float inhale_rate = 0.5;
float exhale_rate = 1.0;
while(1) {
// Inhale phase
for(float i = 0; i <= 1; i += inhale_rate) {
printf("\rInhaling... (%f%%)\n", i * 100);
sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
}
// Pause between inhale and exhale
printf("\rPausing...\n");
sleep(2);
// Exhale phase
for(float i = 1; i >= 0; i -= exhale_rate) {
printf("\rExhaling... (%f%%)\n", i * 100);
sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
}
// Pause between exhale and inhale
printf("\rPausing...\n");
sleep(2);
}
double x_min = -2.0;
double y_min = -1.5;
double x_max = 1.0;
double y_max = 1.5;
for (int j = 0; j < height; ++j) {
for (int i = 0; i < width; ++i) {
std::complex<double>
c((x_min + (x_max - x_min) * i / (width - 1)),
((y_min + (y_max - y_min)) * j) / (height - 1));
int iter = 0;
std::complex<double> z(0, 0);
while (std::abs(z) <= 2 && iter < 255) {
z = z * z + c;
++iter;
}
unsigned char color[] = {
static_cast<unsigned char>(iter % 8 * 32),
static_cast<unsigned char>(iter % 16 * 17),
static_cast<unsigned char>(iter % 32 * 14)
};
file.write(reinterpret_cast<char*>(color), sizeof(color));
}
}
using ll = long long;
const ll INF = (1LL<<62);
vector<ll> dist(n, INF);
priority_queue<pair<ll,int>, vector<pair<ll,int>>, greater<pair<ll,int>>> pq;
dist[s] = 0;
pq.push({0, s});
while (!pq.empty()) {
auto [d, u] = pq.top(); pq.pop();
if (d != dist[u]) continue;
for (auto [v, w] : g[u]) {
if (dist[v] > d + w) {
dist[v] = d + w;
pq.push({dist[v], v});
}
}
}
struct DSU {
vector<int> p, r;
DSU(int n): p(n), r(n,0) { iota(p.begin(), p.end(), 0); }
int find(int a){ return p[a]==a? a : p[a]=find(p[a]); }
bool unite(int a,int b){
a=find(a); b=find(b);
if(a==b) return false;
if(r[a]<r[b]) swap(a,b);
p[b]=a;
if(r[a]==r[b]) r[a]++;
return true;
}
};
vector<int> pi(const string& s){
int n=s.size();
vector<int> p(n);
for(int i=1;i<n;i++){
int j=p[i-1];
while(j>0 && s[i]!=s[j]) j=p[j-1];
if(s[i]==s[j]) j++;
p[i]=j;
}
return p;
}
struct BIT {
int n; vector<long long> bit;
BIT(int n): n(n), bit(n+1,0) {}
void add(int i,long long v){ for(++i;i<=n;i+=i&-i) bit[i]+=v; }
long long sum(int i){ long long r=0; for(++i;i>0;i-=i&-i) r+=bit[i]; return r; }
};
vector<int> nge(n, -1);
stack<int> st;
for(int i=0;i<n;i++){
while(!st.empty() && a[st.top()] < a[i]){
nge[st.top()] = i;
st.pop();
}
st.push(i);
}
queue<int> q;
for(int i=0;i<n;i++) if(indeg[i]==0) q.push(i);
vector<int> order;
while(!q.empty()){
int u=q.front(); q.pop();
order.push_back(u);
for(int v: adj[u]){
if(--indeg[v]==0) q.push(v);
}
}
struct Seg {
int n; vector<long long> t;
Seg(int n): n(n), t(4*n, INF) {}
void upd(int v,int tl,int tr,int pos,ll val){
if(tl==tr){ t[v]=val; return; }
int tm=(tl+tr)/2;
if(pos<=tm) upd(v*2,tl,tm,pos,val);
else upd(v*2+1,tm+1,tr,pos,val);
t[v]=min(t[v*2],t[v*2+1]);
}
ll qry(int v,int tl,int tr,int l,int r){
if(l>r) return INF;
if(l==tl && r==tr) return t[v];
int tm=(tl+tr)/2;
return min(qry(v*2,tl,tm,l,min(r,tm)),
qry(v*2+1,tm+1,tr,max(l,tm+1),r));
}
};;
float inhale_rate = 0.5;
float exhale_rate = 1.0;
while(1) {
// Inhale phase
for(float i = 0; i <= 1; i += inhale_rate) {
printf("\rInhaling... (%f%%)\n", i * 100);
sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
}
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sleep(2);
// Exhale phase
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printf("\rExhaling... (%f%%)\n", i * 100);
sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
}
// Pause between exhale and inhale
printf("\rPausing...\n");
sleep(2);
}
double x_min = -2.0;
double y_min = -1.5;
double x_max = 1.0;
double y_max = 1.5;
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unsigned char color[] = {
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static_cast<unsigned char>(iter % 16 * 17),
static_cast<unsigned char>(iter % 32 * 14)
};
file.write(reinterpret_cast<char*>(color), sizeof(color));
