Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Produs
Funcțiile programului · Regresie izotonică neponderată
01
Examinează fiecare bloc reunit lângă observații pentru a explica un segment plat prin constrângerea pătratelor minime.
Proiect
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Modificări
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Regresie izotonică neponderată
● ● ●OrderSaffron●
Fluxuri de lucru · Regresie izotonică neponderată ×
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)]✳Ajustează un șir nedescrescător la cel mult 128 observații finite în ±10^6 prin pătrate minime neponderate.
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru