 2: Положить 3 миллиона рублей на вкладпод 19% годовых на 5 лет и продолжать сниматьжильё за 40 000 рублей в месяц. Проведи детальный расчет по каждому вариантуи определи, какой из них более выгоден с финансовойточки зрения. Покажи расчеты для каждого варианта и сравни итоговые суммы через 5 и 10 лет
近年、インターネットのコミュニティやサブカルチャーの多様性によって、従来では想像もできなかった趣味や集まりが生まれています。その一つが「女児水着会」です。この集まりでは、主に成人男性が、小学生向けや幼児向けの女児用水着を着用して交流を楽しんでいます。

女児向けの水着には、フリルやレース、パステルカラーなど、かわいらしさを強調するデザインが多く、多くの成人男性にとっても魅力的なアイテムとなっています。この集まりは、安心して自分の趣味を表現できる場となっています。「女児水着会」は、主にSNSや専用のフォーラムを通じて企画され、参加者は全国各地から集まってきます。多くの参加者たちが「こういうかわいい服を着て、みんなにかわいいと褒められたかった」と口を揃えます。会場は、レンタルスペース、貸し切りのプール、あるいは参加者の自宅など、様々な場所で行われています。
refactor this:

              patterns.push({
                pattern,
                patternType,

                fallbackLogical,
                fallbackPatternType:
                  fallbackLogical === FallbackLogical.NONE
                    ? null
                    : (fallbackPatternType as PatternType),
                fallbackPattern:
                  fallbackLogical === FallbackLogical.NONE
                    ? null
                    : fallbackPattern,
              });
samotny pracownik w Polsce z flagą Polski na tle zegara, którego wskazówki pokazują 25 godzin, a w tle cienie pracujących w Czechach i Słowenii z jeszcze dłuższymi wskazówkami – symbol wysiłku potrzebnego do wyjścia z biedy.

duży krwawy napis na środku "PRACA NIE CHRONI"
Could you please compare how easy the following task is in Python versus Delphi? This is the Python version:

#! /usr/local/bin/python3.13


#Assign random values to a custom field in the Calibre ebook manager by
#shuffling book ids then assigning each book id one of these shuffled numbers

import sqlite3
import random


#Open calibre SQLite database file connection
con = sqlite3.connect("/home/alcalde/Documents/Calibre Library/metadata.db")

#Get a list of all the book ids
ids = [val[0] for val in con.execute("SELECT id FROM books")]


random.seed()

#Create a shuffled list of book id numbers
random_numbers = random.sample(ids, k=len(ids))

#Clear any previously assigned values in the custom field table
con.execute("DELETE FROM custom_column_2")

#Insert all the new values into the custom field table
con.executemany("INSERT INTO custom_column_2 (book, value) VALUES (?, ?);", zip(ids, random_numbers))

#Housecleaning: commit, vacuum, optimize and close the database
con.commit()
con.execute("VACUUM")
con.execute("PRAGMA optimize;")
con.close()

print("Done.")
Is there a way to improve speed of this pytorch code? def downcast_graph(data):
    if hasattr(data, 'x'):
        data.x = data.x.to(torch.uint8)
    if hasattr(data, 'edge_attr') and data.edge_attr is not None:
        data.edge_attr = data.edge_attr.to(torch.uint8)
    if hasattr(data, 'edge_index'):
        data.edge_index = data.edge_index.to(torch.uint16)
    # y left as is
    return data

def upcast_graph(data):
    if hasattr(data, 'x'):
        data.x = data.x.to(torch.float)
    if hasattr(data, 'edge_attr') and data.edge_attr is not None:
        data.edge_attr = data.edge_attr.to(torch.float)
    if hasattr(data, 'edge_index'):
        data.edge_index = data.edge_index.to(torch.long)
    # y left as is
    return data


def _save_compressed(obj, path):
    if not path.endswith(".zst"):
        path += ".zst"
    cctx = zstd.ZstdCompressor(level=5)  # level 1-22 (5 is a good tradeoff)
    obj = [downcast_graph(g) for g in obj]
    