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}
using ll = long long;
const ll INF = (1LL<<62);
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priority_queue<pair<ll,int>, vector<pair<ll,int>>, greater<pair<ll,int>>> pq;
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struct DSU {
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vector<int> pi(const string& s){
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struct BIT {
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BIT(int n): n(n), bit(n+1,0) {}
void add(int i,long long v){ for(++i;i<=n;i+=i&-i) bit[i]+=v; }
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int tm=(tl+tr)/2;
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04/10/2026 05:34
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• 3f7c95d6-0151-4f67-aa99-5651595d7456
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9386 | F1 Score0.8629 | Precision • Recall0.8373 0.8901 |
04/10/2026 01:04
run identifier
• 7834ce69-d180-4f4d-bd0e-054793f014b2
Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
|---|---|---|
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04/09/2026 02:48
run identifier
• 38723737-feed-4c97-86d3-bab1cc952ac7
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Binary | A.U.C.0.9956 | F1 Score0.9773 | Precision • Recall1.0000 0.9557 |
Live Logs |
|---|
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04/10/2026 05:34
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 05:10
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 04:36
Fraud Detection • run identifier • 6dc462e3-9ca9-4962-97b2-8d86bafadb72
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 04:29
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 03:55
Fraud Detection • run identifier • a315cf4a-119e-4207-a387-eb13cb187e12
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 03:31
Customer Intelligence • run identifier • d28c38a6-6529-43e9-825d-7e3846c286e8
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 03:14
Fraud Detection • run identifier • ddf998ce-6f34-417f-87dc-159c3c9ee999
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 02:50
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 02:34
Fraud Detection • run identifier • 6175369e-1b7a-4ff6-ac55-8ad5bad5c4a8
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|---|---|---|---|
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04/10/2026 02:26
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Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
|---|---|---|
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04/10/2026 02:09
Customer Intelligence • run identifier • 0e543103-3189-4a9f-b9c2-8a7fe15bd980
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|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9359 | F1 Score0.8573 | Precision • Recall0.8281 0.8886 |
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Fraud Detection • run identifier • 6d489439-996a-47c6-9584-5b5cf8b20397
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree Binary | A.U.C.0.9953 | F1 Score0.9673 | Precision • Recall0.9990 0.9376 |
04/10/2026 01:45
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04/10/2026 01:28
Customer Intelligence • run identifier • fb1f01ea-41d9-4f9e-9281-b328993541aa
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|---|---|---|---|
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Fraud Detection • run identifier • 6fa2a571-129e-46b3-93d0-e757add1daac
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9378 | F1 Score0.8609 | Precision • Recall0.8375 0.8857 |
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|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Binary | A.U.C.0.9944 | F1 Score0.9656 | Precision • Recall0.9978 0.9354 |
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04/10/2026 12:07
Customer Intelligence • run identifier • 8fd3f0ba-3192-4b89-bfee-9e8cb73c4b9c
