Model
Atur endpoint kompatibel OpenAI atau Anthropic dengan URL dasar dan kunci API jika diperlukan. Uji koneksi. Server model lokal harus berjalan; alat jarak jauh dapat mengirim data secara terpisah.
Produk
Fitur program · Simpangan absolut median tanpa skala
01
Bedakan taksiran sebaran tangguh tanpa skala dalam median_deviation.py dari varians dan koreksi distribusi normal.
Proyek
Pilih folder dan minta asisten membaca berkas terkait sebelum mengeditnya. Tentukan tujuan serta batas tugas.
Perubahan
Tinjau perubahan dan keluaran perintah. Jalankan pemeriksaan proyek sebelum menerima hasilnya; kode yang dihasilkan tidak otomatis sudah diuji.
Simpangan absolut median tanpa skala
● ● ●MedianRove●
Alur kerja · Simpangan absolut median tanpa skala ×
import math
def median_deviation(values):
if type(values) is not list or not 1 <= len(values) <= 4096:
raise ValueError("mad.input")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**100 <= x <= 10**100 or not math.isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("mad.value")
def median(items):
ordered = sorted(items)
n = len(ordered)
return float(ordered[n//2]) if n % 2 else ordered[n//2-1]/2+ordered[n//2]/2
center = median(values)
return center, median([abs(x-center) for x in values])
✳Simpangan absolut median tanpa skala
✓ PerubahanTinjau sebelum menerapkan ↗
Ilustrasi ruang kerja