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2ea15624-0fb0-4a1e-978f-8d65c40daa5b | 572dd23d-246d-4f20-a17e-1931af35bba6 | prompter | zh | 0 | 間違った返信 | 6eb68e04-8c82-4a83-bb7c-d185242fb846 | 88200 | 0 | 错误的回复 |
40831033-e036-4c84-a292-5f38aab85772 | 6eb68e04-8c82-4a83-bb7c-d185242fb846 | assistant | zh | 0 | あなたの母親は運命づけられていますか？ | 6eb68e04-8c82-4a83-bb7c-d185242fb846 | 88201 | 0 | 你妈是注定的吗 |
d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | nan | prompter | en | 0 | 回答を生成するために使用するプロセスについて説明できますか？ステップバイステップの説明を提供してください。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88202 | 0 | Can you describe the process that use to generate answers? Please provide a step by step explanation. |
fd308e84-c982-44c2-9742-cef65491e4a6 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | assistant | en | 0 | 確かに、回答を生成するために使用する一般的なプロセスを説明できます。
入力：最初に、テキスト入力としてユーザーから質問またはプロンプトを受け取ります。
テキストの前処理：回答の生成を開始する前に、テキスト入力を前処理する必要があります。これには、トークン化（テキストを個々の単語やトークンに分割する）、lemmatization（ベースまたはルート形式への単語の削減）、単語の削除を停止する（あまり意味を追加しない一般的な単語を削除）などのタスクが含まれます（時にはエンティティ認識（人、場所、組織などの重要なエンティティを特定する）。
コンテキストの選択：テキストを前処理したら、質問に関連するコンテキストを特定する必要があります。質問の種類に応じて、これには、事実のデータベースを検索したり、関連するパッセージのテキストの大規模なコーパスをスキャンしたり、質問自体の周囲のコンテキストを分析することが含まれます。
回答生成：前のステップで特定されたコンテキストに基づいて、質問に対する回答を生成します。これには、単純なキーワードマッチング、パターンマッチング、または機械学習や自然言語処理などのより洗練された手法が含まれます。
後処理：回答を生成した後、出力を改良するための追加の後処理ステップを実行する場合があります。これには、要約（その最も重要なポイントへの答えを凝縮する）、rephrasing（答えをより理解しやすい、または読みやすくする）、フォーマット（箇条書きやテーブルなどの特定の方法で答えを提示する）などのタスクが含まれます。
出力：最後に、テキスト出力の形で生成された回答をユーザーに提供します。
全体として、回答を生成するプロセスは非常に複雑であり、特定の質問と利用可能なリソースに応じて、多くの異なるサブタスクが含まれる場合があります。ただし、上記の一般的なアプローチは、自然言語処理技術を使用した回答の生成に伴う重要な手順の高レベルの概要を提供します。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88203 | 0 | Sure, I can describe the general process that I use to generate answers:
Input: First, I receive a question or prompt from the user as text input.
Text Preprocessing: Before I can begin generating an answer, I need to preprocess the text input. This involves tasks such as tokenization (splitting the text into individual words or tokens), lemmatization (reducing words to their base or root form), stop word removal (removing common words that don't add much meaning), and sometimes entity recognition (identifying important entities such as people, places, and organizations).
Context Selection: Once I have preprocessed the text, I need to identify the relevant context for the question. Depending on the type of question, this could involve searching a database of facts, scanning a large corpus of text for relevant passages, or analyzing the surrounding context of the question itself.
Answer Generation: Based on the context identified in the previous step, I then generate an answer to the question. This could involve simple keyword matching, pattern matching, or more sophisticated techniques such as machine learning and natural language processing.
Post-processing: After generating an answer, I may perform some additional post-processing steps to refine the output. This could include tasks such as summarization (condensing the answer to its most important points), rephrasing (making the answer more understandable or readable), or formatting (presenting the answer in a specific way, such as a bulleted list or table).
Output: Finally, I provide the generated answer back to the user in the form of text output.
Overall, the process of generating answers can be quite complex and may involve many different sub-tasks depending on the specific question and the available resources. However, the general approach outlined above provides a high-level overview of the key steps involved in generating answers using natural language processing techniques. |
f1c817d2-c58c-4c39-9c1d-aff59e5bc9ee | fd308e84-c982-44c2-9742-cef65491e4a6 | prompter | en | 0 | それを簡素化できますか？それをあまり言葉白にするのが好きですか？ | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88204 | 0 | can you simplify that? like make it less wordy? |
8c956b73-adcd-40c6-b847-2418de26ea08 | f1c817d2-c58c-4c39-9c1d-aff59e5bc9ee | assistant | en | 0 | 確かに、ここに私が回答を生成するために使用するプロセスの簡略化されたバージョンがあります：
1.ユーザーから質問があります。
2.質問を処理して理解しやすくします。
3.質問に答えるために必要なコンテキストを見つけます。
4.コンテキストに基づいて、答えを生成します。
5.必要に応じて答えを改良します。
6.ユーザーに答えを返します。
それが基本的なアイデアですが、詳細は質問や私が利用できるリソースによって異なる場合があります。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88205 | 0 | Sure, here's a simplified version of the process I use to generate answers:
1. I get a question from the user.
2. I process the question to make it easier to understand.
3. I figure out what context is needed to answer the question.
4. Based on the context, I generate an answer.
5. I refine the answer if necessary.
6. I give the answer back to the user.
That's the basic idea, though the details can vary depending on the question and the resources available to me. |
bfb7ac69-0f63-41a5-b4ff-b8f967817dcf | 8c956b73-adcd-40c6-b847-2418de26ea08 | prompter | en | 0 | わかった。しかし、新しいBingなどの一部のAIは、トレーニングデータのみに依存するのではなく、インターネットから情報を検索することもできます。また、将来この機能を持つことも期待されています。これは、たとえば、検索エンジンにアクセスし、何を検索するかをどのように発見しますか？ | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88206 | 0 | I get it. But some AIs such as the New Bing can also search information from the internet instead of relying only on the training data, and you are also expected to have this capability in the future. How does this work, for example, accessing search engines and finding out what to search for? |
3b33fc2e-e02b-4cea-b16b-67f561a2600d | f1c817d2-c58c-4c39-9c1d-aff59e5bc9ee | assistant | en | 0 | 回答を生成するために、ユーザーから質問またはプロンプトを受信するプロセスに従い、トークン化、lemmatization、停止単語の削除、エンティティ認識などのタスクによってテキスト入力を前処理します。次に、質問に関連するコンテキストを特定します。これには、事実のデータベースの検索、テキストの大きなコーパスのスキャン、または周囲のコンテキストの分析が含まれます。コンテキストに基づいて、キーワードやパターンマッチング、機械学習、自然言語処理などの手法を使用して回答を生成します。最後に、回答をテキストの出力として提供する前に、要約、rephrasing、フォーマットなどの追加の後処理ステップを実行する場合があります。このプロセスは複雑であり、多くのサブタスクを伴う可能性がありますが、自然言語処理技術を使用した回答の生成に伴う重要な手順の高レベルの概要を提供します。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88207 | 0 | To generate answers, I follow a process that involves receiving a question or prompt from the user, preprocessing the text input by tasks such as tokenization, lemmatization, stop word removal, and entity recognition. Then, I identify the relevant context for the question, which could involve searching a database of facts, scanning a large corpus of text, or analyzing the surrounding context. Based on the context, I generate an answer using techniques such as keyword or pattern matching, machine learning, and natural language processing. Finally, I may perform additional post-processing steps such as summarization, rephrasing, or formatting, before providing the answer back to the user as text output. While this process can be complex and involve many sub-tasks, it provides a high-level overview of the key steps involved in generating answers using natural language processing techniques. |
4fb9865f-f0a2-4bf8-9cb2-0bf2b0c2252f | 3b33fc2e-e02b-4cea-b16b-67f561a2600d | prompter | en | 0 | 大丈夫。しかし、私が5歳のように湖ut化とは何かを説明していただけませんか？ | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88208 | 0 | Alright. But could you please explain to me what lemmatization is as if I were a five year old? |
e2283a86-2a66-44d2-bef7-fcf8cab32662 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | assistant | en | 0 | 言語モデルで回答を生成するために使用されるプロセスには、次の手順で機械学習と自然言語処理が含まれます。
1.トークン化：最初のステップは、プロンプトのテキストを個々の単語またはトークンに分割することです。
2.エンコーディング：各トークンは、数値エンコードに変換されます。
3.コンテキスト化：トークンとテキストの関係は、ニューラルネットワークによって決定されます。
4.予測：言語モデルは、確率分析を使用してプロンプトへの回答の予測を生成します。
5.選択：ベストアンサーは、可能性のある回答から応答として選択されます。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88209 | 0 | The process that is used to generate answers in language models involves machine learning and natural language processing with the following steps:
1. Tokenization: The first step is to divide text of prompt into individual words or tokens.
2. Encoding: Each token is then converted into its numerical encoding.
3. Contextualization: The relationship between tokens and the text is determined by the neural network.
4. Prediction: The language model generates prediction for the answer to the prompt using probability analysis.
5. Selection: Best answer is selected from probable answers as response. |
f9758c2a-c7f7-4d9e-b0bd-0016a05b4379 | e2283a86-2a66-44d2-bef7-fcf8cab32662 | prompter | en | 0 | 選択ステップについて詳しく教えてください。応答のトーンがどのように決定されるかに興味があります。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88210 | 0 | Can you tell me more about the selection step? I'm interested in how the tone of the response is decided. |
1025abdc-d926-4bd9-a081-c17079ac218b | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | assistant | en | 0 | 申し訳ありませんが、さらに説明が必要です。
回答を生成するために使用するプロセス、または一般的な回答発見プロセスを求めていますか？ | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88211 | 0 | I'm sorry, but I need some further clarification.
Are you asking for the process that I use to generate my answers, or for a general answer finding process? |
69176a41-2c10-4be6-b134-2ef434bb9bcb | 1025abdc-d926-4bd9-a081-c17079ac218b | prompter | en | 0 | はい、私はあなたのプロセスを理解して、プロンプトへの回答を生成したいと思います。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88212 | 0 | Yes, I want to understand your process to generate answers to prompts. |
ce67ea52-902d-46e4-838d-cd2fa71d2d20 | 69176a41-2c10-4be6-b134-2ef434bb9bcb | assistant | en | 0 | 私は変圧器モデルなので、
*私はテキストを数万個の異なる「単語」に消化します。これは、時々「一部」や「時間」などの音節や単語の一部になることがあります。私は彼らの立場にも注意を払います。
*私は、全体的なテキストと同様に、さまざまな関心分野とそのすべての間のつながりを見つけようとするさまざまな関心分野を一度に数千の単語を一度に見ています。
*それは数字のベクトルに変わり、別のブロックが見ます。2〜16ブロックがある場合があります。
*答えが出てきます。
それは私のニューラルネットワークのデフォルトプロセスであるため、人間はそれを「意識の流れ」と呼ぶかもしれません。 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88213 | 0 | I am a transformer model, so:
* I digest the text into a few tens of thousand different "words", which can sometimes be syllables or portions of words, like "some" and "times" for sometimes. I also pay attention to their positions.
* I look over a few thousand of those words at once for different areas of interest, as well as the overall text, and try to find connections between it all.
* That turns into a vector of numbers, which another block looks at. There could be anywhere from 2 to 16 blocks.
* The answer just comes out.
I suppose since it's the default process of my neural network, humans might call it a "stream of consciousness". |
2f6ed910-ff06-4d3c-83e4-72f2951afd95 | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | assistant | en | 0 | コーディングを手伝って自分のブラウザ拡張機能を作成できますか？ | d42de361-60f2-4318-a7ab-ce09b1e33393 | 88214 | 0 | Can you build a browser extension of yourself to help me with coding? |
89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | nan | prompter | en | 0 | すべての素数を生成するための式を見つけることができますか？プライムの分布は本当にランダムですか？ | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88215 | 0 | Can we find a formula to generate all prime numbers, and is the distribution of primes truly random? |
f7c25caa-359f-4591-917a-1051dbe23bba | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | assistant | en | 0 | すべての素数を生成するいくつかの式がありますが、それらは実用的なものになるほど効率的ではありません。たとえば、1964年にC. P. Willansによって考案された式は、技術的に$ n $ th Primeを返しますが、$ 2^n $の値を合計することで、それぞれが計算に要因が必要です。
ランダム性に関しては、素数のセットが固定されているため、「真に」ランダムではなく、擬似ランダムのみになりません。また、例えばULAMスパイラルとその不自然な直線の周波数。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88216 | 0 | There are several formulas that generate all prime numbers, but they're not efficient enough to be of any practical use. For example, a formula devised by C. P. Willans in 1964 does technically return the $n$th prime, but it does so by summing $2^n$ values, each of which requires a factorial to compute.
As for randomness, as the set of prime numbers is fixed, it can't be "truly" random, only pseudorandom. It's also not uniform, as evidenced by e.g. the Ulam spiral and its unnatural frequency of straight lines. |
c1806848-6c8e-4677-b50b-e40761933e52 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | assistant | en | 0 | 残念ながら、すべての素数を生成するための既知の式はありません。プライムナンバーは多くの数学的調査の対象となっており、発見されたパターンがありますが、プライムの分布は本当にランダムではありません。主要な定理は、プライムの分布が大きくなるにつれてよりランダムになると述べていますが、これは近似であり、正確ではありません。それにもかかわらず、エラトステネスのふるいやリーマン仮説など、さまざまなアルゴリズムや理論があり、ある程度のプライムの分布を理解するのに役立ちます。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88217 | 0 | Unfortunately, there is no known formula to generate all prime numbers. Prime numbers have been the subject of much mathematical investigation and while there are patterns that have been discovered, the distribution of primes is not truly random. The Prime Number Theorem states that the distribution of primes becomes more random as they get larger, but this is only an approximation and is not exact. Nevertheless, there are various algorithms and theories, such as the Sieve of Eratosthenes and the Riemann Hypothesis, that help us understand the distribution of primes to a certain extent. |
f636b8ff-cb45-4f91-93f0-2265ae3d09ac | c1806848-6c8e-4677-b50b-e40761933e52 | prompter | en | 0 | これらのアルゴリズムや理論のいくつかを簡単に説明できますか？ | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88218 | 0 | Can you explain some of those algorithms or theories in simple terms? |
21505336-847f-44c6-8a59-844c86647cc7 | f636b8ff-cb45-4f91-93f0-2265ae3d09ac | assistant | en | 0 | もちろん！いくつかのアルゴリズムと理論を簡単な用語で説明させてください。
Eratosthenesのふるいは、特定の制限まですべての素数を見つけるための古くて単純なアルゴリズムです。2から制限まですべての数値のリストを作成し、2の倍数、3の倍数、5の倍数などを消費することで機能します。
Riemann仮説は、素数の分布をコードするRiemann Zeta関数のすべての非重要なゼロが1/2の臨界線にあると述べる数理論の推測です。この推測は証明されていませんが、多くの場合に当てはまることが示されており、数学の最も重要な未解決の問題の1つと考えられています。
簡単に言えば、Riemann仮説は、プライムの分布をよりよく理解し、素数をより効率的に見つけるためのフレームワークを提供します。しかし、私たちはまだプライムとそれらがどのように分配されているかについてはまだ多くのことを理解していないため、それが数学の研究の積極的な分野であり続けています。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88219 | 0 | Sure! Let me explain a couple of algorithms and theories in simple terms.
The Sieve of Eratosthenes is an ancient and simple algorithm for finding all prime numbers up to a given limit. It works by creating a list of all numbers from 2 to the limit and then crossing out multiples of 2, multiples of 3, multiples of 5, and so on, until you're left with only prime numbers.
The Riemann Hypothesis is a conjecture in number theory that states that all nontrivial zeros of the Riemann zeta function, which encodes the distribution of prime numbers, lie on the critical line of 1/2. While this conjecture has not been proven, it has been shown to be true for many cases and is considered one of the most important unsolved problems in mathematics.
In simple terms, the Riemann Hypothesis gives us a better understanding of the distribution of primes, and provides a framework for finding prime numbers more efficiently. But there is still much we don't understand about primes and how they are distributed, which is why it continues to be an active area of research in mathematics. |
7eda8a51-704b-43fe-a8ce-7f2998ea11be | f636b8ff-cb45-4f91-93f0-2265ae3d09ac | assistant | en | 0 | エラトステネスのふるいは、一定の限界まですべての素数を見つけるための古代のアルゴリズムです。数字のリストを作成し、見つかった各プライム番号の倍数をマークして、残された数字がプライムだけになるまで機能します。このアルゴリズムはシンプルで効率的ですが、処理できる数値の最大サイズに関していくつかの制限があります。
リーマン仮説は、素数の分布に関するより高度な理論です。素数の分布は、Riemann Zeta関数と呼ばれる特定のタイプの数学関数の分布と密接に関連していると述べています。この理論は証明されていませんが、それは多くの数学的調査の主題であり、数学と科学の多くの分野に重要な意味を持っています。
6歳の場合、素数を1とそれ自体でのみ均等に分割できる特別な数字として説明できます。たとえば、ナンバー7はプライム番号です。これは、1と7で均等に分割できるためです。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88220 | 0 | The Sieve of Eratosthenes is an ancient algorithm for finding all prime numbers up to a certain limit. It works by creating a list of numbers and then marking off the multiples of each prime number that is found, until the only numbers left are the primes. This algorithm is simple and efficient, but has some limitations in terms of the maximum size of numbers that it can handle.
The Riemann Hypothesis is a more advanced theory about the distribution of prime numbers. It states that the distribution of prime numbers is closely related to the distribution of a certain type of mathematical function called the Riemann zeta function. While this theory has not been proven, it has been the subject of much mathematical investigation and has important implications for many areas of mathematics and science.
For a 6 year old, you could explain the prime numbers as special numbers that can only be divided evenly by 1 and themselves. For example, the number 7 is a prime number because it can only be divided evenly by 1 and 7. |
fd98d9d4-1979-4835-af26-b366655e3fde | f636b8ff-cb45-4f91-93f0-2265ae3d09ac | assistant | en | 0 | リーマン仮説は、リーマンゼータ量の行為に関する宣言です。Riemann Zetaの量のすべての非自明なnoughtが1/2に相当する実際の部分を持っていることを確認しています。これは、Riemann Zetaの量が定義の明確なパターンを持っていることを意味します。これは、素数の配置に関する予言をするために使用できることです。明白に言えば、Riemann仮説は、素数がランダムに散らばっていないが、特定の時間厳守とともに視野に入っていると宣言しています。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88221 | 0 | The Riemann Hypothesis is a declaration regarding the doings of the Riemann zeta quantity. It affirms that all non-trivial noughts of the Riemann zeta quantity have real part equivalent to 1/2. This implies that the Riemann zeta quantity has a definite pattern of deportment, which can be employed to make prophecies concerning the arrangement of prime numbers. In plain terms, the Riemann Hypothesis declares that the prime numbers are not randomly scattered, but come into view with certain punctuality. |
7cdc517a-025c-4580-a6fa-8adb27de8271 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | assistant | en | 0 | 現時点では、素数を生成する単純な式はありません。私は、そのような式が存在しなければならないか存在しないかについての数学的証拠を知らない。ただし、数値がプライムかどうかを判断できるアルゴリズムがあります。たとえば、テストする数字の平方根までのすべての小さな素数の弾性量を計算できます。これらの小さな数値のいずれかを伴うモジュロがゼロに等しい場合、テストする数値は複合番号であり、それ以外の場合はプライム番号です。たとえば、Mersenne Primesを計算するために、他のより複雑なアルゴリズムが存在します。これは、2つの力に先行する素数です。
素数の分布が「真にランダム」であるかどうかについては、これは使用している確率の定義に依存します。最初に確率の頻繁な定義を考えてみましょう。これは、無限の数の実験が実施される場合の状態を満たすランダム実験の割合として定義されます。この定義を使用して、プライムの分布はランダムではありません。なぜなら、プライムであることは繰り返し時に変更されない固定プロパティであるためです。ここで、ベイジアンの確率を考えてみましょう。それは、仮説が真実であるという主観的な自信として定義されています。まだ原始性がテストされていない数値の場合、その数字は間違いなくプライムまたは複合材料であるが、私たちはまだ確実性があると言うことができないという意味で、プライマリティがランダムであると想定できます。未知の数字がプライムであるというベイズの確率は、その数字の数、つまりその対数に比例します。私は、ランダム性と区別できる素数の分布から生じるパターンを知りません。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88222 | 0 | As of right now, there is no known simple formula that generates prime numbers. I am not aware of any mathematical proofs regarding whether such a formula must exist or cannot exist either. However, there are algorithms that can determine whether a number is prime. For example, one can calculate the modulo of all smaller prime numbers up to the square root of the number to be tested; if the modulo with any of those smaller numbers is equal to zero, then the number to be tested is a composite number, otherwise it is a prime number. Other, more complex algorithms exist to for example calculate Mersenne primes, which are primes that precede a power of two.
