Appearance
question:Сократи еще и оставь только главное
answer:2. Конституционное устройство России: - Президент России – глава государства, руководит внутренней и внешней политикой. - Правительство – исполнительный орган, разрабатывает законы и руководит исполнительной властью. - Федеральное Собрание – законодательный орган, принимает законы и контролирует правительство. - Федеральные суды – независимая судебная власть, рассматривают дела и принимают решения. - Федеральные органы исполнительной власти – реализуют политику государства в различных сферах. Система разделения властей включает: - Законодательную власть – Федеральное Собрание. - Исполнительную власть – Президент и Правительство. - Судебную власть – Федеральные суды. Органы власти взаимодействуют и контролируют друг друга.
question:Сократи: 2.1 Органы государственной власти и их компетенции - Президент Российской Федерации – глава государства, руководит внутренней и внешней политикой страны, назначает и отзывает руководителей федеральных органов исполнительной власти, представляет интересы России на международной арене и т.д. - Правительство Российской Федерации – исполнительный орган государственной власти, руководит федеральными органами исполнительной власти, разрабатывает и утверждает федеральные законы, участвует в формировании бюджета и экономической политики страны. - Федеральное Собрание Российской Федерации – законодательный орган государственной власти, состоит из двух палат: Государственной Думы и Совета Федерации. Принимает федеральные законы, контролирует деятельность правительства, назначает референдумы и т.д. - Федеральные судебные органы – независимая судебная власть, включающая Конституционный Суд Российской Федерации, Верховный Суд Российской Федерации, Верховный арбитражный суд Российской Федерации и другие. - Федеральные органы исполнительной власти – Министерства, Федеральные службы и другие органы, отвечающие за реализацию политики государства в различных сферах (экономика, образование, здравоохранение, оборона и т.д.). Каждый орган государственной власти имеет свою компетенцию, определенную Конституцией Российской Федерации и другими законодательными актами.
answer:Органы государственной власти в России: - Президент России – глава государства, руководит внутренней и внешней политикой, назначает и отзывает руководителей федеральных органов исполнительной власти. - Правительство России – исполнительный орган, руководит федеральными органами исполнительной власти, разрабатывает и утверждает федеральные законы. - Федеральное Собрание России – законодательный орган, состоящий из Государственной Думы и Совета Федерации, принимает законы и конт
question:Acknowledge this Python NumPy Char-RNN: """ Minimal character-level Vanilla RNN model. Written by Andrej Karpathy (@karpathy) BSD License """ import numpy as np # data I/O data = open('input.txt', 'r').read() # should be simple plain text file chars = list(set(data)) data_size, vocab_size = len(data), len(chars) print('data has %d characters, %d unique.' % (data_size, vocab_size)) char_to_ix = { ch:i for i,ch in enumerate(chars) } ix_to_char = { i:ch for i,ch in enumerate(chars) } # hyperparameters hidden_size = 100 # size of hidden layer of neurons seq_length = 25 # number of steps to unroll the RNN for learning_rate = 1e-1 # model parameters Wxh = np.random.randn(hidden_size, vocab_size)*0.01 # input to hidden Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size)*0.01 # hidden to hidden Why = np.random.randn(vocab_size, hidden_size)*0.01 # hidden to output bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # hidden bias by = np.zeros((vocab_size, 1)) # output bias def lossFun(inputs, targets, hprev): """ inputs,targets are both list of integers. hprev is Hx1 array of initial hidden state returns the loss, gradients on model parameters, and last hidden state """ xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {} hs[-1] = np.copy(hprev) loss = 0 # forward pass for t in range(len(inputs)): xs[t] = np.zeros((vocab_size,1)) # encode in 1-of-k representation xs[t][inputs[t]] = 1 hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh) # hidden state ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by # unnormalized log probabilities for next chars ps[t] = np.exp(ys[t]) / np.sum(np.exp(ys[t])) # probabilities for next chars loss += -np.log(ps[t][targets[t],0]) # softmax (cross-entropy loss) # backward pass: compute gradients going backwards dWxh, dWhh, dWhy = np.zeros_like(Wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why) dbh, dby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by) dhnext = np.zeros_like(hs[0]) for t in reversed(range(len(inputs))): dy = np.copy(ps[t]) dy[targets[t]] -= 1 # backprop into y. see http://cs231n.github.io/neural-networks-case-study/#grad