EExponQuay
المنتج

ميزات البرنامج · تجميع log-sum-exp مستقر

01

ExponQuay يساعد في مراجعة المجاميع الأسية المزاحة بالقيمة القصوى ويميز المدخل الفارغ من مجموعة منتهية من القيم السالبة جدًا.

01

النماذج

اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.

02

المشروع

اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.

03

التغييرات

راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

تجميع log-sum-exp مستقر

● ● ●ExponQuay●
سير العمل · تجميع log-sum-exp مستقر ×
from math import exp, fsum, log, inf

def log_sum_exp(values):
    if type(values) not in (list, tuple) or len(values) > 1000:
        raise ValueError("values.container")
    values = tuple(values)
    if len(values) > 1000 or any(
        type(v) not in (int, float) or not -1e300 <= v <= 1e300 for v in values
    ):
        raise ValueError("values.range")
    if not values:
        return -inf
    peak = max(values)
    return peak + log(fsum(exp(v - peak) for v in values))
✳اجمع حتى 1000 قيمة لوغاريتمية من سالب 1e300 إلى 1e300 بطرح أكبرها قبل حساب الأس.
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي

تبدأ فكرتك التالية هنا.

تنزيل لنظام Windows ↗