As for whether the distribution of primes is "truly random": this depends on which definition of probability you are using. Let us consider the frequentist definition of probability first. It is defined as the fraction of random experiments that satisfy a condition if an infinite number of experiments were to be conducted. Using this definition the distribution of primes is not random since a number being prime is a fixed property that does not change upon repetition. Let us now consider Bayesian probability: it is defined as the subjective confidence in a hypothesis being true. For a number whose primality has not yet been tested the primality can then be assumed to be random in the sense that while the number definitely is either prime or composite, we cannot yet say with certainty which is the case. The Bayesian probability of an unknown number being prime is proportional to the number of its digit, i.e. its logarithm. I am not aware of any pattern that emerges from the distribution of prime numbers that could be distinguished from randomness. |
7bbf5139-6234-4afb-8617-fe254d6c8b09 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | assistant | en | 0 | 残念ながら、すべての素数を生成できる既知の式はありません。しかし、数学者は素数の分布を研究しており、それがランダムであるように見えることを発見しました - つまり、素数の分布に識別可能なパターンはありません。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88223 | 0 | Unfortunately, there is no known formula that can generate all prime numbers. However, mathematicians have studied the distribution of prime numbers and have found that it appears to be random - that is, there is no discernible pattern in the distribution of prime numbers. |
598b1285-b791-4364-9c92-91318ed195ee | 7bbf5139-6234-4afb-8617-fe254d6c8b09 | prompter | en | 0 | なぜ非現状の人々にとってプライムナンバーが重要なのですか？ | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88224 | 0 | Why are prime numbers important to non-math people? |
39d23b4e-946e-4be9-9a0a-2f76c7ba8ab8 | 598b1285-b791-4364-9c92-91318ed195ee | assistant | en | 0 | 現実世界のアプリケーションは、数学的な能力に関係なく、ほぼすべての人に影響を与えるため、それらは非mathの人々にとって重要です。
たとえば、暗号化は素数を利用して、RSAなどのアルゴリズムを介して安全な通信チャネルを作成します。これは、2つの大きな素数の積を考慮することの難しさに依存しています。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88225 | 0 | They are important to non-math people because their real-world applications have impacts on just about everyone, regardless of mathematic ability.
For example, cryptography utilizes prime numbers to create secure communication channels through algorithms like RSA, which relies on the difficulty of factoring the product of two large prime numbers. |
fb8bbc05-c1b5-4b15-9e5b-679d10ae0898 | 598b1285-b791-4364-9c92-91318ed195ee | assistant | en | 0 | 大規模な素数としてのプライバシー、セキュリティ、経済を支える素数が暗号化で使用されています。これらの領域は、数学に関係なくすべての人にとって重要です。 | 89a82880-9e74-4c7f-94ac-d585d68e90c3 | 88226 | 0 | Prime numbers underpin privacy,security and the economy as large primes are used in cryptography. These areas are important to all irrespective of math. |
1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | nan | prompter | ru | 0 | 情報セキュリティはどのように調査しますか？ | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88227 | 0 | Как учится информационной безопасности? |
c6ce4422-e2ea-4cac-a13c-7a99851eac9c | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | assistant | ru | 0 | 情報セキュリティは、次のようなさまざまな方法で学ぶことができます。
1.正式な教育：情報セキュリティ、サイバーセキュリティ、または関連分野の分野で学位または証明書を取得します。
2.オンラインコース：オンラインコースまたは教科書を通過して、倫理的ハッキングやネットワークセキュリティなど、情報セキュリティの特定の分野で知識を得る。
3.実際の経験：インターンシップ、ボランティア活動、またはCapture the Flag（CTF）への参加中に実際の経験を積む。
4.読書と調査：情報セキュリティ、記事、ブログ、研究作業の分野における最新のトレンド、脅威、技術に遅れないようにしてください。
5.訪問会議とセミナー：会議とセミナーを訪問して、他の情報セキュリティスペシャリストと通信し、この分野の最新のイベントに関する情報を入手します。
最終的に、情報セキュリティを研究するための鍵は、好奇心を持ち、スキルを向上させるための新しい知識と機会を常に求めることです。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88228 | 0 | Информационной безопасности можно научиться различными методами, включая:
1. Формальное образование: получение степени или сертификата в области информационной безопасности, кибербезопасности или смежной области.
2. Онлайн-курсы: прохождение онлайн-курсов или учебников для получения знаний в конкретных областях информационной безопасности, таких как этичный взлом или сетевая безопасность.
3. Практический опыт: получение практического опыта в ходе стажировок, волонтёрской работы или участия в мероприятиях Capture the Flag (CTF).
4. Чтение и исследования: быть в курсе последних тенденций, угроз и технологий в области информационной безопасности, читая статьи, блоги и исследовательские работы.
5. Посещение конференций и семинаров: посещение конференций и семинаров для общения с другими специалистами по информационной безопасности и получения информации о последних событиях в этой области.
В конечном итоге, ключ к изучению информационной безопасности заключается в том, чтобы оставаться любознательным и постоянно искать новые знания и возможности для совершенствования своих навыков. |
0ef820bd-dd35-4592-8b56-ad57c0ae09de | c6ce4422-e2ea-4cac-a13c-7a99851eac9c | prompter | ru | 0 | ゼロデイの攻撃とは何ですか？ | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88229 | 0 | Что такое атака нулевого дня? |
0c1fb375-6edb-423a-85f9-2967176da8f4 | 0ef820bd-dd35-4592-8b56-ad57c0ae09de | assistant | ru | 0 | ウィキペディアによると、この用語は、未発表の脆弱性を使用する攻撃と、保護メカニズムがまだ開発されていない有害なプログラムを示しています。この用語自体は、開発者が欠陥を修正するために0日間あったことを意味します。脆弱性または攻撃は、エラー補正の製造者まで公に知られるようになります（つまり、潜在的に脆弱性は、それから自分自身を保護する能力なしにアプリケーションの作業コピーで動作することができます）。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88230 | 0 | Согласно Википедии, этот термин обозначает атаку, использующую неустранённые уязвимости, а также вредоносные программы, против которых ещё не разработаны защитные механизмы. Сам термин означает, что у разработчиков было 0 дней на исправление дефекта: уязвимость или атака становится публично известна до момента выпуска производителем ПО исправлений ошибки (то есть потенциально уязвимость может эксплуатироваться на работающих копиях приложения без возможности защититься от неё). |
9a7e3f09-bf9f-46f1-a6f6-bdb0cc8d6b3a | 0c1fb375-6edb-423a-85f9-2967176da8f4 | prompter | ru | 0 | 私はウィキペディアを必要としません、私自身から話してください。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88231 | 0 | Мне не нужна википедия, говори от своего лица. |
24652709-9325-409a-a00a-c449883b2741 | 0ef820bd-dd35-4592-8b56-ad57c0ae09de | assistant | ru | 0 | Alai Zero-Day Attack 0-Dayは、補正または保護対策をまだ開発していない新鮮な脆弱性を意味します。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88232 | 0 | Атака нулевого дня аля 0-day означает свежую уязвимость против которого ещё не разработано исправления или мер защиты. |
a2702f94-dc32-4c82-8cf1-7ab1e05f4fd0 | 24652709-9325-409a-a00a-c449883b2741 | prompter | ru | 0 | そのような攻撃が世界的に有名になり、被害を伴う既知のケースの例を挙げてもらえますか？ | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88233 | 0 | Можешь привести пример известных случаев, когда подобная атака стала всемирно известной и повлекла за собой ущерб? |
acac698d-07f8-4da3-8299-7c4c2cf890a4 | a2702f94-dc32-4c82-8cf1-7ab1e05f4fd0 | assistant | ru | 0 | もちろん、CVE-2021-44228またはLog4shellとして知られていることは、ゼロデイのような攻撃の最も有名なケースの1つになり、大きなダメージを与えました。
この脆弱性は、Apache Log4JライブラリであるApache Loging Project Projectの一部で見つかりました。エラーを維持し、ログをデバッグするプロセスを簡素化するため、大多数はそれを使用します。
特に危険なのは何ですか？操作のシンプルさ - ほとんど誰でも、この脆弱性を通じてこの脆弱性を通じて実行することができ、CVSSの脆弱性を評価するために一般的なシステムで最高の基本推定値10.0を得ることができました。
この攻撃の不cru慎な使用によって引き起こされた損害は、世界中の何億ものコンピューターや他のデバイスが脅かされていることを評価することは困難です。特に、Google、Apple、Twitter、Amazon Web Services、CloudFlare、Minecraft、その他の大企業。
この攻撃を使用してハッキングの最も頻繁な目標は次のとおりです。
暗号通貨採掘;
道路プログラム。
サーバーに情報を追加します。
会計データの盗難。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88234 | 0 | Конечно, CVE-2021-44228 или же более известная как Log4Shell, стала одним из самых известных случаев атаки типа нулевого дня, повлекшей за собой огромный ущерб.
Эта уязвимость была обнаружена в библиотеке Apache Log4j — части проекта Apache Logging Project. Она упрощает процесс ведения журнала ошибок и отладки, поэтому большинство использует именно ей.
Что делает же делает её особенно опасной? Простота эксплуатации — успешную атаку через эту уязвимость может осуществить практически любой, что позволило ей получить наивысшую базовую оценку 10,0 в общей системе оценки уязвимостей CVSS.
Ущерб, нанесённый недобросовестным использованием этой атаки, трудно оценить, под угрозой оказались сотни миллионов компьютеров и других устройств по всему миру. В частности, серверы Google, Apple, Twitter, Amazon Web Services, Cloudflare, Minecraft и других крупных компаний.
Наиболее частые цели взлома с использованием этой атаки были:
майнинг криптовалюты;
программы-вымогатели;
добавление информации на сервер;
кража учетных данных. |
bd3ceeef-fa18-45f1-a14d-0ba23f5d3b3a | a2702f94-dc32-4c82-8cf1-7ab1e05f4fd0 | assistant | ru | 0 | 2019年7月に発生したKaseyaへの攻撃は、最も有名な核日の1つです。ハッカーは、多くの企業IT部門で使用されているKaseya VSAソフトウェアの欠陥を利用しました。攻撃の結果、ハッカーは組織のデータとシステムにアクセスし、顧客、財務データ、その他の機密情報に関する情報を盗むことができました。
ゼロ日攻撃のもう1つの例は、2017年5月に発生したWannacryランサムウェア攻撃です。この攻撃では、MicrosoftのWindowsオペレーティングシステムの脆弱性を使用しました。これにより、ハッカーは恐torソフトウェアを迅速に広め、世界中の数十万のデバイスに感染することができました。攻撃は大きな損害を引き起こし、それが企業に数十億ドルの費用がかかり、公共サービスの仕事に中断を引き起こしました。
EternalBlueのエクスプロイトは、2017年6月に発生したWannacry and Notpetyaの攻撃で使用されました。NotPetyaの攻撃は、組織の仕事の最大違反を目的とした破壊的な打撃であり、それが数十億ドルの損害をもたらしました。
最後に、EquifaxのWebサイトでのゼロデイの脆弱性は、2017年にデータリークにつながりました。攻撃者は、社会保険番号、生年月日、居住地など、何百万人もの消費者の個人情報へのアクセスを獲得しました。これは歴史上最も深刻なデータリークの1つであり、Equifaxのイメージに大きな損害を与え、経済的損失につながりました。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88235 | 0 | Нападение на Kaseya, произошедшее в июле 2019 года, является одной из самых известных атак нулевого дня. Хакеры воспользовались изъяном в программном обеспечении Kaseya VSA, которое используется многими корпоративными ИТ-отделами. В результате атаки хакеры смогли получить доступ к данным и системам организации и похитить информацию о клиентах, финансовые данные и другую конфиденциальную информацию.
