Descubre Q&A generado por OPENAI 01
Descubre preguntas públicas respondidas por OPENAI01
Exclusión mutua en programación
En programación concurrente, el problema de la exclusión mutua consiste en: a 2 procesos no pueden estar a la vez en la sección crítica b Todo proceso debe de poder entrar en la sección critica c Un proceso de fuera de la sección critica no puede bloquear el acceso a otro d Todas son ciertas
Mecanismo de overlay explicado
El mecanismo de overlay, utilizado para poder ejecutar programas de mayor tamaño que la memoria principal se caracteriza por: a Es un mecanismo que permite al programador no preocuparse por el tamaño de los programas b El programador debe partir los programas en trozos de tamaños similares c No es necesario que los programas contengan instrucciones que gestionen el proceso de cargar en memoria el código que se va a ejecutar en un momento dado d Sustituyó al proceso de paginación a lo largo de los años 60
Diferencias API Windows Unix
¿En qué se diferencia la API de Windows y Unix en cuanto a filosofía? a En Unix las funciones de sistema operativo son simples, con pocos parámetros. b Win32 ofrece interfaces muy extensas con muchos parámetros. c En Unix suele haber pocas formas de realizar una operación, mientras en Win32 hay a menudo 3 o 4 formas de realizar lo mismo. d Todas son correctas.
Monitorización del sistema operativo
Indique la respuesta falsa relativa a la monitorización del sistema operativo: a Se puede hacer en tiempo real utilizando monitores del sistema b Incluye herramientas de seguridad para asignar o denegar permisos de usuario en el sistema c Se puede hacer a posteriori, utilizando herramientas que realicen análisis estadísticos de los logs del sistema d Permite detectar los cuellos de botella del sistema
Registro de instrucción en CPU
¿De qué tipo de registro del procesador es el "registro de instrucción"? a Opaco b Transparente c De control d Ninguna respuesta es válida
Políticas de planificación CPU
Indique cuál de las siguientes respuestas es FALSA. En los sistemas operativos, dentro del ámbito de las políticas de planificación de CPU, se debe mantener un equilibrio para conseguir: a Bajo tiempo de respuesta por tarea b Alta productividad para tareas que se ejecutan en segundo plano c Inanición de los procesos d Respetar la prioridad de los procesos (Explica cada respuesta)
Mejoras en server6.js
// server6.js require('dotenv').config({ path: './src/.env' }); const express = require('express'); const pino = require('pino'); const cors = require('cors'); const http = require('http'); const socketIo = require('socket.io'); const bodyParser = require('body-parser'); const mysql = require('mysql'); const axios = require('axios'); const { promisify } = require('util'); const path = require('path'); const fs = require('fs'); const { parse } = require('json2csv'); // Para exportar datos a CSV const chalk = require('chalk'); const app = express(); const port = 3007; // Configuración del logger const logger = pino({ level: 'debug' }); // Configuración de CORS y Body Parser app.use(cors({ origin: 'http://localhost:3000' })); app.use(express.json()); app.use(bodyParser.json({ limit: '50mb' })); app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true, limit: '50mb' })); // Configuración de la base de datos MySQL const dbConfig = { host: process.env.DB_IP, user: process.env.DB_USER, password: process.env.DB_PASSWORD, database: 'neox' }; const connection = mysql.createConnection(dbConfig); const query = promisify(connection.query).bind(connection); connection.connect(async (err) => { if (err) { console.error(chalk.red.bold('Error al conectar a la base de datos:'), err.code, err.fatal); return; } console.log(chalk.green.bold('Conectado a la base de datos')); // Crear base de datos si no existe const createDatabaseQuery = "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS neox;"; connection.query(createDatabaseQuery, (err) => { if (err) { console.error(chalk.red.bold('Error al crear la base de datos "neox":'), err.message); return; } console.log(chalk.green.bold('Base de datos "neox" asegurada o ya existente')); connection.changeUser({ database: 'neox' }, (err) => { if (err) { console.error(chalk.red.bold('Error al cambiar a la base de datos "neox":'), err.message); return; } // Crear tabla perfiles const createPerfilesTableQuery = ` CREATE TABLE IF NOT EXISTS perfiles ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, nombre VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci; `; connection.query(createPerfilesTableQuery, (err) => { if (err) { console.error(chalk.red.bold('Error al crear la tabla "perfiles":'), err.message); return; } console.log(chalk.green.bold('Tabla "perfiles" asegurada o ya existente')); // Crear tabla contextos const createContextosTableQuery = ` CREATE TABLE IF NOT EXISTS contextos ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, nombre VARCHAR(255) NOT NULL, descripcion TEXT NOT NULL, perfil_id INT NOT NULL, PRIMARY KEY (id), FOREIGN KEY (perfil_id) REFERENCES perfiles(id) ON DELETE CASCADE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci; `; connection.query(createContextosTableQuery, (err) => { if (err) { console.error(chalk.red.bold('Error al crear la tabla "contextos":'), err.message); return; } console.log(chalk.green.bold('Tabla "contextos" asegurada o ya existente')); // Crear tabla palabras_clave const createPalabrasClaveTableQuery = ` CREATE TABLE IF NOT EXISTS palabras_clave ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, palabra VARCHAR(255) NOT NULL, contexto_id INT NOT NULL, PRIMARY KEY (id), FOREIGN KEY (contexto_id) REFERENCES contextos(id) ON DELETE CASCADE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci; `; connection.query(createPalabrasClaveTableQuery, (err) => { if (err) { console.error(chalk.red.bold('Error al crear la tabla "palabras_clave":'), err.message); return; } console.log(chalk.green.bold('Tabla "palabras_clave" asegurada o ya existente')); }); }); }); }); }); }); // Configuración de Socket.io (si es necesario) const server = http.createServer(app); const io = socketIo(server, { cors: { origin: 'http://localhost:3000', methods: ['GET', 'POST'] } }); // Estado global de IA let isIaActive = false; let iaProfile = ''; // Endpoint: Obtener perfiles de IA app.get('/api/profiles', async (req, res) => { try { const profiles = await query('SELECT * FROM perfiles'); res.status(200).json(profiles); } catch (error) { console.error(chalk.red.bold('Error al obtener perfiles:'), error.message); res.status(500).send('Error al obtener perfiles'); } }); // Endpoint: Crear un nuevo perfil de IA app.post('/api/profiles', (req, res) => { const { nombre } = req.body; if (!nombre) { return res.status(400).send('El nombre del perfil es requerido'); } const queryStr = 'INSERT INTO perfiles (nombre) VALUES (?)'; connection.query(queryStr, [nombre], (err, results) => { if (err) { console.error('Error al crear perfil:', err.message); res.status(500).send('Error al crear perfil'); } else { res.status(201).send('Perfil creado exitosamente'); } }); }); // Endpoint: Obtener contextos y palabras clave para un perfil de IA específico app.get('/api/contextos/:iaProfile', async (req, res) => { const { iaProfile } = req.params; if (!iaProfile) { return res.status(400).send('El ID del perfil de IA es requerido'); } try { const contextos = await query('SELECT * FROM contextos WHERE perfil_id = ?', [iaProfile]); const palabrasClave = await query( 'SELECT * FROM palabras_clave WHERE contexto_id IN (SELECT id FROM contextos WHERE perfil_id = ?)', [iaProfile] ); res.status(200).json({ contextos, palabrasClave }); } catch (error) { console.error('Error al obtener contextos y palabras clave:', error.message); res.status(500).send('Error al obtener contextos y palabras clave'); } }); // Endpoint: Alternar estado de la IA app.post('/api/toggle-ia', (req, res) => { const { isIaActive: newState, iaProfile: newProfile } = req.body; if (typeof newState !