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
Histogram kenar sahipliği
±10^100 içinde iki ile 257 kesin artan kenarla en fazla 4096 sonlu değeri bölmelere yerleştirin.
● ● ●BinOriole●
İş akışları · Histogram kenar sahipliği ×
import bisect, math
def histogram(edges, values):
if type(edges) is not list or type(values) is not list or not 2 <= len(edges) <= 257 or len(values) > 4096:
raise ValueError("bins.shape")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**100 <= x <= 10**100 or not math.isfinite(x) for x in edges+values):
raise ValueError("bins.value")
if any(a >= b for a, b in zip(edges, edges[1:])):
raise ValueError("bins.edges")
counts, under, over = [0]*(len(edges)-1), 0, 0
for value in values:
if value < edges[0]:
under += 1
elif value > edges[-1]:
over += 1
else:
counts[min(bisect.bisect_right(edges, value)-1, len(counts)-1)] += 1
return counts, under, over
✳Histogram kenar sahipliği
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
Proje
Kenar eşitliğini, boş gözlemleri ve aykırıları test edin, son sağ kenarı dahil edip dışarıdaki değerleri listeleri değiştirmeden sayın.
Uygulamadan önce inceleyin
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
İş akışları
import bisect, math
def histogram(edges, values):
if type(edges) is not list or type(values) is not list or not 2 <= len(edges) <= 257 or len(values) > 4096:
raise ValueError("bins.shape")
if any(type(x) not in (int, float) or not -10**100 <= x <= 10**100 or not math.isfinite(x) for x in edges+values):
raise ValueError("bins.value")
if any(a >= b for a, b in zip(edges, edges[1:])):
raise ValueError("bins.edges")
counts, under, over = [0]*(len(edges)-1), 0, 0
for value in values:
if value < edges[0]:
under += 1
elif value > edges[-1]:
over += 1
else:
counts[min(bisect.bisect_right(edges, value)-1, len(counts)-1)] += 1
return counts, under, over
Sayımları yorumlamadan önce veri sınırlarını görünür kılın
Bir histogram, sınırdaki gözlemleri yanlış gruba atarken inandırıcı görünebilir. BinOriole, sonuçlar yorumlanmadan bu seçimlerin incelenebileceği bir Windows yapay zekâ kodlama çalışma alanı sağlar. Proje klasörünü açıp grupların tanımlarını gözlemleri sayan fonksiyonla birlikte tartışın.
Örneğin bağlı modelden tam olarak bir sınıra eşit değerlerin hangi gruba ait olduğunu incelemesini isteyin. Bir iç sınır değerini, son sınırı ve aralık dışı gözlemleri içeren küçük bir liste sağlayın. Beklenen sayımları ve alt ve üst sınır dışındaki değerlerin nasıl bildirileceğini belirtin; böylece önerilen düzenleme somut bir sözleşmeyi karşılar.
Bu çıktıları kullanan grafik veya rapora kadar izleyin. Aralık dışı sayımları atan çağıran kod, gruplama yardımcısı tasarlandığı gibi davransa bile yanıltıcı toplam sunabilir. Önerilen kaynak değişikliklerini inceleyin ve her gözlemi bildirilen bir kategoriyle eşleştiren test örneklerini çalıştırın. Sınır incelemesine reddedilen sonlu olmayan girdileri ve geçersiz sınır sırasını dahil edin.
BinOriole, OpenAI uyumlu veya Anthropic uç nokta bağlantılarını destekler. Yapılandırdığınız hizmetin sunduğu sansürsüz bir yapay zekâ modelini seçebilirsiniz; gerçek davranış, bağlam ve araç desteği bu yapılandırmaya bağlı kalır. Görüşme yama hazırlamaya yardımcı olur; sayımların kullanıma hazır olup olmadığını kontrol edilmiş örnekleriniz ve uygulama testleriniz belirler.
Sayımları yorumlamadan önce veri sınırlarını görünür kılın — düzenleme öncesi sorular
Gruplama test örneğinde hangi değerler bulunmalı?
Aralığın altında bir değer, ilgili her sınır, sıradan bir iç değer ve aralığın üstünde bir değer ekleyin. Beklenen aidiyeti açıkça yazın. Böylece büyük rastgele veri kümesinin gizleyebileceği uç nokta kararları ortaya çıkar.
Son sınır neden ayrı kontrol edilmeli?
İç gruplar farklı sınır kuralı kullansa bile son sınır dahil edilebilir. Bu kuralı istekte belirtip doğrudan test edin. Aksi hâlde yeniden düzenleme en büyük gözlemi yanlışlıkla üst sınır dışına taşıyabilir.
Gözlemlerin kaybolmadığını nasıl kontrol ederim?
Grup sayımları ve aralık dışı sayımları kabul edilen girdi sayısıyla uzlaştırın. Sonra küçük bir örnekte bireysel atamaları doğrulayın. Tek başına eşleşen toplam, yanlış kategorilere yerleştirilen gözlemleri gizleyebilir.
Hatalı sınırlar otomatik sıralanmalı mı?
Yalnızca bu dönüşüm uygulama sözleşmesinin parçasıysa. Sıralama, daha önceki bir yapılandırma sorununu gizleyebilir veya kategorilerin anlamını değiştirebilir. Öneriyi kabul etmeden önce mevcut doğrulama yolunu ve çağıran kodun hatayı nasıl bildirdiğini inceleyin.
BinOriole · Güncellendi 2026-10-25