Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Produto
Recursos do programa · Agregação log-sum-exp estável
01
ExponQuay ajuda a revisar agregações exponenciais deslocadas pelo máximo, distinguindo entrada vazia de coleções finitas de valores muito negativos.
Projeto
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Alterações
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Agregação log-sum-exp estável
● ● ●ExponQuay●
Fluxos de trabalho · Agregação log-sum-exp estável ×
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))✳Agregue até 1000 valores logarítmicos de menos 1e300 até 1e300 subtraindo o máximo antes da exponenciação.
✓ AlteraçõesRevise antes de aplicar ↗
Ilustração do ambiente
