VVarisel Desk
ผลิตภัณฑ์

คุณสมบัติของโปรแกรม · ความแปรปรวนตัวอย่างแบบเวลฟอร์ด

01

เก็บข้อมูลการอ่านทดสอบไว้ใกล้โมดูลรวมค่า เพื่อทบทวนการเปลี่ยนสถานะที่เสนอในการสนทนาเดียวกับการเลือกตัวหาร.

01

โมเดล

ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก

02

โปรเจกต์

เลือกโฟลเดอร์และให้ผู้ช่วยอ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้องก่อนแก้ไข ระบุเป้าหมายและขอบเขตของงานให้ชัดเจน

03

การเปลี่ยนแปลง

ตรวจสอบการแก้ไขและผลลัพธ์คำสั่ง รันการตรวจสอบของโปรเจกต์ก่อนยอมรับผล โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ได้ผ่านการทดสอบโดยอัตโนมัติ

ความแปรปรวนตัวอย่างแบบเวลฟอร์ด

● ● ●Varisel Desk●
ขั้นตอนการทำงาน · ความแปรปรวนตัวอย่างแบบเวลฟอร์ด ×
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)
✳คำนวณความแปรปรวนตัวอย่างของ 2–10000 ค่าที่มีขนาดไม่เกิน 1e150 ด้วยเวลฟอร์ด.
✓ การเปลี่ยนแปลงตรวจสอบก่อนนำไปใช้ ↗
ภาพประกอบพื้นที่ทำงาน
พื้นที่เขียนโค้ดด้วย AI

ไอเดียถัดไปเริ่มต้นที่นี่

ดาวน์โหลดสำหรับ Windows ↗