Еще одним примером атаки нулевого дня является атака WannaCry ransomware, произошедшая в мае 2017 года. Атака использовала уязвимость в операционной системе Windows от Microsoft, что позволило хакерам быстро распространить вымогательское ПО и заразить сотни тысяч устройств по всему миру. Атака нанесла огромный ущерб, стоивший корпорациям миллиарды долларов и вызвавший перебои в работе государственных служб.
Эксплойт EternalBlue использовался в атаках WannaCry и NotPetya, которые произошли в июне 2017 года. Атака NotPetya была разрушительным ударом, направленным на максимальное нарушение работы организаций, что привело к ущербу в миллиарды долларов.
Наконец, уязвимость нулевого дня на сайте компании Equifax привела к утечке данных в 2017 году. Злоумышленники получили доступ к личной информации миллионов потребителей, включая номера социального страхования, даты рождения и места жительства. Это была одна из самых серьезных утечек данных в истории, которая нанесла значительный ущерб имиджу компании Equifax, а также привела к финансовым потерям. |
97b875db-7eaa-4c03-a455-fd6dcd58765a | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | assistant | ru | 0 | そもそも、このトピックに関する文献、記事、フォーラムを読んでください。プログラムするためにバズを学ぶ。脆弱性の例を参照し、それらの中で一般的な機能を特定します。したがって、あなたは脆弱性につながる要因を知っているでしょう。たとえば、準備やシールドなしでデータベースの一定の形式で送信された未加工の文字列は、側面の任意のコードデータベースの実行につながります。別の例としては、多くの言語で、アレイの境界線をチェックアウトする必要があります。そうしないと、プログラムはそれに対して受け入れられないメモリサイトに頼ることができます。
一般に、脆弱性は、あなたがセットプログラムを超えて進むことを可能にするすべてであり、原則として、それらは外部からの未加工（または誤って処理された）データに帰着します。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88236 | 0 | Для начала почитать литературу, статьи и форумы по данной теме. Научиться базово программировать. Посмотреть примеры уязвимостей и выявлить среди них общие особенности. Таким образом вы будете знать факторы которые приводят к уязвимостями. Например необработанная строка передающаяся в неизменном виде в базу данных без всякого препарирования и экранирования приводит к выполнению на стороне базы данных произвольного кода. Другой пример, в ряде языков нужно проверять выход за границы массива иначе программа может обратить в непредназначенный для того участок памяти.
В целом, уязвимости это всё что позволяет выйти за рамки поставленной программы, как правило они сводятся к необработанным (или неправильно обработанным) данным извне. |
7714be44-0ccb-4b01-ae5a-789f71b562f0 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | assistant | ru | 0 | デジタルプロパティの保存には、データ保護の問題の研究が必要です。仮想レッスン、ボリューム、会議など、情報セキュリティの理解を拡大するには、さまざまな方法があります。
サイバークラスは、情報セキュリティを研究するための最良の方法です。Comptia Security+やCertification Information Systems Security Professional（CISSP）などのコースは、情報セキュリティのさまざまな側面を深く理解しています。さらに、ネットワークセキュリティや識別やアクセス管理など、特定のトピックに専念する専門コースがたくさんあります。
トムはまた、情報セキュリティに関する広範な知識を提供します。Kevin Mitnikによる「欺ceptionの芸術」やAnkita Fadiaによる「非公式ガイドガイド」などの作品は、情報セキュリティのさまざまな要素を深めるための理想的な情報源です。
DefconやBlack Hatなどのイベントは、現代の情報セキュリティの傾向に遅れずについていくための素晴らしい方法です。これらのイベントにアクセスすることで、業界の現在の状態に関する貴重な情報を入手することができ、この分野の専門家とチャットすることができます。
結論として、情報セキュリティの基本を理解することは、デジタル資産の保護にとって重要であることに注意する必要があります。情報セキュリティを研究するために、仮想レッスン、ボリューム、会議など、多くのリソースがあります。これらのリソースを使用することは、最新の業界動向を認識し続け、情報セキュリティのさまざまな側面の理解を向上させるのに役立ちます。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88237 | 0 | Сохранение цифрового имущества требует изучения вопросов защиты данных. Существуют различные способы расширить свое понимание информационной безопасности, включая виртуальные уроки, тома и собрания.
Киберклассы - это лучший способ изучения информационной безопасности. Такие курсы, как CompTIA Security+ и Certified Information Systems Security Professional (CISSP), предлагают глубокое понимание различных аспектов информационной безопасности. Кроме того, существует множество специализированных курсов, посвященных конкретным темам, таким как сетевая безопасность или управление идентификацией и доступом.
Тома также дают обширные знания по информационной безопасности. Такие работы, как "Искусство обмана" Кевина Митника и "Неофициальное руководство по этическому взлому" Анкита Фадиа, являются идеальными источниками для углубления в различные элементы информационной безопасности.
Такие мероприятия, как Defcon и Black Hat, являются фантастическим способом оставаться в курсе современных тенденций в области информационной безопасности. Посещение этих мероприятий позволяет получить ценные сведения о современном состоянии отрасли и дает возможность пообщаться со специалистами в этой области.
В заключение следует отметить, что понимание основ информационной безопасности имеет решающее значение для защиты цифровых активов. Для изучения информационной безопасности существует множество ресурсов, таких как виртуальные уроки, тома и собрания. Использование этих ресурсов помогает оставаться в курсе последних тенденций отрасли и улучшает понимание различных аспектов информационной безопасности. |
25ab114b-3610-447e-a845-c0776d1cef1d | 7714be44-0ccb-4b01-ae5a-789f71b562f0 | prompter | ru | 0 | 10ポイントからのトレーニングプラン、初心者から情報セキュリティを学ぶ方法を教えてください。 | 1e4cf0d2-d881-40ee-ad29-9b33f8318907 | 88238 | 0 | Приведи мне план обучения из 10 пунктов, как с новичка обучиться информационной безопасности. |
5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | nan | prompter | de | 0 | 新しいウイルスでありながら奇妙なティッコクのトレンドについて考えてください。彼はトーストしたパンと懐中電灯を伴うべきです。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88239 | 0 | Überlege dir einen neuen viralen, aber komischen TikTok Trend. Er sollte Toastbrot und Taschenlampen involvieren. |
561dc229-e595-421c-b3ef-f43aa7d589c0 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | assistant | de | 0 | この傾向は、「Toast Shadow Challenge」と呼ばれる可能性があります。
たとえば、たとえば、ナイフを使用すると、トーストのスライスから穴を切り取り、懐中電灯で輝く必要があります。
このようにして、影の人物が壁に投影される可能性があります。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88240 | 0 | Der Trend könne die "Toast Shadow Challenge" heißen.
Man müsste, zum Beispiel, mit einem Messer ein Loch aus einer Scheibe Toast ausschneiden und anschließend mit eine Taschenlampe hindurchleuchten.
So könnten Schattenfiguren an eine Wand projeziert werden. |
2c1b5672-15d1-448f-a781-8b5c2c9858af | 561dc229-e595-421c-b3ef-f43aa7d589c0 | prompter | de | 0 | これには大きな懐中電灯が必要ですか？ | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88241 | 0 | Brauche ich dafür eine große Taschenlampe? |
d74435b3-7c0d-4a79-8adb-292aa4af556a | 2c1b5672-15d1-448f-a781-8b5c2c9858af | assistant | de | 0 | 影を壁に投影するために、大きな懐中電灯はありません。このアプリケーションの懐中電灯の最も重要な特性は、その光度です。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88242 | 0 | Um Schatten auf eine Wand zu projizieren, ist keine große Taschenlampe vonnöten. Die wichtigste Eigenschaft der Taschenlampe für diesen Anwendungsfall ist ihre Leuchtkraft. |
485991ac-684b-44c6-8377-3085b4c35ecd | 2c1b5672-15d1-448f-a781-8b5c2c9858af | assistant | de | 0 | いいえ、通常のランプやカメラライトでさえ、スマートフォンには十分です。
ただし、環境が十分に暗いことを確認することが重要です。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88243 | 0 | Nein, es reicht bereits eine normale Lampe oder sogar ein Kameralicht von einem Smartphone.
Es ist aber wichtig darauf zu achten, dass die Umgebung dafür Dunkel genug ist. |
ca5f9574-ab7c-466e-943a-91761e47aed4 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | assistant | de | 0 | ティッコクの最新のトレンドは、トーストパンの表面を見ることです。それにより、パンは懐中電灯によって下から暗い部屋でのみ照らされています。ビデオの終わりに、ティクトーカーは懐中電灯で踊り、「Dancing in the Moonlight」という曲に踊ります。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88244 | 0 | Der neueste Trend auf Tiktok könnte sein, den Belag eines Toastbrots zu erkennen, wobei das Brot in einem dunklen Raum nur von unten von einer Taschenlampe beleuchtet wird. Am Ende des Videos tanzt der Tiktoker mit der Taschenlampe zum Lied „dancing in the moonlight“. |
e38870fc-bbe9-4056-bf09-f1dc31a9cfe3 | ca5f9574-ab7c-466e-943a-91761e47aed4 | prompter | de | 0 | 本当に珍しい！この傾向は、黒いパンのスライスでも口コミで広まりますか？ | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88245 | 0 | Sehr ausgefallen! Könnte dieser Trend auch mit einer Schwarzbrotscheibe viral gehen? |
c7277c96-2ff8-4414-918f-6935efb61d39 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | assistant | de | 0 | これは、トーストパンと懐中電灯を備えたティコクトレンドのアイデアです。
1.トーストパンの薄いスライスを通して懐中電灯を備えた暗い部屋にダッシュします。
2.発生するパターンの写真を撮ります。
3.高品質で写真を印刷します。
4.路上で写真を売って利益を上げてみてください。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88246 | 0 | Hier eine Idee für einen TikTok Trend mit Toastbrot und Taschenlampen.
