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उत्पाद

प्रोग्राम की सुविधाएँ · वेलफोर्ड नमूना प्रसरण

01

रीडिंग के परीक्षण डेटा को एग्रीगेशन मॉड्यूल के पास रखें ताकि प्रस्तावित स्थिति बदलाव और हर का चयन एक ही बातचीत में जाँचा जा सके।

01

मॉडल

बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।

02

प्रोजेक्ट

फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।

03

बदलाव

बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।

वेलफोर्ड नमूना प्रसरण

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कार्यप्रवाह · वेलफोर्ड नमूना प्रसरण ×
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)
✳वेलफोर्ड से 2–10000 मानों का नमूना प्रसरण निकालें जिनका परिमाण 1e150 से अधिक न हो।
✓ बदलावलागू करने से पहले समीक्षा करें ↗
कार्यक्षेत्र का चित्रण
AI के साथ कोड का कार्यक्षेत्र

आपका अगला विचार यहीं शुरू होता है।

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