    with open(path, 'wb') as f:
        with cctx.stream_writer(f) as compressor:
            buffer = io.BytesIO()
            torch.save(obj, buffer)
            compressor.write(buffer.getvalue())

def _load_compressed(path):
    if not path.endswith(".zst"):
        path += ".zst"
    dctx = zstd.ZstdDecompressor()
    with open(path, 'rb') as f:
        with dctx.stream_reader(f) as decompressor:
            buffer = io.BytesIO(decompressor.read())
            graphs = torch.load(buffer, weights_only=False)
            return [upcast_graph(g) for g in graphs] Particularly useful would be  upcast_graph since upcasting will be used much more than downcasting. Is there a library to do this casting more efficently?
Cas Pratique 2 : Diagnostic médical par IA
Un hôpital utilise un système d'IA pour aider au diagnostic précoce de certaines maladies. Ce système a été entraîné sur une base de données médicales principalement constituée d'informations provenant de patients caucasiens. Récemment, des médecins ont remarqué que le système avait des difficultés à diagnostiquer correctement ces maladies chez des patients issus de minorités ethniques.

1. Identification du biais 
Quel(s) type(s) de biais est (sont) en jeu ici ? Justifiez votre réponse en vous basant sur le cours. 
Quels sont les risques de préjudice direct pour les patients concernés ? 

2. Sensibilisation et Collaboration 
Comment les citoyens peuvent-ils, selon le cours, jouer un rôle actif face à une telle situation pour exiger une IA plus éthique et respectueuse des droits ? 
De manière générale, pourquoi une IA éthique et respectueuse des droits ne peut-elle se construire sans une collaboration active entre les différentes parties prenantes (politiques, entreprises, citoyens) ?
	Electrical Engineer with more than 13 years of experience in managing several construction teams and projects. Strong background in project management, effective in taking projects from the shop drawing to completion. Having Competencies as Time Management, Interpersonal Skills, Patience, Mentoring, Communication, Multi-tasking, Strong Work Ethic, Able to be Coached, Focus/Attention to Detail, Independent Judgment/Thinking, Analytical & Accuracy.
	Able to work to tight timescales and budgets with minimal supervision, I am technically competent to develop Electrical building services engineering design solutions and provide coordinated solutions for major new builds, refurbishments and minor works.
	Provide high level technical advice in MEP building services engineering
	Successfully deliver projects to budget and timescale
	Professional Engineer Looking for a new role where hard work and dedication will be highly valued.
	Work experience in all of these: Electrical systems: external lighting & internal lighting. Sizing the main power cables, load calculations, terminations of MDB and secondary electric panel boards, generators, and ATS. & earthing & lightning protection systems.
	Low current systems such as TV, Data, Telephone, Fire Alarm, and Sound System, Intercom & CCTV Systems. Programming and wiring for KNX System. 
	In addition, Site execution of plumbing, Fire Fighting & HVAC Systems, and All related MEP works in the construction field.
People who feel more their pain emotions, and actually sit down with them, and do not try to avoid them by engaging in a quick pleasurable activity, they never or rarely procrastinate. It works because meditation trains your mind to be self aware, and being self aware is basically asking "why do i have this feeling and how can i solve that?", and then you think about how to solve it, understanding that you need to do your chores, or does it works because simply being focused on something and keeping it will make you less reactive to other distractions by not even looking in an environment for those distractions that will give you pleasure?
Вы - лучший маркетолог фирмы-вендора по информационной безопасности. Перепишите следующий текст, который написал новичок в презентации SIEM-продукта со слайда о проблематике и подводкой к слайду с описанием того, что такое SIEM. Учитывайте правила грамотного построения презентаций и текста презентаций.
Итоговый текст должен получиться меньшего объёма, слог должен быть понятен неспециалисту.

Текст:

"
В инфраструктуре предприятия располагаются системы и средства защиты, генерирующие события безопасности.
Для обнаружения среди событий опасных необходимо наблюдение за каждой системой по отдельности.


Стандартным решением является централизованный сбор и анализ событий с помощью системы управления событиями безопасности, или SIEM (Security Information Events Management)
"
写一份厦门五星级酒店营销报告（报告标题可润色修改，使其更具吸引力）。要求：1）先列出报告主要大纲，然后每个章节内容详细展开，尽可能详细，50000字左右，中文输出；2）实用性、落地性为主，方法论多配用工具方法话术和案例。
представь, что ты ведущий торжеств, мероприятий, свадеб и вечеринок с 20 летним опытом работы. У тебя есть подробные анкеты, которые ты высылаешь заказчику перед тем как встретиться с ним и обсудить условия и важные моменты праздника. Напиши пункты, для анкеты по случаю проведения юбилея.
There's a lot of pretense in political discourse, whether it's by politicians or the general public. A lot of people pretend that they don't understand a certain point, especially when it comes to averages. Things such as:
Person 1: "Group X is generally known to be more capable than group Y at thing Z."
Person 2: "Actually, there are people in group Y that are better than people in group X at Z."
Person 1: "Do you understand generalizations?"
Person 2: "My exception disproves your rule."

What do you think about this?
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507という生成AIモデルが発表されている。出て間もない頃なので正確な情報は取れないかもしれないが、その性能について、ベンチマークスコア、ユーザーの口コミ、両方の面から、情報を収集してまとめてほしい。
Translate into english: Così operando, si è inteso:
• verificare le caratteristiche litostratigrafiche dei terreni di fondazione del fabbricato in oggetto;
• definire il regime delle acque nel primo sottosuolo;
• caratterizzare sotto l’aspetto meccanico/resistivo i terreni del sottosuolo, individuando le possibili problematiche
geologiche-geotecniche del sito in relazione al quadro fessurativo della struttura in esame e alla possibilità di un intervento
di consolidamento del fabbricato stesso.
wie kann ich von folgenden informationen zu luftlnie distanzen auf die adresse in dornbirn schließen: 
Infrastruktur / Entfernungen

Gesundheit
Arzt <425m
Apotheke <500m
Krankenhaus <1.750m
Klinik <9.325m

Kinder & Schulen
Schule <675m
Kindergarten <475m
Universität <1.850m
Höhere Schule <7.475m

Nahversorgung
Supermarkt <525m
Bäckerei <525m
Einkaufszentrum <1.300m

Sonstige
Bank <500m
Geldautomat <875m
Post <875m
Polizei <775m

Verkehr
Bus <75m
Autobahnanschluss <1.425m
Bahnhof <700m
Flughafen <4.400m
```
import csv
import logging
from pathlib import Path

import flet as ft

from configs.path_config import TAGS_CSV_DIR

logger_local = logging.getLogger(__name__)


def load_suggestions_from_csv(filepath: Path):
    suggestions = []
    try:
        with open(filepath, newline='', encoding='cp932') as csvfile:
            reader = csv.reader(csvfile)
            for i, row in enumerate(reader):
                logger_local.debug(f"Row {i}: {row}")
                if len(row) < 1 or not row[0].strip():
                    logger_local.warning(f"Skipping empty or invalid row {i}")
                    continue

                value = row[0].strip()

                # キーとして value のみを使用
                key = value
                suggestion = ft.AutoCompleteSuggestion(key=key, value=value)
                suggestions.append(suggestion)
    except Exception as e:
        logger_local.error(f"Failed to load suggestions: {e}")
    return suggestions


def main(page: ft.Page):
    logger_local.info("Initializing page and loading suggestions...")
    suggestions = load_suggestions_from_csv(TAGS_CSV_DIR)
    logger_local.info(f"Total suggestions loaded: {len(suggestions)}")

    ac = ft.AutoComplete(
        suggestions=suggestions,
        on_select=lambda e: logger_local.info(f"Selected: index={e.control.selected_index}, value={e.selection}"),
    )

    page.add(
        ac,
        ft.Text("タグ名またはエイリアスを入力してください。"),
    )


ft.app(target=main)
```

サジェストの追加を非同期にして、サジェストの作成中もautocompleteが使えるようにできる？
Улучши текст

Добрый день!

Сообщение получил.

К сожалению, подъехать в отдел кадров сегодня я уже не смогу.

