VVarisel Desk
المنتج

ميزات البرنامج · تباين العينة بطريقة ويلفورد

01

احتفظ ببيانات القياس الاختبارية قرب وحدة التجميع لمراجعة تحديث الحالة المقترح في المحادثة نفسها مع اختيار المقام.

01

النماذج

اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.

02

المشروع

اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.

03

التغييرات

راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

تباين العينة بطريقة ويلفورد

● ● ●Varisel Desk●
سير العمل · تباين العينة بطريقة ويلفورد ×
from math import isfinite
def sample_variance(values):
    if type(values) not in (list, tuple) or not 2 <= len(values) <= 10000:
        raise ValueError("sample count")
    if any(type(x) not in (int, float) or not -1e150 <= x <= 1e150
           or not isfinite(x) for x in values):
        raise ValueError("bounded finite samples")
    mean, m2 = 0.0, 0.0
    for n, x in enumerate(values, 1):
        delta = x - mean
        mean += delta / n
        m2 += delta * (x - mean)
    return m2 / (len(values) - 1)
✳احسب تباين عينة من 2 إلى 10000 قيمة لا يتجاوز مقدارها 1e150 بطريقة ويلفورد.
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي

تبدأ فكرتك التالية هنا.

تنزيل لنظام Windows ↗