== 'boolean' || !newProfile) { return res.status(400).send('Datos inválidos: se requiere "isIaActive" (boolean) y "iaProfile" (string)'); } isIaActive = newState; iaProfile = newProfile; console.log(`Estado de IA actualizado: isIaActive=${isIaActive}, iaProfile=${iaProfile}`); res.status(200).send('Estado de IA actualizado'); }); // Endpoint: Obtener historial de mensajes de un contacto específico app.get('/messages/:contactId', async (req, res) => { const { contactId } = req.params; if (!contactId) { return res.status(400).send('El ID del contacto es requerido'); } try { const messages = await query( 'SELECT * FROM neowhatsapp WHERE chatid = ? ORDER BY timestamp DESC', [contactId] ); // Formatear los mensajes según lo esperado por el frontend const formattedMessages = messages.map(msg => ({ fromMe: msg.tipo === 'enviado', message: msg.mensaje, timestamp: msg.timestamp })); res.status(200).json(formattedMessages); } catch (error) { console.error(chalk.red.bold('Error al obtener mensajes:'), error.message); res.status(500).send({ message: 'Error fetching messages' }); } }); // Endpoint: Generar un resumen de la conversación app.post('/summarize', async (req, res) => { const { text } = req.body; if (!text) { return res.status(400).send({ error: 'El texto para resumir es requerido' }); } try { const response = await axios.post('https://api.openai.com/v1/chat/completions', { model: "gpt-4", messages: [ { role: "system", content: "Eres un especialista en marketing e inteligencia de negocios con habilidades increíbles para entender sentimientos y dinámicas conductivas." }, { role: "user", content: `Resúmeme en un análisis de sentimientos y conductivo por puntos: ${text}` } ], max_tokens: 150, temperature: 0.7 }, { headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${process.env.API_KEY}` } }); const summary = response.data.choices[0].message.content.trim(); res.json({ summary }); } catch (error) { console.error('Error generating summary:', error); res.status(500).json({ error: 'Error generating summary' }); } }); // Endpoint: Analizar una pregunta basada en la conversación app.post('/api/analyze', async (req, res) => { const { question, text, contextos, palabrasClave } = req.body; if (!question || !text || !contextos || !palabrasClave) { return res.status(400).send({ error: 'Faltan datos necesarios: "question", "text", "contextos", "palabrasClave"' }); } // Construir el prompt para OpenAI let prompt = `Pregunta: ${question}\n\nTexto de la conversación:\n${text}\n\nContextos relevantes:\n`; contextos.forEach(contexto => { prompt += `${contexto.descripcion}\n`; }); prompt += `\nPalabras clave relevantes:\n`; palabrasClave.forEach(palabra => { prompt += `${palabra.palabra}\n`; }); try { const response = await axios.post('https://api.openai.com/v1/chat/completions', { model: "gpt-4", messages: [ { role: "system", content: "Eres un asistente útil." }, { role: "user", content: prompt } ], max_tokens: 150, temperature: 0.7 }, { headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${process.env.API_KEY}` } }); const iaResponse = response.data.choices[0].message.content.trim(); res.json({ result: iaResponse }); } catch (error) { console.error('Error analyzing question:', error); res.status(500).json({ error: 'Error analyzing question' }); } }); // Endpoint: Exportar datos a CSV app.post('/export-join-result', (req, res) => { try { const data = req.body.data; if (!data || data.length === 0) { return res.status(400).json({ error: 'No data provided' }); } const fields = Object.keys(data[0]); const opts = { fields }; const csv = parse(data, opts); const fileName = `export_${Date.now()}.csv`; const filePath = path.join('public', fileName); fs.writeFileSync(filePath, csv); res.status(200).json({ filePath: `/${fileName}` }); } catch (err) { console.error('Error exporting data:', err); res.status(500).json({ error: 'Error exporting data' }); } }); // Servir archivos CSV exportados app.use('/export_*.csv', express.static(path.join(__dirname, 'public'))); // Configuración de Socket.io (si es necesario) io.on('connection', (socket) => { console.log(chalk.green.bold('Client connected')); socket.on('disconnect', () => { console.log(chalk.green.bold('Client disconnected')); }); }); // Iniciar el servidor server.listen(port, () => { console.log(chalk.green.bold(`Servidor server6.js corriendo en el puerto ${port}`)); });
Mejoras en NeoWhatsappMenu