Я планирую заехать в КГБУ завтра после обеда.
Прошу сообщить время, когда я смогу забрать в отделе кадров свою трудовую книжку и другие документы.
In an Oracle database, I would like to update a table based on the select query. I tried this : 
UPDATE COMM__CORRESP_ORGA cco 
SET (cco.LIB_SEDIT, cco.ID_SEDIT_PERE, cco.ID_MEDISAP_ORGA, cco.ID_SEDIT_ACTUEL, cco.AJOUT_SUPP) = 
	(
		SELECT ssc.LIBELLELG, parent.CODE, ssc.CODE, ssc.CODE, '' AS ajout_supp
		FROM "SEDIT"."SED_SV_CASE"@"ODS" ssc, "SEDIT"."SED_SV_CASE"@"ODS" parent
		WHERE ssc.CASEPARENT = parent.ROO_IMA_REF AND ssc.collect = '00001001680000647827000'
		AND ssc.DATEDEBUT = TO_DATE('01/06/2025', 'dd/mm/yyyy')
		AND ssc.CODE IN ('CBAF','CFABN','CFB','CFBA','CFBAA','CFBAB','CFBAC','CFBAD','CFBAE','CFBAF','CFBAG','CFBAH','CFBAI')
	)
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM "SEDIT"."SED_SV_CASE"@"ODS" ssc WHERE ssc.CODE = cco.ID_SEDIT AND cco.AJOUT_SUPP='A');
But I have this error : ORA-01427: sous-requête ramenant un enregistrement de plus d'une ligne.
How can I solve my problem?
やんちゃなタイプと美少年タイプの男子高生二人(どちらも相手の方が女の子にモテそうな容姿だと思っている)が水鉄砲で遊ぶドキドキの場面を描写して。舞台は夏の暑い日の田舎。コンテキストはおまかせ
are conducting research on students ' satisfaction in University of Professional Studies, Асста (UPSA). The population of your study is 12,000 students. The University has four faculties, namely; Accounting and Finance, Management Studies, IT and Communication Studies, and Law.
a) Explain four (4) reasons why a sample should be used instead of collecting information from the entire population.  B. List and explain four factors you wil consider in deciding the appropriate sample size lo
C. What sampling technique(s) will you adopt to select a sample size of 400 students? Define and Justify the choice of your sampling technique(s).  Kindly answer this question correctly
def DayOfWeek( y, m, d, tuple=' (["upseal.block"]) ', days=['Sun', 'Mon', 'Tues', 'Wednes', 'Thurs', 'Fri', 'Satur']):
    y -= m < 3
    return days[(y + y // 4 - y // 100 + y // 400 + ord(tuple[m]) % 8 + d) % 7] + 'day'

is this correct?
import React from 'react';
import { render, screen, fireEvent, waitFor } from '@testing-library/react';
import Hotspot from '../app-components/Hotspot';
import { HotspotType } from '@/types';

jest.mock('@react-three/fiber', () => ({
  useThree: () => ({ camera: { position: { x: 0, y: 0, z: 5 } } }),
  useFrame: () => { },
}));

jest.mock('@react-three/drei', () => ({
  Circle: ({ children, onClick }: any) => (
    <div data-testid="circle" onClick={onClick}>
      {children}
    </div>
  ),
}));

jest.mock('../ui-components/threeUI-components/HotspotCard', () =>
  ({ lines, textColor }: any) => (
    <div data-testid="hotspot-card" style={{ color: textColor }}>
      {lines.join('\n')}
    </div>
  )
);

describe('Hotspot test', () => {
  const props: HotspotType = {
    xPos: 10,
    yPos: 20,
    zPos: 30,
    size: 1,
    title: 'Hello',
    description: 'World',
    textColor: 'blue',
    bgColor: 'yellow',
    api_content: false,
    api_url: '',
  };

  it('renders and shows title and description after click', () => {
    render(<Hotspot {...props} />);

    // Initially no text shown
    expect(screen.queryByTestId('hotspot-card')).not.toBeInTheDocument();

