Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Ürün
Program özellikleri · Kararlı log-sum-exp toplama
01
ExponQuay, maksimuma göre kaydırılan üstel toplamları incelemeye ve boş girdiyi sonlu sayıdaki çok negatif değerlerden ayırmaya yardımcı olur.
Proje
Bir klasör seçin ve düzenlemeden önce ilgili dosyaları okumasını asistandan isteyin. Görevin hedefini ve sınırlarını belirleyin.
Değişiklikler
Değişiklikleri ve komut çıktılarını inceleyin. Sonucu kabul etmeden önce proje kontrollerini çalıştırın; üretilen kod otomatik olarak test edilmiş değildir.
Kararlı log-sum-exp toplama
● ● ●ExponQuay●
İş akışları · Kararlı log-sum-exp toplama ×
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))✳Üs almadan önce en büyük değeri çıkararak eksi 1e300 ile 1e300 arasındaki en fazla 1000 logaritmik değeri birleştirin.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