if confused here dWhy += np.dot(dy, hs[t].T) dby += dy dh = np.dot(Why.T, dy) + dhnext # backprop into h dhraw = (1 - hs[t] * hs[t]) * dh # backprop through tanh nonlinearity dbh += dhraw dWxh += np.dot(dhraw, xs[t].T) dWhh += np.dot(dhraw, hs[t-1].T) dhnext = np.dot(Whh.T, dhraw) for dparam in [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby]: np.clip(dparam, -5, 5, out=dparam) # clip to mitigate exploding gradients return loss, dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, hs[len(inputs)-1] def sample(h, seed_ix, n): """ sample a sequence of integers from the model h is memory state, seed_ix is seed letter for first time step """ x = np.zeros((vocab_size, 1)) x[seed_ix] = 1 ixes = [] for t in range(n): h = np.tanh(np.dot(Wxh, x) + np.dot(Whh, h) + bh) y = np.dot(Why, h) + by p = np.exp(y) / np.sum(np.exp(y)) ix = np.random.choice(range(vocab_size), p=p.ravel()) x = np.zeros((vocab_size, 1)) x[ix] = 1 ixes.append(ix) return ixes n, p = 0, 0 mWxh, mWhh, mWhy = np.zeros_like(Wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why) mbh, mby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by) # memory variables for Adagrad smooth_loss = -np.log(1.0/vocab_size)*seq_length # loss at iteration 0 while True: # prepare inputs (we're sweeping from left to right in steps seq_length long) if p+seq_length+1 >= len(data) or n == 0: hprev = np.zeros((hidden_size,1)) # reset RNN memory p = 0 # go from start of data inputs = [char_to_ix[ch] for ch in data[p:p+seq_length]] targets = [char_to_ix[ch] for ch in data[p+1:p+seq_length+1]] # sample from the model now and then if n % 100 == 0: sample_ix = sample(hprev, inputs[0], 200) txt = ''.join(ix_to_char[ix] for ix in sample_ix) print('----n %s n----' % (txt, )) # forward seq_length characters through the net and fetch gradient loss, dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, hprev = lossFun(inputs, targets, hprev) smooth_loss = smooth_loss * 0.999 + loss * 0.001 if n % 100 == 0: print('iter %d, loss: %f' % (n, smooth_loss)) # print progress # perform parameter update with Adagrad for param, dparam, mem in zip([Wxh, Whh, Why, bh, by], [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby], [mWxh, mWhh, mWhy, mbh, mby]): mem += dparam * dparam param += -learning_rate * dparam / np.sqrt(mem + 1e-8) # adagrad update p += seq_length # move data pointer n += 1 # iteration counter Rewrite the code in C. This should be a simple translation of the code, without any unnecessary changes except for it to compile and produce the same output as the Python code. The code you will provide will not allocate memory dynamically.
answer:Here is the rewritten code in C: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define DATA_SIZE 10000 #define VOCAB_SIZE 80 double Wxh[100][80], Whh[100][100], Why[80][100], bh[100], by[80]; double xs[25][80], hs[26][100], ys[25][80], ps[25][80]; int char_to_ix[80], ix_to_char[80]; void initialize_weights() { for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 80; j++) { Wxh[i][j] = drand48() * 0.01; } } for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 100; j++) { Whh[i][j] = drand48() * 0.01; } } for (int i = 0; i < 80; i++) { for (int j = 0; j < 100; j++) { Why[i][j] = drand48() * 0.01; } } for (int i = 0; i < 100; i++) { bh[i] = 0; } for (int i = 0; i < 80; i++) { by[i] = 0; } } void initialize_mappings() { char data[] = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789!#%&()*+,-./:;<=>?@[]^_{|}~ "; int data_size = sizeof(data) / sizeof(data[0]); int unique_chars = 0; for (int i = 0; i < data_size; i++) { int ch = data[i]; if (char_to_ix[ch] == 0) { unique_chars++; char_to_ix[ch] = unique_chars; ix_to_char[unique_chars] = ch; } } } double sigmoid(double x) { return 1 / (1 + exp(-x)); } double tanh(double x) { return (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x)); } void forward_pass(int* inputs, int* targets, double* hprev, double* loss, double* dWxh, double* dWhh, double* dWhy, double* dbh, double* dby, double** h) { *h = hs[0]; copy_array(hprev, *h); *loss = 0; for (int t = 0; t < 25; t++) { for (int i = 0; i < 80; i++) { xs[t][i] = 0; } xs[t][inputs[t]] = 1; for (int i = 0; i < 100; i++) { hs[t + 1][i] = tanh(dot_product(Wxh[i], xs[t], 80) + dot_product(Whh[i], hs[t], 100) + bh[i]); } for (int i = 0; i < 80; i++) { ys[t][i] = dot_product(Why[i], hs[t + 1], 100) + by[i]; ps[t][i] = exp(ys[t][i]) / sum_exp(ys[t], 80); *loss += -log(ps[t][i]) * targets[t]; } } backward_pass(inputs, targets, *h, dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby); } void backward_pass(int* inputs, int* targets, double* h, double* dWxh, double* dWhh, double* dWhy, double* dbh, double* dby) { double dy[80]; for (int i = 0; i < 