Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Prodotto
Funzioni del software · Varianza campionaria di Welford
01
Tieni i dati di prova accanto al modulo di aggregazione per esaminare l’aggiornamento di stato proposto nella stessa conversazione sulla scelta del denominatore.
Progetto
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Modifiche
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
Varianza campionaria di Welford
● ● ●Varisel Desk●
Flussi di lavoro · Varianza campionaria di 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)✳Calcola la varianza campionaria di 2–10000 valori con modulo massimo 1e150 mediante Welford.
✓ ModificheControlla prima di applicare ↗
Illustrazione dell’ambiente