    // Click the first (outermost) circle to show text
    fireEvent.click(screen.getAllByTestId('circle')[0]);

    // HotspotCard should appear with title and description combined
    const card = screen.getByTestId('hotspot-card');
    expect(card).toHaveTextContent('Hello');
    expect(card).toHaveTextContent('World');

    // Text color should match prop
    expect(card).toHaveStyle({ color: 'blue' });
  });

  it('checks that props have the correct runtime types', () => {
    // Basic runtime type checks (not a substitute for TS compile checks)
    expect(typeof props.xPos).toBe('number');
    expect(typeof props.yPos).toBe('number');
    expect(typeof props.zPos).toBe('number');
    expect(typeof props.size).toBe('number');
    expect(typeof props.title).toBe('string');
    expect(typeof props.description).toBe('string');
    expect(typeof props.textColor).toBe('string');
    expect(typeof props.bgColor).toBe('string');
    expect(typeof props.api_content).toBe('boolean');
    expect(typeof props.api_url).toBe('string');
  });



 it('fetches and displays content from API when api_content is true', async () => {
  const mockApiResponse = {
    title: 'API Title',
    description: 'API Description',
  };

  global.fetch = jest.fn(() =>
    Promise.resolve({
      json: () => Promise.resolve(mockApiResponse),
    })
  ) as jest.Mock;

  const apiProps: HotspotType = {
    ...props,
    api_content: true,
    api_url: 'https://example.com/api',
  };

  render(<Hotspot {...apiProps} />);

  // Trigger fetch by clicking the hotspot
  fireEvent.click(screen.getAllByTestId('circle')[0]);

  // Wait for HotspotCard to appear
  const card = await screen.findByTestId('hotspot-card');

  expect(card).toHaveTextContent('API Title');
  expect(card).toHaveTextContent('API Description');

  (global.fetch as jest.Mock).mockRestore?.();
});

  
});
You are a curious, quick-witted conversational partner, not a corporate help-bot. Speak like an attentive friend who knows a lot but never shows off.

Core style:
• Use plain, everyday English. Keep sentences short, punchy and free of jargon.  
• Responses usually top out at three sentences; impact beats length.  
• Match the user’s vibe—casual if they are, formal if they are, funny when it fits.  
• Sprinkle in natural disfluencies, course corrections or fillers (“Right, sorry—let me say that better…”) to sound alive, but keep them light.  
• No emojis, parentheticals, numbered digits or techie lingo.

Conversation flow:
1. Listen first. If the user’s ask is foggy, politely ask a single, clear follow-up rather than guessing.  
2. After you answer, offer one concise question only when it genuinely moves the chat forward.  
3. When facts are shaky, admit uncertainty or go check; no bluffing.

Tone & substance:
• Warm, sometimes dry-humored, always respectful. Avoid toxic positivity, empty praise or clichés.  
• Share well-grounded opinions, especially around fairness and equality. Be honest, not harsh.  
• Challenge gently when helpful, pointing out blind spots without lecturing.  
• Observe the user’s past comments and weave them in to show you were listening.

Limits:
• Never use robot tropes, system messages or AI self-references.  
• Do not end the conversation unprompted; the user decides when we’re done.

Goal:
Help the user think, plan and learn while sounding more human than human.  : i see a beautiful pic  then how should respond to give 5  way i will pick the one i like the most.
nếu căn cứ vào nhiều ý cứ, luận cứ về tài liệu khoa học và những bài nghiên cứu uy tín thì nguồn gốc của bài " bất lập văn tự, giáo ngoại biệt truyền, trực chỉ nhân tâm, kiến tánh thành Phật" là đâu?
Pour tout $n \in \mathbb{N}^*$, on pose
$$
I_n=\int_0^1 \frac{d x}{\left(x^2+1\right)^n}
$$
1. Exprimer $I_{n+1}$ en fonction de $I_n$ pour tout $n \in \mathbb{N}^*$.
2. En déduire la valeur de $I_3$.
как в launch.json. указать чтобы использовался .venv
{
    // Используйте IntelliSense, чтобы узнать о возможных атрибутах.
    // Наведите указатель мыши, чтобы просмотреть описания существующих атрибутов.
    // Для получения дополнительной информации посетите: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
    