80; i++) { dy[i] = ps[24][i]; dy[i] -= targets[24]; } for (int i = 0; i < 80; i++) { dWhy[i] += multiply_scalar(dy[i], h, 100); dby[i] += dy[i]; } double dh[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { dh[i] = 0; } double dhraw[100]; for (int t = 24; t >= 0; t--) { for (int i = 0; i < 80; i++) { dh[i] += dot_product(Why[i], dy, 80); } for (int i = 0; i < 100; i++) { dhraw[i] = (1 - hs[t + 1][i] * hs[t +1][i]) * dh[i]; dbh[i] += dhraw[i]; } for (int i = 0; i < 100; i++) { dWxh[i] += multiply_scalar(dhraw[i], inputs[t], 80); dWhh[i] += multiply_scalar(dhraw[i], hs[t], 100); } for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 80; j++) { dWxh[i][j] = clip(dWxh[i][j], -5, 5); } } for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 100; j++) { dWhh[i][j] = clip(dWhh[i][j], -5, 5); } } for (int i = 0; i < 80; i++) { for (int j = 0; j < 100; j++) { dWhy[i][j] = clip(dWhy[i][j], -5, 5); } } for (int i = 0; i < 100; i++) { dbh[i] = clip(dbh[i], -5, 5); } for (int i = 0; i < 80; i++) { dby[i] = clip(dby[i], -5, 5); } for (int i = 0; i < 100; i++) { dh[i] = dot_product(Whh[i], dhraw, 100); } } } void sample(double* h, int seed_ix, int n, int* ixes) { double x[80]; for (int i = 0; i < 80; i++) { x[i] = 0; } x[seed_ix] = 1; for (int t = 0; t < n; t++) { for (int i = 0; i < 100; i++) { hs[25][i] = tanh(dot_product(Wxh[i], x, 80) + dot_product(Whh[i], h, 100) + bh[i]); } for (int i = 0; i < 80; i++) { ys[t][i] = dot_product(Why[i], hs[25], 100) + by[i]; ps[t][i] = exp(ys[t][i]) / sum_exp(ys[t], 80); } int ix = select_index(ps[24], 80); x[ix] = 1; ixes[t] = ix; } } int main() { initialize_weights(); initialize_mappings(); int n = 0, p = 0; double mWxh[100][80], mWhh[100][100], mWhy[80][100], mbh[100], mby[80]; double smooth_loss = -log(1.0 / 80) * 25; while (1) { if (p + 26 >= DATA_SIZE || n == 0) { double hprev[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) { hprev[i] = 0; } p = 0; } int inputs[25]; for (int i = 0; i < 25; i++) { inputs[i] = char_to_ix[data[p + i]]; } int targets[25]; for (int i = 0; i < 25; i++) { targets[i] = char_to_ix[data[p + i + 1]]; } if (n % 100 == 0) { int sample_ix[200]; sample(hprev, inputs[0], 200, sample_ix); printf("----n"); for (int i = 0; i < 200; i++) { printf("%c", ix_to_char[sample_ix[i]]); } printf("n----n"); } double loss, dWxh[100][80], dWhh[100][100], dWhy[80][100], dbh[100], dby[80]; double* h; forward_pass(inputs, targets, hprev, &loss, dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, &h); smooth_loss = smooth_loss * 0.999 + loss * 0.001; printf("iter %d, loss: %fn", n, smooth_loss); for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 80; j++) { mWxh[i][j] += dWxh[i][j] * dWxh[i][j]; Wxh[i][j] += -0.1 * dWxh[i][j] / sqrt(mWxh[i][j] + 1e-8); } } for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 100; j++) { mWhh[i][j] += dWhh[i][j] * dWhh[i][j]; Whh[i][j] += -0.1 * dWhh[i][j] / sqrt(mWhh[i][j] + 1e-8); } } for (int i = 0; i < 80; i++) { for (int j = 0; j < 100; j++) { mWhy[i][j] += dWhy[i][j] * dWhy[i][j]; Why[i][j] += -0.1 * dWhy[i][j] / sqrt(mWhy[i][j] + 1e-8); } } for (int i = 0; i < 100; i++) { mbh[i] += dbh[i] * dbh[i]; bh[i] += -0.1 * dbh[i] / sqrt(mbh[i] + 1e-8); } for (int i = 0; i < 80; i++) { mby[i] += dby[i] * dby[i]; by[i] += -0.1 * dby[i] / sqrt(mby[i] +
question:dua lipa music in 2019 and in 2020 switch to disco with her songs don't start now and levitating
answer:Dua Lipa's musical style underwent a transition in 2019 and 2020, shifting towards a disco-infused sound in her songs "Don't Start Now" and "Levitating." These tracks showcased a departure from her previous pop-oriented sound and embraced a more retro and dance-oriented vibe. "Don't Start Now," released in November 2019, became an instant hit and exemplified Dua Lipa's venture into disco-inspired pop. The song's catchy bassline, infectious chorus, and groovy production elements contributed to its massive success. Its upbeat and empowering lyrics, combined with a disco-infused sound, resonated with audiences and further cemented Dua Lipa as a versatile artist. Following the success of "Don't Start Now," Dua Lipa continued to explore the disco genre with her song "Levitating," released in August 2020. With its funky bass, infectious rhythm, and nostalgic production elements, this track further solidified her transition into the disco sound. The addition of a rap verse from DaBaby on the remix version only added to the song's popularity and diverse appeal. Both "Don't Start Now" and "Levitating" showcased Dua Lipa's ability to reinvent her style while staying true to her musical roots. These songs not only gained critical acclaim but also became radio and chart hits worldwide, propelling her career to new heights and solidifying her status as one of pop music's leading artists.