Scarica l’applicazione
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Flussi di lavoro
Flussi di programmazione · Regressione isotonica non pesata
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Flussi di lavoro
Adatta una sequenza non decrescente a massimo 128 osservazioni finite entro ±10^6 mediante minimi quadrati non pesati. Controlla ingressi vuoti e decrescenti, rifiutando booleani e preservando la lista originale.
Apri la cartella del progetto
Scegli un endpoint compatibile. Gli strumenti disponibili e la qualità delle risposte dipendono dal modello e dal server configurati.
Collega e prova il modello
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.
Controlla le modifiche ed esegui i test
Confronta il comportamento effettivo con il risultato atteso. Se una verifica fallisce, indaga la causa prima di altre modifiche.
Regressione isotonica non pesata
Flussi di lavoro
from math import isfinite
def isotonic_fit(values):
if type(values) is not list or len(values) > 128:
raise ValueError("bounded list")
if any(type(x) not in (int, float) or abs(x) > 10**6 or
not isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("bounded finite values")
blocks = []
for value in values:
blocks.append([float(value), 1])
while len(blocks) > 1 and (
blocks[-2][0] / blocks[-2][1] > blocks[-1][0] / blocks[-1][1]):
total, count = blocks.pop()
blocks[-1][0] += total; blocks[-1][1] += count
return [total / count for total, count in blocks for _ in range(count)]Controlla prima di applicare. 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.