Split (1)

train · 5.38k rows

output stringlengths 0 10.3k	task stringclasses 3 values	index int64 0 5.38k	liscence stringclasses 4 values	source stringclasses 15 values	instruction stringlengths 13 3.45k
jax.default_backend()	code_generation	5,200	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、jaxのデフォルトのバックエンドを表示しなさい。
jax.devices()	code_generation	5,201	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、jaxのバックエンドのデバイスを表示しなさい。
data = jax.numpy.array([10, 1, 24]) data	code_generation	5,202	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、値 [10, 1, 24] を持つ JAX DeviceArray を作成し、dataに割り当てなさい。
type(data)	code_generation	5,203	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、次に示すdataのタイプを表示しなさい。 data = jax.numpy.array([10, 1, 24])
data.shape	code_generation	5,204	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataの形状を表示しなさい。 data = jax.numpy.array([10, 1, 24])
data_host = jax.device_get(data) data_host	code_generation	5,205	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataから取得してdata_hostに割り当てなさい。 data = jax.numpy.array([10, 1, 24])
data_device = jax.device_put(data_host) data_device	code_generation	5,206	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、data_hostをdata_deviceに転送して割り当てなさい。
data = jnp.array([[10, 1, 24], [20, 15, 14]]) data	code_generation	5,207	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、値 [[10, 1, 24], [20, 15, 14]] を含む行列を作成し、それをdataに割り当てなさい。
dataT = data.T dataT	code_generation	5,208	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataの転置をdataTに代入しなさい。
value = data[0, 2] value	code_generation	5,209	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataのインデックス [0, 2]の要素をvalueに代入しなさい。
data = data.at[1, 1].set(100) data	code_generation	5,210	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataのインデックス [1, 1]の値を100の値に更新しなさい。
data = data.at[0, 0].add(41) data	code_generation	5,211	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataのインデックス [0, 0]に41の値を加算しなさい。
mins = data.min(axis=1) mins	code_generation	5,212	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、 dataのaxis=1 の最小値を計算し、それをminsに割り当てなさい。
data_select = data[0] data_select	code_generation	5,213	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataの最初の行を選択し、それをdata_selectに割り当てなさい。
data = jnp.vstack([data, data_select]) data	code_generation	5,214	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataの行方向にdata_selectを追加しなさい。
data_prod = jnp.dot(data, dataT) data_prod	code_generation	5,215	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、dataとdataTを乗算し、data_prodに代入しなさい。
data_prod = jnp.array(data_prod, dtype=jnp.float32) data_prod	code_generation	5,216	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、data_prodのdtypeをfloat32に変換しなさい。
key = jax.random.PRNGKey(100) key	code_generation	5,217	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、seed = 100 の擬似乱数生成キーを作成し、それをkeyに代入しなさい。
key, subkey = jax.random.split(key) subkey	code_generation	5,218	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、keyからサブキーを作成し、それをsubkeyに割り当てなさい。
key_1, key_2, key_3, key_4, key_5, key_6, key_7 = jax.random.split(key, num=7)	code_generation	5,219	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、 keyを7 つのサブキーkey_1、key_2、key_3、key_4、key_5、key_6key_7に分割しなさい。
data_permutation = jax.random.permutation(key_1, sample_data) data_permutation	code_generation	5,220	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、sample_dataに対してkey_1を使用してランダムな順列を作成し、それをdata_permutationに代入しなさい。
	code_generation	5,221	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、sample_dataに対してkey_2を使用してランダムな要素を選択し、それをrandom_selectionに代入しなさい。
sample_int = jax.random.randint(key_3, shape=(1,), minval=10, maxval=24) sample_int	code_generation	5,222	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、key_3を使用して 10 ～ 24 の整数をサンプリングし、それをsample_intに代入しなさい。
sample_uniform = jax.random.uniform(key_4, shape=(2,), minval=1, maxval=2) sample_uniform	code_generation	5,223	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、key_4を使用して 1 と 2 の間の一様分布から 2 つの値をサンプリングし、それをsample_uniformに代入しなさい。