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9348 | F1 Score0.8559 | Precision • Recall0.8330 0.8801 |
04/09/2026 11:50
Fraud Detection • run identifier • c4f24b8b-2827-4443-90d8-37a9ff504a1f
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree Binary | A.U.C.0.9960 | F1 Score0.9701 | Precision • Recall1.0000 0.9420 |
04/09/2026 11:42
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|---|---|---|
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04/09/2026 11:26
Customer Intelligence • run identifier • 27a46b28-9a64-4843-982b-6086b3a1a56a
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9363 | F1 Score0.8597 | Precision • Recall0.8281 0.8939 |
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
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04/08/2026 09:17
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Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree Regression | R²0.999962 | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0012 0.0000 0.0032 |
04/08/2026 09:01
Customer Intelligence • run identifier • 82d673d2-e2e2-4b19-b751-6a6267449133
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9339 | F1 Score0.8558 | Precision • Recall0.8274 0.8863 |
04/08/2026 08:44
Fraud Detection • run identifier • 36976fff-3627-4beb-abd1-c1ff5316778b
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree Binary | A.U.C.0.9963 | F1 Score0.9708 | Precision • Recall0.9964 0.9465 |
04/08/2026 08:36
Recommendations • run identifier • 2945118e-f443-42f1-848d-8f5e21cefc88
Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Regression | R²0.999881 | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0019 0.0000 0.0056 |
04/08/2026 08:20
Customer Intelligence • run identifier • c40392b2-2c10-416c-b0e7-3630ebf23528
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9354 | F1 Score0.8598 | Precision • Recall0.8409 0.8796 |
04/08/2026 08:03
Fraud Detection • run identifier • 3ae6ff4a-69ec-494b-a0f5-bd08839679f2
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Binary | A.U.C.0.9943 | F1 Score0.9685 | Precision • Recall1.0000 0.9390 |
04/08/2026 07:55
Recommendations • run identifier • 761ec6f0-4269-4e3d-b3ed-efd98ea46d49
Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Regression | R²0.994223 | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0293 0.0015 0.0393 |
04/08/2026 07:39
Customer Intelligence • run identifier • e132511e-230d-4cc7-bfd1-ff1caa4e8d38
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9372 | F1 Score0.8605 | Precision • Recall0.8308 0.8925 |
04/08/2026 07:22
Fraud Detection • run identifier • 4afd05dc-3d75-4bf8-913c-114b7d63dace
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Binary | A.U.C.0.9963 | F1 Score0.9760 | Precision • Recall1.0000 0.9532 |
04/08/2026 07:14
Recommendations • run identifier • 14b8ae6f-0a32-40bf-9f43-ef1a95428922
Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree Regression | R²0.999419 | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0080 0.0002 0.0125 |
04/08/2026 06:58
Customer Intelligence • run identifier • 0b69637f-d74c-4f9b-be33-b08e8595a22e
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++ | A.U.C.0.9338 | F1 Score0.8588 | Precision • Recall0.8391 0.8794 |
04/08/2026 06:41
Fraud Detection • run identifier • e38b15bf-83fb-4a8b-beb8-d3762d7dcfe2
Algorithm(s) | A.U.C. | F1 Score | Precision • Recall |
|---|---|---|---|
| Algorithm(s)Fast Forest Binary | A.U.C.0.9954 | F1 Score0.9758 | Precision • Recall1.0000 0.9528 |
04/08/2026 06:33
Recommendations • run identifier • 92f27d0e-27fd-425a-9c48-9267b4164c29
Algorithm(s) | R² | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E. |
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| Algorithm(s)Fast Forest Regression | R²0.999886 | R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0026 0.0000 0.0055 |