Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Produkt
Funkcje programu · Wariancja próbki metodą Welforda
01
Trzymaj dane odczytów obok modułu agregacji, aby proponowaną zmianę stanu omówić w tej samej rozmowie co wybór mianownika.
Projekt
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Zmiany
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
Wariancja próbki metodą Welforda
● ● ●Varisel Desk●
Sposoby pracy · Wariancja próbki metodą Welforda ×
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)✳Oblicz wariancję próbki od 2 do 10000 wartości o module do 1e150 metodą Welforda.
✓ ZmianySprawdź przed zastosowaniem ↗
Ilustracja środowiska