sample_bernoulli = jax.random.bernoulli(key_5, shape=(3,)) sample_bernoulli	code_generation	5,224	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、key_5を使用してベルヌーイ分布から 3 つの値をサンプリングし、それをsample_bernoulliに代入しなさい。
sample_poisson = jax.random.poisson(key_6, shape=(2, 3), lam=100) sample_poisson	code_generation	5,225	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、key_6を使用して、λ=100 のポアソン分布から 2x3 行列をサンプリングし、それをsample_poissonに代入しなさい。
sample_normal = jax.random.normal(key_7, shape=(2, 3, 4)) sample_normal	code_generation	5,226	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、key_7を使用して正規分布から 2x3x4 配列をサンプリングし、それをsample_normalに代入しなさい。
cube_jit = jax.jit(cube) cube_jit	code_generation	5,227	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube関数をJITコンパイルし、cube_jitに代入しなさい。
cube_jit(10.24)	code_generation	5,228	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 での最初の実行 (オーバーヘッドあり)の実行時間を表示しなさい。
# 一度、cube_jit(10.24)を実行後に以下を実行 cube_jit(10.24)	code_generation	5,229	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 での2回目の実行 (オーバーヘッドなし)の実行時間を表示しなさい。
cube_value = cube_jit(10.24) cube_value	code_generation	5,230	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube_jit関数でinput=10.24 を指定して実行し、それをcube_valueに割り当てます。
with jax.disable_jit(): cube_value_nojit = cube_jit(10.24) cube_value_nojit	code_generation	5,231	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube_jit関数でjit を無効にし、input=10.24 で実行し、それをcube_value_nojitに割り当てなさい。
cube_shape = jax.eval_shape(cube_jit, 10.24) cube_shape	code_generation	5,232	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 での形状を評価し、それをcube_shapeに代入しなさい。
cube_jaxpr = jax.make_jaxpr(cube_jit)(10.24) cube_jaxpr	code_generation	5,233	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24 でのjaxpr を作成し、それをcube_jaxprに割り当てなさい。
cube_xla = jax.xla_computation(cube_jit)(10.24) print(cube_xla.as_hlo_text())	code_generation	5,234	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、input=10.24でXLA 計算をに代入し、その XLA HLO テキストをcube_xlaに代入し出力しなさい。
cube_named_jit = jax.named_call(cube_jit, name='jaxton_cube_fn') cube_named_jit	code_generation	5,235	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_jit関数を用いて、関数の内部でjaxton_cube_fnという名前を使用し名前付き関数を定義し、cube_named_jitoに代入しなさい。
cube_named_xla = jax.xla_computation(cube_named_jit)(10.24) print(cube_named_xla.as_hlo_text())	code_generation	5,236	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxとcube_named_jit関数を用いて、 input=10.24 でのXLA 計算結果をcube_named_xlaに代入し、 XLA HLO テキストを出力しなさい。
data_cumsum = jax.lax.associative_scan(jnp.add, sample_data) data_cumsum	code_generation	5,237	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、sample_dataの累積合計を連想スキャン演算子を使用して計算し、それをdata_cumsumに代入しなさい。
data_cumsum_reverse = jax.lax.associative_scan(jnp.add, sample_data, reverse=True) data_cumsum_reverse	code_generation	5,238	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、sample_dataの逆順の累積和を連想スキャン演算子を使用して計算し、それをdata_cumsum_reverseに代入しなさい。
parity_ifelse = jax.jit(lambda x: jax.lax.cond(jnp.remainder(x, 2) == 0, square, cube, x)) parity_ifelse	code_generation	5,239	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cond演算子を使って、偶数なら入力の2乗を、奇数なら入力の3乗を出力するJITコンパイルのラムダ関数を作成し、parity_ifelseに代入しなさい。
parity_1 = parity_ifelse(data_cumsum[0]) parity_1	code_generation	5,240	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、data_cumsumの最初の要素でparity_ifelseを実行し、それをparity_1に代入しなさい。
parity_2 = parity_ifelse(data_cumsum[1]) parity_2	code_generation	5,241	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、data_cumsumの2番目の要素でparity_ifelseを実行し、それをparity_2に割り当てなさい。
parity_switch = jax.jit(lambda x: jax.lax.switch(jnp.remainder(x, 2), [square, cube], x)) parity_switch	code_generation	5,242	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、switch演算子を使って、偶数なら入力の2乗を、奇数なら入力の3乗を出力するJITコンパイルのラムダ関数を作成し、parity_switchに代入しなさい。
parity_4 = parity_switch(data_cumsum[3]) parity_4	code_generation	5,243	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、data_cumsumの4番目の要素でparity_switchを実行し、それをparity_4に割り当てなさい。
