Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Variance d’échantillon de Welford
01
Gardez les données de test près du module d’agrégation pour examiner la mise à jour d’état proposée dans la même conversation que le choix du dénominateur.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Variance d’échantillon de Welford
● ● ●Varisel Desk●
Méthodes de travail · Variance d’échantillon de Welford ×
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)✳Calculez la variance d’échantillon de 2 à 10000 valeurs de magnitude maximale 1e150 par Welford.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail