モデル
OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
製品
ソフトウェアの機能 · Welford法の不偏分散
01
測定用フィクスチャを集計モジュールの近くに置き、提案された状態更新を分母の選択と同じ会話で検討します。
プロジェクト
フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
変更内容
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
Welford法の不偏分散
● ● ●Varisel Desk●
ワークフロー · Welford法の不偏分散 ×
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)✳絶対値が1e150以下の2〜10000個の値からWelford法で不偏分散を計算します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