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 · Agregare log-sum-exp stabilă
01
ExponQuay ajută la revizia sumelor exponențiale deplasate după maxim, distingând intrarea goală de colecții finite de valori foarte negative.
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.
Agregare log-sum-exp stabilă
● ● ●ExponQuay●
Fluxuri de lucru · Agregare log-sum-exp stabilă ×
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))✳Agregă cel mult 1000 de valori logaritmice de la minus 1e300 la 1e300 scăzând maximul înaintea exponențierii.
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru
