answer:Hi Mallya Sir, We would like to clarify that we do not send any invoices at the end of the month. Our practice is to send invoices after the 25th of the month. Furthermore, we need to verify with the P2I team regarding the bookings. I am aware that after the 25th, we have instructed the team not to perform GRN, correct? Lastly, the attached invoices are related to manpower supply, and we will send the invoices during the first week of the upcoming month. Thank you.

answer:Hi Richard, Thank you for your swift response. I'm glad to hear that the PC is updated and ready for integration. Regarding the addition of your profile to Secomia, I will need to check with the Siemonia team. Could you please share your details with me so that I can inquire with them about the addition? As for SAP integration, I will dive into the details and requirements that you shared with us. This will help us prepare and get everything ready. Best regards, <PRESIDIO_ANONYMIZED_PERSON>

answer:Для того чтобы исправить ошибки в представленном коде, давайте разберемся с каждой частью: 1. Импортировать требуемые модули: Перед использованием классов `Sequence`, `Sequential`, `GRU`, `Dense` и функций `np.random.shuffle`, `json.loads` и `np.array`, их необходимо импортировать. Также нужно убедиться, что библиотеки Numpy, TensorFlow и Keras установлены. Добавить в начало кода: ```python import json import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense from tensorflow.keras.utils import Sequence ``` 2. Используйте правильные значения для `input_shape` и обрезки данных: В вашем генераторе данных `x` инициализируется с размером `(self.batch_size, 100, 3)`, но вы обрезаете каждый элемент данных до `[data['EventId'], data['ThreadId'], data['Image']]` без ограничения по длине, а потом пытаетесь обрезать его до первых 100 элементов с `[:100]`, что не имеет смысла, так как у вас всего три элемента. Следовательно, `input_shape` в модели должен соответствовать действительности, то есть быть `(3,)` в данном случае. Измените размер `x` и `input_shape`: ```python x = np.zeros((self.batch_size, 3)) # изменим размер на (self.batch_size, 3) input_shape=(3,) # кол-во признаков на каждую точку данных ``` Уберите `[:100]`, так как это не нужно. 3. Исправьте функцию активации в выходном слое: Так как используется "categorical_crossentropy" для функции потерь, нужно использовать функцию активации `softmax` для последнего слоя, чтобы вероятностное распределение предсказаний могло быть корректным. Измените функцию активации последнего слоя на `softmax`: ```python Dense(n_classes, activation="softmax") ``` 4. Проверьте использование `categorical_crossentropy`: Убедитесь, что метки `y` подготовлены для `categorical_crossentropy`, возможно, вам нужно использовать `sparse_categorical_crossentropy`, если метки являются целыми числами и не приведены к категориальному виду. Итак, исправленный код будет выглядеть следующим образом: ```python import json import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense from tensorflow.keras.utils import Sequence # Код DataGenerator сделать исправлениям # ... n_features = 3 n_classes = 2 model = Sequential([ GRU(100, return_sequences=True, input_shape=(n_features,)), GRU(128, return_sequences=False), Dense(n_classes, activation="softmax") # Используем softmax ]) model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) input_file_name = '34.jsonl' train_generator = DataGenerator(filename=input_file_name, batch_size=100, n_classes=n_classes) model.fit(train_generator, epochs=1) model.save("neural_network_model.h5") ``` Не забудьте также исправить метод `_load_data()` генератора данных, чтобы он корректно работал с вашими данными, и `on_epoch_end()` для корректной логики перемешивания данных при необходимости.

answer:Чтобы написать рабочий код для обучения модели, сначала нам нужно понять структуру данных и как их лучше всего подать для обучения. В вашем случае данные представляют собой JSON строки, каждая из которых содержит информацию о каком-то событии с полями "EventId", "ThreadId", "Image", и т.д. Вам также нужно определиться, что именно вы хотите предсказывать и как данные должны быть подготовлены. При работе с временными рядами и последовательными данными, как правило, мы рассматриваем некий "окно" последовательных событий для предсказания следующего значения или класса последующего события, а не одно событие за раз. Давайте напишем полный код для подготовки данных и обучения нейронной сети, с учетом периода из 100 событий: ```python import json import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense from tensorflow.keras.utils import Sequence # Определяем класс генератора данных class DataGenerator(Sequence): def __init__(self, filename, batch_size, window_size, shuffle=True): self.filename = filename self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.shuffle = shuffle self.data, self.labels = self._load_data() self.indexes = np.arange(len(self.data)) def _load_data(self): data = [] labels = [] with open(self.filename, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: event = json.loads(line) data.append([event['EventId'], event['ThreadId'], event['Image']]) labels.append(event['Class']) # Преобразуем данные в окна sequences = [] sequence_labels = [] for i in range(len(data) - self.window_size + 1): sequences.append(data[i:i+self.window_size]) # Принимаем метку последнего события в окне sequence_labels.append(labels[i+self.window_size - 1]) return sequences, sequence_labels def on_epoch_end(self): if self.shuffle: np.random.shuffle(self.indexes) def __getitem__(self, index): batch_indexes = self.indexes[index * self.batch_size:(index + 1) * self.batch_size] X = np.array([self.data[k] for k in batch_indexes]) y = np.array([self.labels[k] for k in batch_indexes]) return X, tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=2) def __len__(self): return len(self.data) // self.batch_size # Параметры для генератора и модели input_file_name = '34.jsonl' batch_size = 32 window_size = 100 n_features = 3 # Построение модели model = Sequential([ GRU(100, return_sequences=True, input_shape=(window_size, n_features)), GRU(128, return_sequences=False), Dense(2, activation='softmax') # Два класса: 0 и 1, используется softmax ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) train_generator = DataGenerator(filename=input_file_name, batch_size=batch_size, window_size=window_size) # Обучаем модель model.fit(train_generator, epochs=10) # Сохраняем обученную модель model.save("neural_network_model.h5") ``` Пожалуйста, обратите внимание, что от текущей реализации могут потребоваться дополнительные данные и контекст, чтобы точно убедиться, что код соответствует вашим данным. Если у вас есть специфические требования к данным или проблемы с обучением, вам понадобится адаптировать этот код.