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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.
Méthodes de travail
Méthodes de développement · Variance d’échantillon de Welford
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Méthodes de travail
Calculez la variance d’échantillon de 2 à 10000 valeurs de magnitude maximale 1e150 par Welford. Vérifiez les échantillons constants et les grands décalages, en rejetant booléens, valeurs non finies et effectifs invalides.
Ouvrez le dossier du projet
Choisissez un endpoint compatible. Les outils disponibles et la qualité des réponses dépendent du modèle et du serveur utilisés.
Connectez et testez le modèle
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.
Examinez les modifications et lancez les tests
Comparez le comportement observé au résultat attendu. Si une vérification échoue, cherchez la cause avant de poursuivre les modifications.
Variance d’échantillon de Welford
Méthodes de travail
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)Vérifiez avant d’appliquer. 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.