Mô hình
Cấu hình endpoint tương thích OpenAI hoặc Anthropic bằng URL cơ sở và khóa API nếu cần. Kiểm tra kết nối. Máy chủ mô hình cục bộ phải đang chạy; công cụ từ xa có thể truyền dữ liệu riêng.
Xem mỗi khối đã gộp cạnh các quan sát để giải thích đoạn phẳng bằng ràng buộc bình phương tối thiểu.
Cấu hình endpoint tương thích OpenAI hoặc Anthropic bằng URL cơ sở và khóa API nếu cần. Kiểm tra kết nối. Máy chủ mô hình cục bộ phải đang chạy; công cụ từ xa có thể truyền dữ liệu riêng.
Chọn thư mục và yêu cầu trợ lý đọc các tệp liên quan trước khi chỉnh sửa. Xác định mục tiêu và giới hạn của tác vụ.
Xem lại thay đổi và đầu ra lệnh. Chạy kiểm tra dự án trước khi chấp nhận kết quả; mã được tạo không mặc nhiên đã qua kiểm thử.
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)]