// NeoWhatsappMenu.js import React, { useState, useEffect, useCallback } from 'react'; import { Box, Typography, Switch, FormControl, InputLabel, Select, MenuItem, TextField, Button, Paper, CircularProgress } from '@mui/material'; import axios from 'axios'; const API_BASE_URL = 'http://localhost:3007/api'; // Nuevo puerto const NeoWhatsappMenu = ({ selectedContacts, allMessages, onAnalyzeMessages, isIaActive, setIsIaActive }) => { const [iaProfile, setIaProfile] = useState(''); const [profiles, setProfiles] = useState([]); const [contextos, setContextos] = useState([]); const [palabrasClave, setPalabrasClave] = useState([]); const [question, setQuestion] = useState(''); const [analysisResult, setAnalysisResult] = useState(''); const [summary, setSummary] = useState(''); // Estados para manejo de carga y errores const [loadingProfiles, setLoadingProfiles] = useState(false); const [errorProfiles, setErrorProfiles] = useState(null); const [loadingContextos, setLoadingContextos] = useState(false); const [errorContextos, setErrorContextos] = useState(null); const [loadingAnalysis, setLoadingAnalysis] = useState(false); const [errorAnalysis, setErrorAnalysis] = useState(null); const [loadingSummary, setLoadingSummary] = useState(false); const [errorSummary, setErrorSummary] = useState(null); // Fetch profiles on component mount useEffect(() => { const fetchProfiles = async () => { setLoadingProfiles(true); setErrorProfiles(null); try { const response = await axios.get(`${API_BASE_URL}/profiles`); setProfiles(response.data); } catch (error) { console.error('Error fetching profiles:', error); setErrorProfiles('No se pudieron cargar los perfiles.'); } finally { setLoadingProfiles(false); } }; fetchProfiles(); }, []); // Fetch contextos and palabras clave when iaProfile changes useEffect(() => { if (iaProfile) { const fetchContextos = async () => { setLoadingContextos(true); setErrorContextos(null); try { const response = await axios.get(`${API_BASE_URL}/contextos/${iaProfile}`); setContextos(response.data.contextos); setPalabrasClave(response.data.palabrasClave); } catch (error) { console.error('Error fetching contextos and palabras clave:', error); setErrorContextos('No se pudieron cargar los contextos y palabras clave.'); } finally { setLoadingContextos(false); } }; fetchContextos(); } else { setContextos([]); setPalabrasClave([]); } }, [iaProfile]); // Toggle IA activation const handleIaToggle = async () => { const newState = !isIaActive; setIsIaActive(newState); try { await axios.post(`${API_BASE_URL}/toggle-ia`, { isIaActive: newState, iaProfile }); } catch (error) { console.error('Error toggling IA state:', error); // Opcional: manejar el error de manera más amigable para el usuario } }; // Handle IA profile change const handleIaProfileChange = async (event) => { const selectedProfile = event.target.value; setIaProfile(selectedProfile); onAnalyzeMessages(selectedProfile); try { await axios.post(`${API_BASE_URL}/toggle-ia`, { isIaActive, iaProfile: selectedProfile }); } catch (error) { console.error('Error updating IA profile:', error); // Opcional: manejar el error de manera más amigable para el usuario } }; // Handle question input change const handleQuestionChange = (event) => { setQuestion(event.target.value); }; // Fetch conversation history for a contact const fetchConversationHistory = useCallback(async (contactId) => { try { const response = await axios.get(`http://localhost:3007/messages/${contactId}`); // Endpoint sin /api return response.data.map(msg => msg.message).join('\n'); } catch (error) { console.error('Error fetching conversation history:', error); return ''; } }, []); // Generate summary of conversations const handleGenerateSummary = async () => { setLoadingSummary(true); setErrorSummary(null); const selectedMessages = selectedContacts.flatMap(contactId => allMessages[contactId] || []); const conversationText = selectedMessages.map(msg => msg.message).join('\n'); try { const response = await fetch('http://localhost:3007/summarize', { // Endpoint sin /api method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ text: conversationText }), }); const data = await response.json(); setSummary(data.summary); } catch (error) { console.error('Error generating summary:', error); setErrorSummary('Error al generar el resumen.'); } finally { setLoadingSummary(false); } }; // Ask a question based on conversation const handleAskQuestion = async () => { if (!question.trim()) { setAnalysisResult('Por favor, ingresa una pregunta válida.'); return; } setLoadingAnalysis(true); setErrorAnalysis(null); setAnalysisResult(''); const selectedMessages = selectedContacts.flatMap(contactId => allMessages[contactId] || []); const conversationText = selectedMessages.map(msg => msg.message).join('\n'); try { const histories = await Promise.all(selectedContacts.map(fetchConversationHistory)); const combinedHistory = histories.join('\n'); const response = await axios.post(`${API_BASE_URL}/analyze`, { // Endpoint con /api question, text: combinedHistory + '\n' + conversationText, contextos, palabrasClave, }); setAnalysisResult(response.data.result); } catch (error) { console.error('Error analyzing question:', error); setAnalysisResult('Error al analizar la pregunta.'); setErrorAnalysis('Error al analizar la pregunta.'); } finally { setLoadingAnalysis(false); } }; return ( <Box sx={{ width: '600px', height: '100vh', display: 'flex', flexDirection: 'column', bgcolor: 'background.paper', overflow: 'auto' }} > <Typography variant="h6" sx={{ p: 2 }}>Funcionalidades Adicionales</Typography> {/* IA Activation and Profile Selection */} <Paper sx={{ m: 2, p: 2 }}> <Box display="flex" alignItems="center"> <Typography variant="body1">IA Activa</Typography> <Switch checked={isIaActive} onChange={handleIaToggle} inputProps={{ 'aria-label': 'Activar IA' }} /> </Box> {/* Profiles Loading and Error Handling */} {loadingProfiles ? ( <Box display="flex" justifyContent="center" sx={{ mt: 2 }}> <CircularProgress /> </Box> ) : errorProfiles ? ( <Typography color="error" sx={{ mt: 2 }}>{errorProfiles}</Typography> ) : ( <FormControl fullWidth sx={{ mt: 2 }} disabled={!isIaActive}> <InputLabel id="ia-profile-label">Perfil de IA</InputLabel> <Select labelId="ia-profile-label" value={iaProfile} label="Perfil de IA" onChange={handleIaProfileChange} > {profiles.map(profile => ( <MenuItem key={profile.id} value={profile.id}>{profile.nombre}</MenuItem> ))} </Select> </FormControl> )} {/* Contextos Loading and Error Handling */} {iaProfile && ( <> {loadingContextos ? ( <Box display="flex" justifyContent="center" sx={{ mt: 2 }}> <CircularProgress size={24} /> </Box> ) : errorContextos ? ( <Typography color="error" sx={{ mt: 2 }}>{errorContextos}</Typography> ) : null} </> )} {/* Question Input */} <TextField label="Pregunta para el análisis" variant="outlined" fullWidth value={question} onChange={handleQuestionChange} disabled={!isIaActive} sx={{ mt: 2 }} inputProps={{ 'aria-label': 'Pregunta para el análisis' }} /> {/* Ask Question Button */} <Button variant="contained" color="primary" onClick={handleAskQuestion} sx={{ mt: 2 }} disabled={!isIaActive || loadingAnalysis} > {loadingAnalysis ? 'Analizando...' : 'Realizar Pregunta'} </Button> {/* Analysis Result */} {analysisResult && ( <Paper sx={{ mt: 2, p: 2 }}> <Typography variant="body1">Resultado del Análisis</Typography> <Typography variant="body2" sx={{ whiteSpace: 'pre-wrap', wordBreak: 'break-word' }}> {analysisResult} </Typography> </Paper> )} {/* Error Analysis */} {errorAnalysis && ( <Typography color="error" sx={{ mt: 2 }}>{errorAnalysis}</Typography> )} </Paper> {/* Sentiment Analysis and Summary */} <Paper sx={{ m: 2, p: 2 }}> <Typography variant="h6">Análisis de sentimientos</Typography> {/* Generate Summary Button */} <Button variant="contained" color="primary" onClick={handleGenerateSummary} sx={{ mt: 2 }} disabled={loadingSummary} > {loadingSummary ? 'Generando...' : 'Generar análisis'} </Button> {/* Summary Result */} {summary && ( <Paper sx={{ mt: 2, p: 2 }}> <Typography variant="body1">Resumen:</Typography> <Typography variant="body2" sx={{ whiteSpace: 'pre-wrap', wordBreak: 'break-word' }}> {summary} </Typography> </Paper> )} {/* Error Summary */} {errorSummary && ( <Typography color="error" sx={{ mt: 2 }}>{errorSummary}</Typography> )} </Paper> </Box> ); }; export default NeoWhatsappMenu;
Huevo o gallina primero
Que fue antes, el huevo o la gallina?
动态规划学习技巧
学习动态规划有没有什么技巧，如果只靠刷题，碰到一个没见过的又不会了
微前端概述与优势
微前端是什么
玩好永恩技巧总结
怎么玩好联盟永恩这个英雄
两次交易最大利润
def maxProfit(prices): if not prices: return 0 buy1 = float('-inf') sell1 = 0 buy2 = float('-inf') sell2 = 0 for price in prices: buy1 = max(buy1, -price) sell1 = max(sell1, buy1 + price) buy2 = max(buy2, sell1 - price) sell2 = max(sell2, buy2 + price) return sell2 我看到一个这个代码，当时题意是只能买卖两次，这循环执行不是就超过两次了吗
最多两次交易利润计算
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 这个题怎么解决呢
微信小程序原理解析
微信小程序原理是什么
数字比较问题
9.8和9.19哪个大