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.
Yapay zekâ ile kod çalışma alanı
Ölçeklenmemiş medyan mutlak sapma
±10^100 sınırında 1–4096 sonlu sayının medyanını ve ölçeklenmemiş medyan mutlak sapmasını döndürün.
● ● ●MedianRove●
İş akışları · Ölçeklenmemiş medyan mutlak sapma ×
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])
✳Ölçeklenmemiş medyan mutlak sapma
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
Proje
Çift uzunluğu, eşit değerleri ve aykırıyı test edip Boolean ve sonlu olmayan değerleri giriş sırasını değiştirmeden reddedin.
Uygulamadan önce inceleyin
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
İş akışları
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])
İstatistik yardımcılarının amaçladığınız niceliği bildirmesini sağlayın
İki işlev de yayılımı ölçtüğünü iddia ederken farklı anlamları olan nicelikler döndürebilir. MedianRove, projenizde bu ayrımları incelemek için Windows yapay zeka kodlama yazılımıdır. Önerilen değişikliğin uygulamanızın gerçekten kullandığı istatistiği koruması için yardımcı işlevi, çağıran kodu ve küçük bir referans veri kümesini görüşmeye getirin.
Pratik bir görev, ölçeklenmemiş medyan mutlak sapma hesabını incelemektir. Bağlı modelden çift uzunluklu girdilerdeki medyan kuralını ve bir aykırı değerin ele alınışını incelemesini isteyin. Herhangi bir ölçeklemenin uygulamanın başka yerine ait olup olmadığını belirtin; böylece inceleme aynı işlev adı altında sessizce farklı çıktı getirmez.
Sonucu gösterime, eşiklere veya saklanan kayıtlara kadar izleyin. Sayısal bir değişiklik, dönüş türü aynı kalsa bile yardımcı işlevin ötesindeki kararları etkileyebilir. Sonlu değer denetimlerini ve kabul edilen boyut aralığını inceleyin, ardından çalışma zamanınızda bağımsız olarak denetlenmiş test verilerini çalıştırın. Çağıran kod özgün koleksiyonuna dokunulmamasını bekliyorsa girdi sırası denetimi ekleyin.
MedianRove, desteklenen OpenAI uyumlu veya Anthropic uç noktalarına bağlanır. Hizmetiniz sunuyorsa abliterasyonu uygulanmış bir yapay zeka modeli seçilebilir; davranışı ve araç desteğini model ile sunucu belirler. Açıklamaları incelemeyi destekler; yamanın uygunluğunu veri kümesi beklentileriniz ve proje testleriniz belirler.
İstatistik yardımcılarının amaçladığınız niceliği bildirmesini sağlayın — düzenlemeden önce sorular
İstekte neden ölçeklenmemiş sapmayı belirtmeliyim?
Ölçekleme döndürülen niceliği değiştirir ve sonraki eşikleri etkileyebilir. Yardımcı işlevin hangi istatistiği vaat ettiğini belirtin ve ek dönüşümler için çağıran kodları inceleyin. Yeniden düzenleme aynı adı korurken yorumu sessizce değiştirmemelidir.
Hangi veri kümesi aykırı değer tartışmasını somutlaştırır?
Bağımsız hesaplanmış medyan ve sapmayla birlikte açık bir merkezi küme ve bir uzak değer içeren kısa bir küme kullanın. Medyan kuralını ortaya çıkarmak için çift uzunluklu durum ekleyin. Yalnızca rastgele verilere dayanmayın.
Sıralamanın girdiyi değiştirmesine izin verilmeli mi?
Bu sahiplik kuralını açıkça belirtin. Çağıranlar özgün sırayı yeniden kullanıyorsa yerinde sıralama ilgisiz bir kusur oluşturabilir. Uygulamayı inceleyin ve döndürülen istatistiğin yanı sıra yürütme sonrasında girdiyi de denetleyin.
İnceleme hangi geçersiz değerleri ele almalı?
Yardımcı işlevin belirtilen tür, boyut ve sonlu sayı sözleşmesini kullanın. Modelden her sınırı korumasını veya bilinçli olarak değiştirmesini isteyin, ardından reddetmeyi ve çağıran kodun işlemesini test edin. Makul bir istatistiğin bozuk girdiyi kabul edilebilir kıldığını varsaymayın.
MedianRove · Güncellendi 2026-10-25