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 · Abatere absolută mediană nescalată
01
Deosebește în median_deviation.py estimarea robustă nescalată de varianță și de corecția pentru distribuția normală.
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.
Abatere absolută mediană nescalată
● ● ●MedianRove●
Fluxuri de lucru · Abatere absolută mediană nescalată ×
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])
✳Abatere absolută mediană nescalată
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru