Modelos
Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
Producto
Funciones del programa · Agregación log-sum-exp estable
01
ExponQuay ayuda a revisar sumas exponenciales desplazadas por el máximo, distinguiendo entrada vacía y colecciones finitas de valores muy negativos.
Proyecto
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
Cambios
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
Agregación log-sum-exp estable
● ● ●ExponQuay●
Flujos de trabajo · Agregación log-sum-exp estable ×
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))✳Agrega hasta 1000 valores logarítmicos entre menos 1e300 y 1e300 restando su máximo antes de exponenciar.
✓ CambiosRevisa antes de aplicar ↗
Vista ilustrativa