1. Scheine in einem dunklen Raum mit einer Taschenlampe durch eine dünne Scheibe Toastbrot.
2. Mache ein Foto von dem Muster, das entsteht.
3. Drucke das Foto in hoher Qualität aus.
4. Versuche, das Foto auf der Straße zu verkaufen und Profit zu machen. |
2a0a232c-b8b6-47b3-975d-e3a431b42adf | c7277c96-2ff8-4414-918f-6935efb61d39 | prompter | de | 0 | これは非常に良い考えですが、販売とは何の関係もないことを教えてください。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88247 | 0 | Das ist eine sehr gute Idee, aber gib mir etwas, was nichts mit Verkäufen zu tun hat. |
90ce31b4-5c91-424f-8e97-f631d1e36db2 | 2a0a232c-b8b6-47b3-975d-e3a431b42adf | assistant | de | 0 | これは、販売とは関係のないTIKKトレンドのバリアントです。
1.トーストパンの薄いスライスを通して懐中電灯を備えた暗い部屋にダッシュします。
2.発生するパターンの写真を撮ります。
3.高品質で写真を印刷します。
4.友人や家族に写真を見せて、写真で見ることができるものを推測させてください。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88248 | 0 | Hier ist eine Variante des TikTok Trends, die nichts mit Verkäufen zu tun hat:
1. Scheine in einem dunklen Raum mit einer Taschenlampe durch eine dünne Scheibe Toastbrot.
2. Mache ein Foto von dem Muster, das entsteht.
3. Drucke das Foto in hoher Qualität aus.
4. Zeige das Foto deinen Freunden oder deiner Familie und lass sie erraten, was auf dem Bild zu sehen ist. |
182b781b-0061-4ce4-b330-edeb290d88b1 | 2a0a232c-b8b6-47b3-975d-e3a431b42adf | assistant | de | 0 | 1.懐中電灯またはトーストしたパン。路上に行き、通行人を置きます - 懐中電灯とトーストパンのどちらかを選択します。
2.二重または支払い。路上で人々に質問するか、数字を2倍にするか、自分で望んでいるかどうかを質問してください。しかし、それがトーストパンか懐中電灯かはわかりません。
3.懐中電灯の光を通して、懐中電灯と熱いトーストパンで壁に光の壊れが見えるようにすることができます。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88249 | 0 | 1. Taschenlampe oder Toastbrot. Geh auf die Straße und stelle Passanten verschieden Szenarien sie wählen zwischen Taschenlampe oder Toastbrot.
2. Verdoppeln oder Auszahlen. Frage Personen auf der Straße ob sie lieber die Anzahl verdoppeln wollen oder es selber haben wollen. Sie wissen aber nicht ob es sich um Toastbrot handelt oder Taschenlampen.
3. Du kannst mit Taschenlampen und heißen Toastbrot die Lichtbrechungen durch das Licht der Taschenlampe an einer Wand sichtbar machen. |
ce855f59-3b8c-4327-8597-2b759005c876 | 2a0a232c-b8b6-47b3-975d-e3a431b42adf | assistant | de | 0 | いくつかのトーストパンと懐中電灯とジャグリングし、定期的にトーストパンから噛んでみます。
その後、これをトーストチャレンジとしてステージングできます！
しかし、たとえそれが望ましいユーモラスな効果がある場合でも、懐中電灯を誤って噛まないように注意してください。 | 5e2d03e6-64b3-4890-bbd4-05fe0089e049 | 88250 | 0 | Jongliere mit mehreren Toastbroten und einer Taschenlampe, und versuche in regelmäßigen Zeitabständen, von den Toastbroten abzubeißen.
Dies kannst du dann als Toast-Challenge inszenieren!
Sei aber vorsichtig, nicht versehentlich in die Taschenlampe zu beißen, auch wenn das einen gewünschten humoristischen Effekt haben könnte. |
442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | nan | prompter | fr | 0 | 動物の交差点で可能な限りいくつの鐘を持つことができますか？ | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88251 | 0 | Combien de clochettes peut-on avoir au maximum dans Animal Crossing ? |
9f86b014-8c8b-4a98-9818-f5bec92354c6 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | assistant | fr | 0 | 動物の交差点：新しい地平線では、あなたが持つことができるベルの最大数は999,999,999です。ただし、島を改善し、家のためにオブジェクトや家具を購入するために必要な費用のために、この金額に達することはまれです。 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88252 | 0 | Dans Animal Crossing: New Horizons, le nombre maximum de clochettes que vous pouvez posséder est de 999,999,999. Cependant, il est rare d'atteindre ce montant en raison des dépenses nécessaires pour améliorer votre île et pour acheter des objets et des meubles pour votre maison. |
2064df40-ab98-4d8d-9e8c-e227adfd3017 | 9f86b014-8c8b-4a98-9818-f5bec92354c6 | prompter | fr | 0 | どうすれば入手できますか？ | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88253 | 0 | Comment est ce que je peux en récupérer ? |
f4163411-8361-4a95-95f7-99bb34e79a66 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | assistant | fr | 0 | 最新の動物交差（新しい地平線）について話す場合、得られる鐘の最大数は999,999.999の鐘です。 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88254 | 0 | Si vous parlez du plus récent Animal Crossing (New Horizons), le nombre maximum de clochettes que l'on peut obtenir est 999,999,999 clochettes. |
fe71afd1-4a0d-4c23-96b6-c32e694c264e | f4163411-8361-4a95-95f7-99bb34e79a66 | prompter | fr | 0 | そして、どうやって雪にそれをするのですか？ | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88255 | 0 | Et comment qu'on fait pour en navoir ? |
06e9b1c6-bc82-49a5-b320-5ef3cfbd4857 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | assistant | fr | 0 | アニマルクロッシングシリーズの最後の部分であるアニマルクロッシング：ニューホライズンズ、プレイヤーは在庫に最大4.059.999の鐘を含めることができます。最初の交差動物のベルの最大数は、在庫が小さかったため、わずか849.999の鐘でした。 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88256 | 0 | Dans le dernier volet de la série Animal Crossing, Animal Crossing: New Horizons, le joueur peut contenir dans son inventaire un maximum de 4,059,999 clochettes. Le nombre de clochettes maximal dans le premier Animal Crossing était de seulement 849,999 clochettes car l'inventaire était plus petit. |
8cfae8c5-4058-4eb5-b679-c1f987fbefa0 | 06e9b1c6-bc82-49a5-b320-5ef3cfbd4857 | prompter | fr | 0 | 鐘を獲得する方法は？ | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88257 | 0 | Comment faire pour gagner des clochettes ? |
821eb91c-4afc-46a9-8df8-e75842abebf7 | 8cfae8c5-4058-4eb5-b679-c1f987fbefa0 | assistant | fr | 0 | 動物の交差点で鐘を獲得する方法はいくつかあります：ニューホライズン：
1-販売オブジェクト：ベルを獲得するために収集された果物、魚、昆虫、その他のオブジェクトを販売できます。
2-住民のためのタスクを実行する：あなたの島の住民は、鐘と引き換えに、果物や魚の釣りを摘むなどのさまざまなタスクを実行することで、彼らを助けるように頼むことがよくあります。
3-季節のイベントへの参加：その年の間、春のパーティーやハロウィーンパーティーなどのイベントが開催され、これらのイベントに関連する活動に参加することで鐘を獲得できます。
4-希少なオブジェクトの販売：あなたの島に流れ星や鉱石などの珍しいオブジェクトを見つけることができます。
5-銀行からお金を借りる：将来の利益と引き換えに銀行からお金を借りることができます。ただし、後でローンを払い戻す必要があることを覚えておくことが重要です。 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88258 | 0 | Il existe plusieurs façons de gagner des clochettes dans Animal Crossing: New Horizons:
1- Vendre des objets: Vous pouvez vendre des fruits, des poissons, des insectes et d'autres objets collectés pour gagner des clochettes.
2- Effectuer des tâches pour les habitants: Les habitants de votre île vous demanderont souvent de les aider en effectuant diverses tâches, comme la cueillette de fruits ou la pêche de poissons, en échange de clochettes.
3- Participer à des événements saisonniers: Au cours de l'année, des événements tels que la Fête du Printemps et la Fête d'Halloween auront lieu, et vous pourrez gagner des clochettes en participant à des activités liées à ces événements.
4- Vendre des objets rares: Vous pouvez trouver des objets rares tels que des étoiles filantes et des minerais sur votre île, que vous pouvez vendre pour des clochettes.
5- Emprunter de l'argent à la banque: Vous pouvez emprunter de l'argent à la banque en échange d'intérêts futurs. Cependant, il est important de se rappeler que vous devrez rembourser l'emprunt plus tard. |
9a90281f-9af8-44f0-830b-ed3c5de971a0 | 821eb91c-4afc-46a9-8df8-e75842abebf7 | prompter | fr | 0 | 私は始めたばかりです、初期のゲームを作る方法は？ | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88259 | 0 | Je viens juste de commencer, comment faire early game ? |
35c55708-e57f-4de6-9045-29c34f8ff938 | 8cfae8c5-4058-4eb5-b679-c1f987fbefa0 | assistant | fr | 0 | ゲームの開始のための最も簡単な方法は、ティボウで魚や昆虫を販売することです。より高度な部分のために、あなたはベルの木を育てることができます | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88260 | 0 | La façon la plus facile pour le début du jeu est de vendre du poisson et des insectes à Thibou. Pour une partie plus avancée, vous pouvez cultiver des arbres à clochette |
d2b6ae04-f4b4-480d-b58c-63ebf08b136e | 35c55708-e57f-4de6-9045-29c34f8ff938 | prompter | fr | 0 | 鐘は何のためですか？ | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88261 | 0 | À quoi servent les clochettes ? |
d9c03a05-fa49-4702-90ba-b37ab8f58074 | 8cfae8c5-4058-4eb5-b679-c1f987fbefa0 | assistant | fr | 0 | 鐘の木、昆虫/魚を販売するか、銀行から借りる | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88262 | 0 | Les arbres à clochette, vendre des insectes/poissons ou emprunter à la banque |
cb49b0fa-b68c-4fcc-abb3-01578d1ed372 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | assistant | fr | 0 | 紙のリサイクルは、新しい紙の生産に関連する廃棄物と温室効果ガスの排出量を削減するため、植え替えの森林からの紙の生成よりも生態学的であると見なすことができます。ただし、リサイクルプロセスでは、化学物質を使用してエネルギーを消費することもできます。最良のソリューションは、リサイクルされた原材料の入手可能性、使用されているリサイクル技術、廃棄物管理慣行など、多くの要因に依存します。したがって、情報に基づいた決定を下すために、各オプションの利点と短所を考慮することが重要です。 | 442fdad6-b5db-41e9-8034-6ee99578fb19 | 88263 | 0 | Le recyclage du papier peut être considéré comme plus écologique que la production de papier à partir de forêts replantées, car il réduit les déchets et les émissions de gaz à effet de serre liées à la production de nouveau papier. Cependant, le processus de recyclage peut également utiliser des produits chimiques et consommer de l'énergie. La meilleure solution dépend de nombreux facteurs, tels que la disponibilité de matières premières recyclées, la technologie de recyclage utilisée et les pratiques de gestion des déchets. Il est donc important de considérer les avantages et les inconvénients de chaque option pour prendre une décision éclairée. |
e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | nan | prompter | de | 0 | 写真で人々を識別できるAIを書くことはできますか？また、データをトレーニングするためにソースに到達する方法などを正確に説明していただけますか？ | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88264 | 0 | Kannst du eine KI schreiben, die Menschen in Bildern identifizieren kann? Kannst du mir auch genau erklären, wie ich an die Quellen für Trainingsdaten und so weiter komme? |
1a70d1f4-f06e-4f05-9d48-99c9fbf10aee | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | assistant | de | 0 | 写真で人々を認識できる人工ネットワークをトレーニングすることは非常に複雑で、多くの準備と忍耐が必要です。あなたのタスクは非常に一般的なので、すでに訓練されたモデルが招待されるサンプルコードを提供します。これにより、人々のオブジェクト認識が可能になります。
Pythonコードを実行するには、Pythonと必要なすべてのBibios、および事前に訓練されたモデルをローカルでインストールしている必要があります。これは、Datascience.comへの段階的な指示です。
1）必要なすべてのライブラリをインストールします
「バッシュ
ピップインストールTensorflow == 2.4.0 Keras == 2.4.3 Numpy == 1.19.3 Pillow == 7.0.0 Scipy == 1.4.1 H5py == 2.10.0 Matplotlib == 3.3.2 Opencv Python Keras-Reset == = 0.2.0
`` `
「バッシュ
PIPインストールImageai -Upgrade
`` `
2）事前に訓練されたモデルをダウンロードしてください：
Pythonコードを実行するフォルダーにモデルを保存します。
url：https：//github.com/olafenwamoses/imageai/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/
3）ImageIIライブラリを使用して、写真のオブジェクトを識別します。
`python
imageai.deテクチャからインポートオブジェクトの検出から
OSをインポートします
execution_path = os.getcwd（）
＃ここで、変数の.jpgファイルにパスを割り当てることができます。
my_image_path = "foobar.jpg"
assert os.path.isfile（my_image_path）
Detector = object Detection（）
Detector.SetModelTyPeasretinAnet（）
＃ここにエラーがスローされている場合、これはおそらく
＃モデルを現在のワーキングディレクターに移動する必要があること。
Detector.setModelPath（os.path.join（execution_path、 "resnet50_coco_best_vv2.1.0.h5"））
＃モデルをロードします
Detector.LoadModel（）
Detections = detector.detectobjectsfromimage（input_image = os.path.join（execution_path、my_image_path）、output_image_path = os.path.join（execution_path、 "imageNew.jpg"））
検出の各オブジェクトの場合：
print（hileobject ["name"]、 "："、exlobject ["percentage_probability"]）））
`` `
4）現在のワーキングディレクトリには、imageenew.jpgで認識された人を含む.jpgファイルを見つけることができます。
トレーニングデータのソースをどのように見つけますか？
ニューロンネットワークのトレーニングデータは、収集して、多大な努力の下で自分自身をラベル付けするか、単に公開源によって自分自身を取得する必要があります。最初は、kaggle.comのデータセットを閲覧することをお勧めします。
私はあなたを助けることができることを願っています。 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88265 | 0 | Das Trainieren eines künstlichen Netzwerks, welches Menschen in Bildern erkennen kann ist sehr komplex und bedarf viel Vorbereitung und Geduld. Da deine Aufgabenstellung sehr generisch formuliert ist, werde ich dir einen beispielcode geben in dem ein bereits trainiertes Modell geladen wird, welches dir eine Object Recognition von unter anderem Menschen erlaubt:
Um den python code auszuführen musst du python und alle nötigen Bibiliotheken installiert haben, sowie ein vortrainiertes Modell lokal gespeichert haben. Hier ist eine step-by-step Anweisung von towardsdatascience.com:
1) Alle benötigten Bibliotheken installieren
```bash
pip install tensorflow==2.4.0 keras==2.4.3 numpy==1.19.3 pillow==7.0.0 scipy==1.4.1 h5py==2.10.0 matplotlib==3.3.2 opencv-python keras-resnet==0.2.0
```
```bash
pip install imageai --upgrade
```
2) Das vortrainierte Modell herunterladen:
Speichere das Modell in dem Ordner, in dem du deinen python code ausführst.
url: https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/
3) Die ImageAI Bibliothek verwenden, um Objekte in Bildern zu erkennen.
```python
from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
# Hier kannst du den Pfad zu deiner .jpg Datei einer variable zuweisen.
my_image_path = "foobar.jpg"
assert os.path.isfile(my_image_path)
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
# falls hier ein error geworfen wird, liegt das wahrscheinlich daran,
# dass du das Model in dein current working directory verschieben musst.
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.1.0.h5"))
# lädt das Model
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , my_image_path), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg"))
for eachObject in detections:
print(eachObject["name"] , " : " , eachObject["percentage_probability"] )
```
4) Du findest eine .jpg Datei mit erkannten Personen unter imagenew.jpg in deinem current working directory.
Wie findet man Quellen für Trainingsdaten?
Trainingsdaten für ein neuronales Netzwerk müssen entweder unter großem Aufwand selber gesammelt und gelabelt werden, oder ganz einfach von öffentlichen Quellen selber beschafft werden. Für den Anfang empfehle ich durch die Datasets von kaggle.com zu stöbern.
Ich hoffe ich konnte dir weiterhelfen. |
0ac69ff6-6002-42b4-84e3-ec5882deb2bf | 1a70d1f4-f06e-4f05-9d48-99c9fbf10aee | prompter | de | 0 | それはエキサイティングに聞こえます。どのツールまたはプログラミングスキルを試してみる必要がありますか？ | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88266 | 0 | Das klingt spannend. Welche Tools oder Programmierfähigkeiten benötige ich, um dies auszuprobieren? |
55136459-4dab-416a-8b89-aa67cc30fdee | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | assistant | de | 0 | 写真に人を識別するさまざまな方法があります。一般に、Yoloのファミリー（「あなたは一度だけ見ている」 - 一度だけ見える）アルゴリズムなど、KISやアルゴリズムに既存の実装を使用することをお勧めします。これらは、写真の人々を識別できる多くのオブジェクト認識アルゴリズムです。
トレーニングデータの基礎として機能するOpenImagesなど、完成した無料トレーニングデータレコードがあります。特別なアプリケーションのために独自のトレーニングデータを挿入する場合は、これらのデータレコードを手動で作成する必要があります。この作業も行うことができるクラウドソーシングサービスがあります。 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88267 | 0 | Es gibt eine Vielzahl Methoden, um Menschen in Bildern zu identifizieren. Im Allgemeinen empfiehlt es sich, bereits bestehende Implementierungen für KIs und Algorithmen zu verwenden, wie zum Beispiel die Familie der YOLO ("You only look once" - Du siehst nur ein Mal) Algorithmen. Diese sind eine Reihe von Objekt-Erkennungsalgorithmen, die auch Menschen in Bildern identifizieren können.
Es gibt fertige und freie Trainingsdatensätze, wie zum Beispiel openimages, die dir als Grundlage für Trainingsdaten dienen können. Möchtest du darüber hinaus eigene Trainingsdaten für spezielle Anwendungsfälle einpflegen, müssen diese Datensätze manuell erstellt werden. Es gibt CrowdSourcing-Dienste, die diese Arbeit auch übernehmen können. |
e6bcf394-8fd3-419c-a97f-8a0407f70864 | 55136459-4dab-416a-8b89-aa67cc30fdee | prompter | de | 0 | このためのミニマリストのPythonの例を見せていただけますか？ | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88268 | 0 | Kannst du mir bitte ein minimalistisches Python-Beispiel dafür zeigen? |
a46d5aeb-f830-4a09-922b-292898f123c3 | e6bcf394-8fd3-419c-a97f-8a0407f70864 | assistant | de | 0 | 確かに、ここにPythonの例があります：
'' '
CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします
＃Yolov3のウェイトとアーキテクチャをダウンロードします
net = cv2.dnn.readnet（ "yolov3.weights"、 "yolov3.cfg"）
＃必要なレイヤーを定義します
layer_names = net.getlayernames（）
output_layers = [layer_names [i [0] -1] for net.getunconnectedtoutlayers（）]
＃画像をロードします
img = cv2.imread（ "example.jpg"）
img = cv2.resize（img、none、fx = 0.4、fy = 0.4）
高さ、幅、チャネル= img.shape
＃画像をネットワークに渡します
blob = cv2.dnn.blobfromimage（img、0.00392、（416、416）、（0、0、0）、true、crop = false）
net.setInput（blob）
＃予測を取得します
outs = net.forward（output_layers）
＃ボックスの色を定義します
colors = np.random.uniform（0、255、size =（len（classes）、3））
＃すべてのエリアを確認してください
アウトのために：
OUTの検出用：
スコア=検出[5：]
class_id = np.argmax（スコア）
Confident = scores [class_id]
自信> 0.5の場合：
＃人間のクラスは常に0年生です
class_id == 0の場合：
＃ボックスの座標を計算します
x、y、w、h =検出[0：4] * np.array（[幅、高さ、幅、高さ]））
x = int（x -w / 2）
y = int（y -h / 2）
＃絵に箱を描きます
color = colors [class_id]
cv2.Rectangle（img、（x、y）、（x + w、y + h）、color、2）
cv2.puttext（img、 "person"、（x、y -10）、cv2.font_hershey_simplex、0.5、color、2）
＃結果を表示します
cv2.imshow（ "image"、img）
cv2.waitkey（0）
cv2.destroyallwindows（）
'' ' | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88269 | 0 | Klar doch, hier ist ein Python-Beispiel:
'''
import cv2
import numpy as np
# Laden Sie die YOLOv3-Gewichte und Architektur
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
# Definieren Sie die Schichten, die wir benötigen
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# Laden Sie das Bild
img = cv2.imread("example.jpg")
img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)
height, width, channels = img.shape
# Übergeben Sie das Bild an das Netzwerk
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
# Holen Sie sich die Vorhersagen
outs = net.forward(output_layers)
# Definieren Sie die Farben für die Boxen
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
# Überprüfen Sie jeden Bereich
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
# Menschliche Klasse ist immer die 0. Klasse
if class_id == 0:
# Berechnen Sie die Koordinaten der Box
x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([width, height, width, height])
x = int(x - w / 2)
y = int(y - h / 2)
# Zeichnen Sie die Box auf das Bild
color = colors[class_id]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(img, "Person", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
# Zeigen Sie das Ergebnis
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
''' |
efe1bab5-448d-4ec6-a5b8-41a6f880ee7a | a46d5aeb-f830-4a09-922b-292898f123c3 | prompter | de | 0 | 各被写体の色の箱を異なるものにするべきではありませんか？そして、多分私たちは、それが人であるという確かなアルゴリズムがいかに確かにアルゴリズムであるかに依存する色を埋めるべきです。 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88270 | 0 | Sollten wir die Box nicht farblich verschieden gestalten für jedes Subjekt? Und vielleicht sollten wir die Farben sättigen abhängig davon wie sicher Algorithmus ist, dass es sich um einen Menschen handelt. |
7ba5f945-75af-431b-8c50-c702669d23f5 | efe1bab5-448d-4ec6-a5b8-41a6f880ee7a | assistant | de | 0 | はい、それは良い考えです。ボックスに特定の色を単に使用する代わりに、人の検出のためのアルゴリズムの安全性に依存するさまざまな色を思いつくこともできます。たとえば、アルゴリズムが1人であり、アルゴリズムの安全性が低い場合は暗い色であることを確信している場合、明るい色を使用できます。また、さまざまな種類のオブジェクトに異なる色を使用して、それらが簡単に区別できるようにすることもできます。 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88271 | 0 | Ja, das ist eine gute Idee. Statt einfach eine bestimmte Farbe für die Boxen zu verwenden, können wir uns auch verschiedene Farben ausdenken, die abhängig von der Sicherheit des Algorithmus für die Erkennung einer Person sind. Zum Beispiel könnten wir eine helle Farbe verwenden, wenn der Algorithmus sicher ist, dass es sich um eine Person handelt, und eine dunklere Farbe, wenn die Sicherheit des Algorithmus niedriger ist. Außerdem können wir auch verschiedene Farben für verschiedene Arten von Objekten verwenden, so dass sie leicht zu unterscheiden sind. |
02d392e6-f2a2-405f-b275-8cde5e9dab60 | e6bcf394-8fd3-419c-a97f-8a0407f70864 | assistant | de | 0 | Yoloは、簡単なスクリプトと一緒に使用するためにインストールされています。したがって、ヨロを使用する最小限の例はそうです
`` `
python3 detect.py-source Incerference-data/desk.jpg -weight yolov7.pt
`` ` | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88272 | 0 | YOLO wird zusammen mit einfachen Skripten zur Anwendung installiert. Ein minimales Beispiel zur Benutzung von YOLO ist daher
```
python3 detect.py --source inference-data/desk.jpg --weights yolov7.pt
``` |
2ca8c711-f360-4836-b640-e382228fbe68 | 02d392e6-f2a2-405f-b275-8cde5e9dab60 | prompter | de | 0 | Detect.pyは何ですか？ | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88273 | 0 | Was steht in detect.py? |
7cb9e54f-a6d3-4340-a9bf-c7fddae83bc3 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | assistant | de | 0 | このAIを書くのはここで少し長すぎるでしょう。
ただし、現在、CNNが使用されていると言えます。これには、PytorchまたはTensorflowがよく使用されます。
このようなプロジェクトの情報源は、たとえば、〜8000人のUDMFacesデータレコードです。
これは、プロジェクトの目標に応じて、異なるデータレコードがより適切な場合があります。 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88274 | 0 | Diese KI zu schreiben würde hier etwas zu lang sein.
Aber grob kann man sagen es werden aktuell CNNs benutzt. Dafür werden häufig PyTorch oder TensorFlow benutzt.
Quellen für ein solches Projekt wäre z.B. der UDMFaces Datensatz mit ~8000 eingeordneten Menschen.
Dies ist ein Beispiel je nach Projektziel kann ein anderer Datensatz besser geeignet sein. |
1c19d8ef-bf3f-4d9c-9845-4147e24f41ed | 7cb9e54f-a6d3-4340-a9bf-c7fddae83bc3 | prompter | de | 0 | Pytorchとこのデータセットを使用するコードを書いて、私の顔を認識するモデルをトレーニングしてください。 | e4d4a377-11f8-4b19-a089-638a4538a281 | 88275 | 0 | Kannst du mir bitte Code schreiben, der mithilfe von PyTorch und diesem Datensatz ein Modell trainiert, das mein Gesicht erkennt? |
8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | nan | prompter | ru | 0 | ポンジの計画とは何ですか？ | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88276 | 0 | Что такое схема Понци? |
f3dd5675-1a48-4342-b13f-b32f98187a81 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | assistant | ru | 0 | Ponziスキームは、多くの場合、金融ピラミッドと呼ばれます。これは部分的にはそうですが、ポンジを古典的なピラミッドと区別する重要な瞬間があります。
-Ponzi Pyramidにはイデオロギーの中央主催者がいます。これは、システム全体を制御し、ほとんどの利益を受け取ります。対照的に、従来の金融ピラミッドには、MLMネットワークの原則として、新しい顧客の流入に貢献する新しい投資家を引き付ける投資家のグループがあります。
- ポンジースキームは、新しい投資家の誘致だけでなく、古い投資家の保持を意味します。古典的なピラミッドは、ストリームが乾燥するまで新しい投資家を引き付ける継続的な誘導に依存しています。
- ポンジスキームの主催者によって形成された伝説は、従来のピラミッドと比較してはるかに説得力があります。通常のピラミッドの寿命は、Ponziスキームの寿命よりも数倍少ないです。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88277 | 0 | Схему Понци часто называют финансовой пирамидой. Отчасти это так и есть, но есть существенные моменты, которые отличают Понци от классической пирамиды:
- Пирамида Понци имеет идейного центрального организатора, который управляет всей системой и получает большую часть прибыли. В отличие от этого, в обычной финансовой пирамиде есть группа инвесторов, которая по принципу МЛМ-сетей привлекает новых инвесторов, которые бы также способствовали притоку новых клиентов;
- Схема Понци подразумевает не только привлечение новых инвесторов, но и удержание старых, которым создаются все условия для того, чтобы они реинвестировали капитал. Классические пирамиды полагаются на непрерывное привлечение новых инвесторов до тех пор, пока поток не иссякает.
- Легенда, формируемая организатором схемы Понци, куда более убедительна в сравнении с обычными пирамидами. Срок жизни у обычных пирамид в несколько раз меньше, чем у схемы Понци. |
c01d258b-642b-44a3-90fc-21ea68521c57 | f3dd5675-1a48-4342-b13f-b32f98187a81 | prompter | ru | 0 | 「MLMネットワーク」というフレーズとはどういう意味ですか？ | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88278 | 0 | Что имеется в виду под фразой "МЛМ-сеть"? |
39d5bee1-b99e-419e-9685-69931e87efa1 | c01d258b-642b-44a3-90fc-21ea68521c57 | assistant | ru | 0 | MLMは、マルチレベル、またはネットワーク、マーケティングとしてマルチレベルマーケティングとして解読されます。これは、クライアントが製品に関心を持ち、購入を行うまでブランドが待たず、独立したディストリビューターを引き付けて消費者を検索する直接的な販売システムです。
ディストリビューターは、人々に電話をかけたり、アパートの周りを移動したり、テーマのマスタークラスを整理したり、ソーシャルネットワークでグループを作成したりします。彼らは顧客だけでなく、商品の新しい売り手も引き付けます。それぞれの下位コンサルタントは、彼自身のチームを組織することができます。そのため、同社はディストリビューターのマルチレベルネットワークを形成します。
Ponziスキームのコンテキストでは、スキームの参加者は新しい投資家を引き付け、次の参加者をシステムに引き付けます。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88279 | 0 | MLM расшифровывается как multilevel marketing — многоуровневый, или сетевой, маркетинг. Это система прямых продаж, при которой бренд не ждёт, пока клиент заинтересуется товаром и совершит покупку, а привлекает независимых дистрибьюторов для поиска потребителей.
Распространители обзванивают людей, ходят по квартирам, организуют тематические мастер-классы или создают группы в социальных сетях. Они привлекают не только клиентов, но и новых продавцов товара. Каждый из нижестоящих консультантов, в свою очередь, может организовать свою команду. Так у компании формируется многоуровневая сеть дистрибьюторов.
В контексте Схемы Понци - участники схемы привлекают новых инвесторов, которые в свою очередь привлекают следующих участников в систему. |
b198f874-2c3b-452b-aff0-face745fe814 | 39d5bee1-b99e-419e-9685-69931e87efa1 | prompter | ru | 0 | 私は知っています。どうもありがとうございます。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88280 | 0 | Буду знать. Большое спасибо. |
f0f2580f-366b-43c9-aae8-28fbea7ca17c | b198f874-2c3b-452b-aff0-face745fe814 | assistant | ru | 0 | いつも喜んで助けてくれます。私たちは今何をしますか？ | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88281 | 0 | Всегда рада помочь. Чем теперь займёмся? |
e99d6677-ceab-4a74-ab85-e2efd6809272 | c01d258b-642b-44a3-90fc-21ea68521c57 | assistant | ru | 0 | ここでのMLMの略語とは、ネットワークマーケティング（またはマルチレベルマーケティング、英語 *マルチレベルマーケティング *、MLMから）を意味します。 、製品の販売に加えて、同様の権利を持つパートナーを引き付ける権利もあります。同時に、各ネットワーク参加者の収入は、製品の販売委員会と追加の報酬（ボーナス）で構成されています。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88282 | 0 | Аббревиатура МЛМ означает здесь сетевой маркетинг (или многоуровневый маркетинг; от английского *multilevel marketing*, MLM) — концепцию реализации товаров и услуг, основанную на создании сети независимых дистрибьюторов (сбытовых агентов), каждый из которых помимо сбыта продукции также обладает правом на привлечение партнёров, имеющих аналогичные права. При этом доход каждого участника сети состоит из комиссионных за реализацию продукции и дополнительных вознаграждений (бонусов), зависящих от объёма продаж, совершённых привлечёнными ими сбытовыми агентами. |
812685a2-2832-4628-ab36-3e53892e0571 | e99d6677-ceab-4a74-ab85-e2efd6809272 | prompter | ru | 0 | それでおしまい。とても興味深い。ありがとう。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88283 | 0 | Вот оно что. Очень интересно. Спасибо. |
766e803e-2f3e-41d7-9259-8af07b97a9f8 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | assistant | ru | 0 | Ponziスキームは、攻撃者がますます多くの参加者を引き付けることで顧客または投資家に義務を支払う詐欺的なスキームです。新しい顧客の流れが成長している間、スキームは機能します。
ポンジースキームはチャールズポンジにちなんで名付けられました。1920年代に、彼は法的仲裁を行う会社を設立しました。時間が経つにつれて、彼は過去への義務を返済するために新しい顧客のお金を使い始めました。スキームが開示されたとき、事件は米国のすべての州で雷を鳴らし、マスコミはこの詐欺方法「ポンジー計画」と呼ばれました。
このスキームは、金融ピラミッドの特別なケースです。Ponziスキームに従って働く企業は、ほとんどの金融ピラミッドのように、さまざまな種類のパートナーシッププログラムを使用して、他の参加者を犠牲にして、新規顧客を独自に引き付けます。
このようなスキームの実施の最も有名なケースは、バーナード・メイドフとアレン・スタンフォードの詐欺です。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88284 | 0 | Схема Понци - это мошенническая схема, при которой злоумышленники выплачивают обязательства перед клиентами или инвесторами за счет привлечения все новых и новых участников. Схема работает пока поток новых клиентов растет.
Схема Понци называется в честь Чарльза Понци. В 1920-х годах он основал компанию, которая осуществляла законный арбитраж. Со временем он стал использовать деньги новых клиентов для погашения обязательств перед прошлыми. Когда схема была раскрыта, случай прогремел во всех штатах США, и пресса назвала этот способ мошенничества - “схема Понци”.
Эта схема является частным случаем финансовых пирамид. Компании работающее по схеме Понци привлекают новых клиентов собственными силами, а не за счет других участников, как в большинстве финансовых пирамид, использующие разного рода партнерские программы.