parity_5 = parity_switch(data_cumsum[4]) parity_5	code_generation	5,244	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、data_cumsumの5番目の要素でparity_switchを実行し、それをparity_5に割り当てなさい。
sum_four = jax.lax.fori_loop(0, 4, lambda i, x: x+data_cumsum[i], 0) sum_four	code_generation	5,245	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、for演算子を使ってdata_cumsumの最初の4要素の合計を計算し、sum_fourに代入しなさい。
subtract_until_negative = jax.lax.while_loop(lambda x: x>0, lambda x: x-25, sum_four) subtract_until_negative	code_generation	5,246	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、while演算子を使って結果が負になるまでsum_fourから25を引き続け、それをsubtract_until_negativeに代入しなさい。
derivative_cube = jax.jit(jax.grad(cube)) derivative_cube	code_generation	5,247	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube関数の微分をJITコンパイルし、derivative_cubeに代入しなさい。
derivative_cube(7.0)	code_generation	5,248	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、derivative_cubeをvalue=7で実行しなさい。
value_and_derivative_cube = jax.jit(jax.value_and_grad(cube)) value_and_derivative_cube(7.0)	code_generation	5,249	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube関数の値と微分を一緒にJITコンパイルし、value_and_derivative_cubeに割り当て、value=7で実行しなさい。
derivative_cube_2 = jax.jit(jax.grad(jax.grad(cube))) derivative_cube_2(7.0)	code_generation	5,250	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube関数の2次微分をJITコンパイルし、derivative_cube_2に代入してvalue=7で実行しなさい。
hessian_cube = jax.jit(jax.hessian(cube)) hessian_cube(7.0)	code_generation	5,251	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、cube関数のhessianをJITコンパイルし、hessian_cubeに割り当て、value=7で実行しなさい。
jit_areas = jax.jit(areas) jit_areas(9)	code_generation	5,252	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、areasをJITコンパイルし、jit_areasに割り当て、value=9で実行しなさい。
jacfwd_areas = jax.jacfwd(areas) jacfwd_areas(9.0)	code_generation	5,253	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、順モード自動微分を使って面積のヤコビアンを計算し、jacfwd_areasに代入してvalue=9で実行しなさい。
jacrev_areas = jax.jacrev(areas) jacrev_areas(9.0)	code_generation	5,254	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、逆モードの自動微分を使って面積のヤコビアンを計算し、jacrev_areasに代入してvalue=9で実行しなさい。
jvp_cube = jax.jvp(cube, (7.0,), (9.0,)) jvp_cube	code_generation	5,255	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、値=7の立方体とベクトル=9のヤコビアン・ベクトル積を計算し、jvp_cubeに代入しなさい。
_, areas_linear = jax.linearize(areas, 5.0) areas_linear(9.0)	code_generation	5,256	Apache-2.0	jax_60_exercise	pythonのjaxを用いて、value=5で面積の線形近似を計算し、areas_linearに代入してvalue=9で実行しなさい。
``` 7+2 // result 9 ```	code_generation	5,257	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、7+2を計算して下さい。
``` 7 - 2 // result 5 ```	code_generation	5,258	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、7-2を計算して下さい。
``` 7 * 2 // result 14 ```	code_generation	5,259	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、7×2を計算して下さい。
``` 7 / 2 // result 3 ```	code_generation	5,260	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、7÷2を計算して整数部分の結果を出して下さい。
``` 7 % 2 // result 1 ```	code_generation	5,261	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、7を2で割った余りを計算して下さい。
``` 7. / 2 // result 3.5 ```	code_generation	5,262	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、7÷2を小数点以下の結果も出るように計算して下さい。
``` "test".repeat(4) // result "testtesttesttest" ```	code_generation	5,263	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaでrepeatメソッドを使って"test"を4回繰り返して下さい。
``` "test".replace("t", "") // result "es" ```	code_generation	5,264	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaでreplaceメソッドを使って"test"から"t"を取り除いて"es"が残るようにして下さい。
``` "test".replace("es", "alen") // result "talent" ```	code_generation	5,265	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaでreplaceメソッドを使って"test"の"es"を"alen"に置き換えて"talent"にして下さい。
``` "test".length() // result 4 ```	code_generation	5,266	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、"test"の文字列の長さを求めて下さい。
``` "test".substring(1) // result "est" ```	code_generation	5,267	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、"test"の2文字目以降を取り出して"est"を表示されるようにして下さい。