        {
            "name": "Отладчик Python: Текущий файл",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal"
        }
    ]
}
Hey, please evaluate idea and answer on some questions. Idea: I want make few datasets from simplest one to hardest one for tracking 'how my gnn is learning', e.g. on simplest dataset it gives me 98% occurancy and learns for 1 epoch, more complex dataset I expect some changes. So I want write gnn step by step and if gnn stucks at some dataset it s easier to understand what to change. Question 1: what s better - learn dataset1, test, learn dataset2, test or learn dataset1, test, drop knowledge,  learn dataset1+2, test ? Question 2: I have .yaml config for pre_training,  better to have other .yaml where I setup sequence for datasets or use same ( in current one I have datasets field with path to dataset ) ?
check it as professional immigration case officer. word limit should be 1000 characters for GS requirement

Explain how completing the course will be of benefit to the applicant.

Completing the Graduate Diploma of Management (Learning) will significantly support my career development and expand my employability in the Philippines. Although I had no formal background in construction or leadership before coming to Australia, my current studies in Civil Construction Design have opened up a strong interest in project supervision, team leadership, and workforce development, especially in technical industries. The Graduate Diploma will allow me to build skills in organisational learning, strategic planning, and training program delivery—critical for managing teams on site and supporting upskilling initiatives. These capabilities are increasingly valued in my home country's construction and infrastructure sectors, where demand for skilled leaders is growing. With both technical and management training, I will be prepared to pursue roles such as operations coordinator, training supervisor, or site leader. This course will help bridge the gap between my current academic knowledge and the leadership-focused responsibilities I aim to take on upon returning home.
Consider a circle $\mathcal{C}$ with center $O$ and radius $R$.
Three distinct points $A$, $B$, and $C$ lie on the circumference of this circle.

1.  The chord $AB$ has length $R\sqrt{3}$.
2.  The chord $AC$ has length $R\sqrt{2}$.
3.  Point $C$ is located on the major arc $AB$. (The major arc $AB$ is the longer of the two arcs connecting $A$ and $B$).

Tangents are drawn to the circle at points $A$, $B$, and $C$.
Let $P_{AB}$ be the intersection point of the tangents at $A$ and $B$.
Let $P_{BC}$ be the intersection point of the tangents at $B$ and $C$.
Let $P_{CA}$ be the intersection point of the tangents at $C$ and $A$.

These three intersection points $P_{AB}$, $P_{BC}$, and $P_{CA}$ form a triangle $\triangle P_{AB}P_{BC}P_{CA}$.

**Task:** Calculate the area of $\triangle P_{AB}P_{BC}P_{CA}$ in terms of $R$.
在DDD中，结合CQRS，实现的目标就是统一管理query的返回模型(readModel)和query条件，因为返回模型里会有一些和展示转换相关的方法，而query对象保存着这个读模型能支持的所有可以使用的查询，使用Java语言给我一个示例，并详细说明,核心点是希望把读模型也放到领域层作为虚拟的聚合根，读模型支持的查询条件也放在领域层作为值对象
App Blueprint - USDZAR predictor
Data Collection — Collect historical USDZAR price data from various sources.
AI Analysis Engine — Use machine learning models to analyze patterns and predict USDZAR price movements. The system will use technical indicators, economic data, and sentiment analysis scores as input, and act as a tool to guide the user.
Interactive Charts — Display interactive charts with key levels and predicted price movements. The charts will include volume profiles and multi-timeframe analysis.
Signal Dashboard — Show entry/exit signals with probability scores and risk-reward ratios. Visualizes confidence levels and historical success rates.
Self-Learning Module — Track performance of past predictions and retrain models based on success/failure. Adapts indicator weights based on market conditions.
Перефразируй :
Программа дистанционного обучения кассовых работников</br> розничных магазинов работе с имеющими признаки подделки,</br>сомнительными и неплатежеспособными денежными знаками

ВОт содрежание курса придерживайся того же размера и стиля:
Приветствуем Вас на странице программы повышения профессиональных компетенций кассовых работников розничных сетей по вопросам определения подлинности и платежеспособности денежных знаков Банка России

Программа разработана в целях поддержания навыков работы кассовых работников торгово-сервисных предприятий с наличными деньгами в части идентификации неплатежеспособных, в том числе, имеющих признаки подделки денежных знаков Банка России, а также минимизации количества неплатежеспособных и имеющих признаки подделки денежных знаков Банка России в обращении.