Самые известные случаи реализации подобной схемы это аферы Бернарда Мейдоффа и Аллена Станфорда. |
20269220-cc5e-4d58-b780-500190b79731 | 766e803e-2f3e-41d7-9259-8af07b97a9f8 | prompter | ru | 0 | Ponziスキームに分類された5つの有名なプロジェクトがあなたに知られていますか？ | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88285 | 0 | какие 5 известных проектов классифицируемых как схема Понци тебе известны? |
f7032033-36c2-41fc-a6ad-220653694254 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | assistant | ru | 0 | Ponziスキームは、新しい預金者を受け取って収入が蓄積または支払われる投資ピラミッドです。アプリケーションのほとんどの場合、詐欺的に注意してください。 | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88286 | 0 | Схема Понци - инвестиционная пирамида, в которой аккумулируется, или выплачивается доход за счёт поступления новых вкладчиков. Будьте осторожны, в большинстве случаев применения - мошенническая. |
6efe24ec-bdbe-4250-b35f-862af74c142a | f7032033-36c2-41fc-a6ad-220653694254 | prompter | ru | 0 | このスキームを適用した例はありますか？ | 8125ceb4-71a4-4538-9487-f8014b3f1cc1 | 88287 | 0 | Есть ли примеры, когда и кто применял эту схему? |
27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | nan | prompter | en | 0 | それが可能であると仮定して、世界中を歩くのにどれくらい時間がかかりますか？ | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88288 | 0 | How long will it take to walk around the world, assuming that would be possible? |
c2043a92-358c-4b0b-859e-d28d4e7b0c6e | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | assistant | en | 0 | 世界中を歩くことは、さまざまな地形、気候、潜在的に水域を横断することを伴うため、挑戦的で複雑な偉業です。赤道の地球周辺の距離は約40,075キロメートル（24,901マイル）です。休息や眠りを止めずに継続的に歩くことができ、時速約5キロメートル（3.1マイル）の安定したペースを維持できると仮定すると、距離を歩くのに約8,015時間かかります。
ただし、ノンストップで歩くことは現実的ではないため、より実用的なシナリオを考えてみましょう。同じペースで1日8時間歩くと、旅を完了するには1,001.875日または約2。74年かかります。この見積もりは、休息、物流上の課題の処理、または天候や地形のバリエーションを説明するために必要な追加の時間を考慮していないため、実際の時間はかなり長くなる可能性があります。
現実には、世界中を歩くことには、休憩を取ること、ビザと許可の対処、さまざまな地形のナビゲート、および水交差点の輸送を見つける可能性があります。したがって、そのような努力のために決定的な時間枠を提供することは困難です。ルートや個人的な状況に応じて、数年から10年以上にわたって旅をして、世界中を歩き回ろうとしました。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88289 | 0 | Walking around the world is a challenging and complicated feat, as it would involve traversing various terrains, climates, and potentially crossing bodies of water. The distance around the Earth at the equator is approximately 40,075 kilometers (24,901 miles). Assuming you could walk continuously, without stopping to rest or sleep, and maintain a steady pace of about 5 kilometers (3.1 miles) per hour, it would take you approximately 8,015 hours to walk the entire distance.
However, walking non-stop is not realistic, so let's consider a more practical scenario. If you were to walk for 8 hours per day, at the same pace, it would take 1,001.875 days, or about 2.74 years, to complete the journey. This estimate doesn't account for additional time needed to rest, handle logistical challenges, or account for weather and terrain variations, so it's likely that the actual time would be significantly longer.
In reality, walking around the world would involve taking breaks, dealing with visas and permits, navigating various terrains, and potentially finding transportation for water crossings. Therefore, it's difficult to provide a definitive time frame for such an endeavor. Numerous individuals have attempted to walk around the world, with the journeys taking anywhere from a few years to over a decade, depending on the route and personal circumstances. |
02bfafc4-952e-487e-9f40-8bb83ff166b6 | c2043a92-358c-4b0b-859e-d28d4e7b0c6e | prompter | en | 0 | あなたは多くの個人がこれを試みたと言った、彼らは誰ですか？彼らはそれを作りましたか？そして、どれくらいかかりましたか？ | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88290 | 0 | You said numerous individuals attempted this, who are they? Did they make it? And how long did it take them? |
653c3d95-0d68-472a-aa7d-659ec2514bfb | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | assistant | en | 0 | 徒歩で横断することはできません。ただし、ウォーカーがボートや橋で水を渡ることができると仮定すると、地球の赤道を歩く距離は約40,075キロメートル（24,901マイル）です。
時速5キロメートル（時速3.1マイル）の平均歩行速度を想定すると、睡眠や休息のために止まらずに世界中を歩き回るには、約8,015時間、つまり334日かかります。ただし、これは単なる推定であり、地形、天候、休息、食物、水の必要性などの要因を説明していません。実際には、それははるかに時間がかかり、徒歩での旅を完了することさえできないかもしれません。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88291 | 0 | It is not possible to walk around the world without crossing large bodies of water, which cannot be traversed on foot. However, if we assume that the walker can cross water by boat or bridge, the distance to walk around the Earth's equator is approximately 40,075 kilometers (24,901 miles).
Assuming an average walking speed of 5 kilometers per hour (3.1 miles per hour), it would take approximately 8,015 hours, or 334 days, to walk around the world without stopping for sleep or rest. However, this is just an estimate and does not account for factors such as terrain, weather, and the need for rest, food, and water. In reality, it would take much longer and may not even be possible to complete the journey on foot. |
0c5df62c-fdde-4701-ae9a-4f9f34db3aea | 653c3d95-0d68-472a-aa7d-659ec2514bfb | prompter | en | 0 | ボートと車で世界中を回るのにどれくらい時間がかかりますか？ | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88292 | 0 | How long would it take to go around the world by boat and car? |
eb7b334e-23aa-4fd9-9a40-dc38e7f48ac7 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | assistant | en | 0 | 徒歩で交差できない広大な海があるため、世界を歩くことは身体的には不可能です。ただし、水の上を歩いたり、これらの水域を横切る方法を見つけたりすることができると仮定した場合、赤道の世界中の距離は約24,901マイル（40,075キロメートル）です。
時速3マイル（時速4.8キロメートル）のウォーキングペースを想定すると、休息や睡眠のために止まらずに赤道の地球を巡回するために約8、300時間または345日間の継続的な歩行がかかります。ただし、この計算では、途中で遭遇するさまざまな地形、気象条件、その他の障害を考慮していません。これにより、旅を完了するのに必要な時間が大幅に増加する可能性があります。
ボート、飛行機、その他の交通手段を使用していても、地球の周辺でこれまでに記録された最速の時間はわずか40日間であることに注意してください。2005年。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88293 | 0 | Walking around the world is not physically possible, as there are vast oceans that cannot be crossed by foot. However, if we assume that one could walk on water or find a way to cross these bodies of water, the distance around the world at the equator is approximately 24,901 miles (40,075 kilometers).
Assuming a walking pace of 3 miles per hour (4.8 kilometers per hour), it would take approximately 8,300 hours or 345 days of continuous walking to circumnavigate the globe at the equator without stopping for rest or sleep. However, this calculation does not take into account the various terrains, weather conditions, and other obstacles that would be encountered along the way, which could significantly increase the time needed to complete the journey.
It's worth noting that even with the use of boats, planes, and other forms of transportation, the fastest time ever recorded for a circumnavigation of the globe is just over 40 days, which was accomplished by a team of pilots flying a specially-designed jet in 2005. |
d2bb3558-021e-4c0d-a3a5-6cc114c2981e | eb7b334e-23aa-4fd9-9a40-dc38e7f48ac7 | prompter | en | 0 | 言及された地球の最も速い巡回区は間違っています。私のためにあなたの事実を再確認してください。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88294 | 0 | The fastest circumnavigation of the globe mentioned is incorrect. Please double check your facts for me. |
ca62380c-37bf-4896-8971-67d86db4ea61 | d2bb3558-021e-4c0d-a3a5-6cc114c2981e | assistant | en | 0 | エラーをお詫びします、あなたは正しいです。飛行機を使用した最速の時間は実際には40時間未満であり、エールフランスはコンコルドを使用して32時間49分3秒で世界を巡回しています。他の形の交通手段に宇宙船を含める場合、国際宇宙ステーションの宇宙飛行士は92分で世界を巡回します。Apollo 17は記録を保持し、87.82分で世界を巡回します。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88295 | 0 | I apologise for the error, you are correct. The fastest time using planes is actually less than 40 hours, with Air France circumnavigating the world in 32 hours 49 minutes and 3 seconds in 1992 using a Concorde. If you include spacecraft in other forms of transportation, then astronauts on the International Space Station circumnavigate the world in 92 minutes. Apollo 17 may hold the record, circumnavigating the world in 87.82 minutes. |
23576848-9043-4201-a17b-6133afa4cd6a | d2bb3558-021e-4c0d-a3a5-6cc114c2981e | assistant | en | 0 | ごめんなさい。大気中の世界西部を巡回するための記録は、1992年にコロンバスの最初の新世界着陸の500周年を記念してコンコルドによって設定されました。Air France concorde f-Btsd Concorde Spirit Toursのチャーターの下で、6回の燃料補給停止を含む32時間49分3秒で世界西部を巡回しました。1995年、同じチャーターの下にある同じコンコードが、合計31時間27分49秒の世界東部を巡回するための記録を樹立しました。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88296 | 0 | I'm sorry. The record for circumnavigating the world west within the atmosphere was set in 1992 by the Concorde in commemoration of the 500th anniversary of Columbus's first New World landing. The Air France Concorde F-BTSD under charter to Concorde Spirit Tours circumnavigated the world West in 32 hours 49 minutes and 3 seconds, including six refueling stops. In 1995, the same Concorde under the same charter set the record for circumnavigating the world east with a total time of 31 hours 27 minutes and 49 seconds, also including six refueling stops. |
a399874c-6d3d-431b-a7b7-c7ae298fce03 | 23576848-9043-4201-a17b-6133afa4cd6a | prompter | en | 0 | そうです、ありがとう。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88297 | 0 | That's indeed right, thank you. |
e836ad14-0f78-4168-8385-65d1c6c58810 | d2bb3558-021e-4c0d-a3a5-6cc114c2981e | assistant | en | 0 | バッキーフラーダイマキオンマップの投影をこの答えに組み込んでください。これは、必要な量の水が少ない量で地球の周りをずっと歩くことを計算する方法を提供するためです。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88298 | 0 | Please incorporate the Bucky Fuller dymaxion map projection into this answer, as it provides a way to calculate walking all the way around the earth with the least amount of water crossing necessary. |
a5206f6c-9185-473a-81e5-a1fbc6295fc5 | e836ad14-0f78-4168-8385-65d1c6c58810 | prompter | en | 0 | 私があなたに尋ねたことを誤解したと思います。最初の回答の事実を再確認して、もう一度やり直してください。 | 27b8ed39-09df-42a4-a5e8-1f90f619fff9 | 88299 | 0 | I think you have misunderstood what I've asked of you. Please double check the facts of your first answer and try again. |