``` var s = "site" // result "site" ```	code_generation	5,268	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaでvarをつけて変数sを使えるようにして下さい。
``` int c = 5 // result 5 ```	code_generation	5,269	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで「var c = 5」をvarを使わずintを使って書いて下さい。
``` String u = "UFO" // resut "UFO" ```	code_generation	5,270	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、「var u = "UFO"」をvarを使わずStringを使って書いて下さい。
``` String w = "watch" // result "watch" ```	code_generation	5,271	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、「var w = "watch"」をvarを使わずintかStringのどちらかを使って書いて下さい。
``` LocalDate.now() // result 2022-03-27 ```	code_generation	5,272	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、パッケージ名を省略して現在の日付を表示させて下さい。
``` LocalTime.now() // result 21:00:36.528563700 ```	code_generation	5,273	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、パッケージ名を省略して現在の時刻を表示させて下さい。
``` LocalDate.now().plusDays(1) // result 2022-03-28 ```	code_generation	5,274	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、LocalDateクラスを使って明日の日付を求めて下さい。
``` LocalDate.now().plusWeeks(2) // result 2022-04-10 ```	code_generation	5,275	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、LocalDateクラスを使って2週間後の日付を求めて下さい。
``` "%tY年%<tm月%<td日".formatted(java17date) // result "2021年09月14日" ```	code_generation	5,276	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、java17date変数に用意したJava17のリリース日を2021年09月14日という形式で表示して下さい。
``` "%tY年%<tm月%<td日 %<tH時%<tM分".formatted(java17dateTime) // result "2021年09月14日 14時30分" ```	code_generation	5,277	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、 java17dateTime変数に用意したJava17のリリース日時を2021年09月14日 14時30分という形式で表示して下さい。
``` LocalDate.of(2020,2,28).plusDays(1) // result 2020-02-29 ```	code_generation	5,278	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	JavaでLocalDateクラスを使って2020年2月28日の次の日を求めて下さい。
``` LocalDate.of(2020,2,28).plusWeeks(2) // result 2020-03-13 ```	code_generation	5,279	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	JavaでLocalDateクラスを使って2020年2月28日の2週間後の日付を求めて下さい。
``` String.format("%tm月", today) // result "03月" ```	code_generation	5,280	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで「"%tm月".formatted(today)」をString.formatを使って書き換えて下さい。
``` String.format("%sは%d", "two", 2) // result "twoは2" ```	code_generation	5,281	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで「"%sは%d".formatted("two", 2)」をString.formatを使って書き換えて下さい。
``` "%tY年".formatted(today) // result "2022年" ```	code_generation	5,282	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで「String.format("%tY年", today)」をformattedメソッドを使って書き換えて下さい。
``` BigDecimal.valueOf(119999).multiply(BigDecimal.valueOf(0.1)) // result 11999.9 ```	code_generation	5,283	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	JavaでBigDecimalクラスを使って119999×0.1を誤差なく計算して下さい。
``` var root2 = new BigDecimal("1.4142135623730950488") root2 ==> 1.4142135623730950488 root2.multiply(root2) // result 1.99999999999999999999522356663907438144 ```	code_generation	5,284	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで1.4142135623730950488×1.4142135623730950488を計算して下さい。
``` f.setLocation(300,200) // getLocationメソッドで得たx座標より大きい値を最初の引数に指定してください。 ```	code_generation	5,285	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	JavaでsetLocationメソッドを使ってウィンドウを右に動かして下さい。
``` t.setText("Hello Swing") ```	code_generation	5,286	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで入力領域に「Hello Swing」を表示して下さい。
``` t2.setText(t.getText()) ```	code_generation	5,287	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで上側の入力領域に入力された文字列を下側の入力領域に表示して下さい。
``` t2.setText(t.getText().toLowerCase()) ```	code_generation	5,288	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで上側の入力領域に入力された文字列の大文字を小文字に変換して下側の入力領域に表示して下さい。
``` g.drawLine(0, 400, 600, 0) label.repaint() ```	code_generation	5,289	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで左下から右上に向かって直線を描いて下さい。
``` import java.awt.Color ```	code_generation	5,290	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaでg.setColor(Color.BLUE)として色が指定できるようにjava.awt.Colorクラスのimportを行って下さい。
``` g.setColor(Color.BLUE) g.fillOval(50, 200, 150, 150) label.repaint() ```	code_generation	5,291	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで青く塗りつぶされた円を描いて下さい。
``` package projava; import javax.swing.*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.Color; public class Drawing { public static void main(String[] args) { var f = new JFrame("drawing"); f.setVisible(true); var label = new JLabel("test"); f.add(label); var image = new BufferedImage(600, 400, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); label.setIcon(new ImageIcon(image)); f.pack(); var g = image.createGraphics(); g.drawLine(0, 0, 600, 400); g.setColor(java.awt.Color.RED); g.fillRect(300, 200, 150, 100); g.drawLine(0, 400, 600, 0); g.setColor(Color.BLUE); g.fillOval(50, 200, 150, 150); label.repaint(); } } ```	code_generation	5,292	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaで画面に絵を描くプログラムを書いて下さい。
``` "test".contains("st") // result true ```	code_generation	5,293	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、「test」に「st」が含まれているかどうかcontainsメソッドで確認して下さい。
``` 12 < 35 // result true ```	code_generation	5,294	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、12と35を<演算子を使って大小比較を行って下さい。
``` 12 <= 35 // result true ```	code_generation	5,295	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、12と35を<=演算子を使って等しいかどうか比較を行って下さい。
``` 12 == 35 // result false ```	code_generation	5,296	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、12と35を==演算子を使って等しいかどうか比較を行って下さい。
``` 12 != 35 // result true ```	code_generation	5,297	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、下さい。
``` "test".compareTo("TEST") // result 32 ``` 解説: 一致しない最初の文字の差を結果として返します。	code_generation	5,298	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、"test"と"TEST"をcompareToメソッドで比較して下さい。
``` LocalDate.now().compareTo(LocalDate.of(2022, 3, 15)) // result 15 ``` 日数の差が返ってきます（本日は2022年3月30日です）。	code_generation	5,299	AmenokakuCode Liscence	java_for_professional	Javaを用いて、今日の日付と2022年3月15日をcompareToメソッドで比較して下さい。

Subsets and Splits

Python Code Generation

Provides a structured view of code generation tasks specific to a Python-focused course, helping to understand the nature and sequence of the instructions and outputs.

Filtered Code Generation Tasks

The query extracts code generation questions and answers from a specific dataset source, offering structured insights into its contents.

Code Generation Instruction Split

The query processes and splits code generation outputs into separate answers, providing a structured view of potential alternative solutions for each instruction.

Filtered Code Generation Task

The query performs basic filtering and returns formatted data related to code generation tasks, which is helpful but does not provide deep insights into the dataset's underlying structure or patterns.

Code Generation Instructions

The query performs basic filtering to select code generation tasks and organizes them by license, source, and index, providing a simple overview but lacking deeper analytical insight.

Code Generation Instructions

The query performs basic filtering and selects specific columns, providing limited insight into the dataset's structure but not revealing deeper patterns or relationships.

Code Generation Instructions

The query performs basic filtering and selection, organizing code generation tasks by license and source but does not provide deep insights into the data.

^_Call_Call:::^_Call_Call:

The query performs basic filtering and selection, organizing code generation tasks by license, source, and index without revealing deeper insights.

^^^_Call.FromSeconds:^^ withheld^

The query performs basic filtering and ordering of dataset entries, providing a structured view but lacking deeper insights.

_Call^^^^^ serotonin^:^

The query performs basic data retrieval and organization, presenting specific fields in a structured format but without providing significant analytical insights.