Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Використайте histogram.py для перевірки інтервалу значення точно на внутрішній чи останній межі.
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
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