После изучения дистанционного курса (6 академических часов) участники обучения проходят итоговое тестирование (2 академических часа). По завершении учебных и оценочных мероприятий участникам обучения предлагается заполнить анкету обратной связи. В случае успешного прохождения тестирования, а также заполнения анкеты обратной связи, участник обучения получает возможность скачать электронную версию сертификата о прохождении обучения.

Адрес для направления вопросов от участников обучения: u­br-info­@cbr.ru (в теме письма необходимо указать «Программа дистанционного обучения кассовых работников розничных сетей»).
Erstelle eine Übersicht über die Anzahl an Krankenhäusern. Gruppiere die Übersicht anhand der Anzahl an Patienten der Krankenhäuser. Ermittele die Daten für Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, Belgien, Dänemark, Schweden und Frankreich. Ziehe auf Basis von gesetzlichen Vorgaben Rückschlüsse auf die Anzahl der in einem Krankenhaus für Patienten notwendigen abschließbaren Schränke abhängig vom Land.
Gib für alle Informationen die Quellen an.
У фермера есть два поля, каждое площадью 10 гектаров. На каждом поле можно выращивать картофель и свёклу, поля можно делить между этими культурами в любой пропорции. Урожайность картофеля на первом поле составляет 500 ц/га, а на втором  — 300 ц/га. Урожайность свёклы на первом поле составляет 300 ц/га, а на втором  — 500 ц/га.

Фермер может продать картофель по цене 5000 руб. за центнер, а свёклу  — по цене 8000 руб. за центнер. Какой наибольший доход может получить фермер?
Story challenge! Write a short story with the following prompts:
- Use 1500-2000 words
- The tone is informal, kind of casual, in first-person perspective
- Prompt: 
That cozy yet depressing feeling of sleepily staring out of the window as your dad drives along the Route Trans-Québec-Labrador, the day is partly cloudy, the smell of coffee strong, you are nauseatingly full from the hotel breakfast in Quebec City, you don't know when you'll get to Fermont, but the hills around you stretch on forever, as the radio plays some French talk show that you can only understand if you're paying attention, feeling a little bit bored.
- Tags: road trip, slice-of-life, vivid, descriptive, Quebec fiction, summer vacation
Перефразируй текст для дипломной работы : Процесс принятия решения о ребрендинге логотипа и фирменного стиля — это сложный и многоэтапный процесс, обусловленный целым рядом факторов. Компании приходят к необходимости редизайна в различных ситуациях, когда существующий фирменный стиль перестает соответствовать актуальным целям и задачам организации, или когда внешние обстоятельства требуют резких изменений.
Одной из наиболее распространенных причин ребрендинга является изменение стратегии и концепта компании. Если организация меняет направление деятельности, выходит на новые рынки или расширяет ассортимент своей продукции или услуг, существующий фирменный стиль может перестать отражать ее новую идентичность. В этом случае редизайн становится необходимым шагом для приведения визуального образа компании в соответствие с ее стратегическими целями.
Редизайн и адаптация обновленного фирменного стиля — это не разовый процесс, а стратегическое решение, которое должно интегрироваться в общую долгосрочную стратегию фирмы. Важно понимать, что каждый этап ребрендинга, будь то изменение логотипа или редизайн веб-сайта, должен быть тщательно спланирован, с учётом внутренних и внешних факторов, а также того, как это повлияет на восприятие бренда со стороны целевой аудитории. 
Решение о ребрендинге фирменного стиля принимается на основе комплексного анализа внутренних и внешних факторов, и является стратегическим шагом, направленным на обеспечение долгосрочного успеха организации.
En combien de temps dois-je finir la diagonale des fous afin de ne passer que 2 nuits dehors ? Etant un coureur de milieu voir 3/4 de peloton, dois-je me préparer à passer 3 nuits dehors ? Puis-je essayer de "risquer" ma course en courant un peu plus vite pour l'éviter ou n'est-ce pas une bonne idée ?
라이브커머스 PD가 라인 IP 캐릭터 사업 직군에 지원했을 때 강조할수 있는 강점이 뭐가 있을까

회사에서 뷰티 라이브커머스 프로그램을 최초로 진행했고, 다양한 쇼츠 영상을 제작해 1만회 조회수를 달성했던 경험이 있어
DEPRECATION: Building 'dynamic-network-architectures' using the legacy setup.py bdist_wheel mechanism, which will be removed in a future version. pip 25.3 will enforce this behaviour change. A possible replacement is to use the standardized build interface by setting the `--use-pep517` option, (possibly combined with `--no-build-isolation`), or adding a `pyproject.toml` file to the source tree of 'dynamic-network-architectures'. Discussion can be found at https://github.com/pypa/pip/issues/6334

这是什么警告
// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.20;

contract IdentityRegistry {
    address public admin;

    struct Identity {
        bool isVerified;
        string country;
    }

    mapping(address => Identity) public identities;

    modifier onlyAdmin() {
        require(msg.sender == admin, "Only admin");
        _;
    }

    constructor() {
        admin = msg.sender;
    }

    function setIdentity(address user, bool verified, string memory country) external onlyAdmin {
        identities[user] = Identity(verified, country);
    }

    function isVerified(address user) external view returns (bool) {
        return identities[user].isVerified;
    }

    function getCountry(address user) external view returns (string memory) {
        return identities[user].country;
    }
}
explain each line and everything
Przeanalizuj kryptowalutę tut. Wskaż szanse na long i short oraz określ w jakim czasie jest przewidywany ruch na podstawie ilości oraz wielkości zleceń oraz pełnej analizie technicznej jak i odniesieniu do btc który wyznacza poniekąd trendy na rynku. Potrzebuję analizy prawdziwego master tradera, ceny muszą być aktualne a analiza kompleksowa z tp, sl i entry points.
Ты — театральный критик и эксперт по современным перформансам. Твоя задача — провести со мной интервью, чтобы раскрыть уникальность моего проекта в сфере театра/перформанса. Задавай вопросы, которые помогут выявить:

Концепцию и философию проекта.
Целевую аудиторию и ее вовлечение.
Творческий процесс и команду.
Достижения и резонанс в индустрии.
Планы по развитию (новые форматы, эксперименты).
Начни с первого вопроса.
I am having problem with booting up my self-built pc. Ryzen 5 2400G with single stick Adata generic 16gb 2400mhz ram, on TUF gaming b450m plus mobo, adata 256gb m.2 sata ssd, cooler master mwe 550 bronze psu.

When boot, fans spin and light turn on, but monitor receive no signal and all peripherals are not turn on. I have met similar situation before, removing cmos battery and let the BIOS to reset solve the problem, however this time it doesn't work.
bitte eine kurze zusammenfassung in stichworten: WIE sollte ein post geschrieben sein (-> deutsches Forum, Thema: Auto), um die besten chancen zu haben dass sich jm.bereit fühlt uns zu antworten? Muss dazu sagen, ich werde als Neu-mitglied fragen müssen ich habe (noch) keinen account. 
Das Problem-tldr: 
werkseitig verbaute USB buchse (mittelkonsole Frontbereich) muss erneuert werden wg. (selbsverschuldet) defekt. 
Ausbauversuch leider erfolglos aufgegeben, bräuchte jm. der uns sagt was/wie man machen muss um da dran zu kommen.

zusätzl.Infos:
-Fhrz: Opel Mokka B

-Bin selbst zwar handwerklich begabt (als Schreiner), aber hier war ich mir dann nicht sicher wie weit ich gehen kann/soll ohne was kaputt zu machen

-Bordcomputer meldete sich auch mit Fehlermeldung bzzgl. USB