Modellen
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Bespreek paarsgewijze sommen en verschillen in WalshAster, met een expliciete ongenormaliseerde transformatieconventie.
Stel een OpenAI-compatibel of Anthropic-endpoint in met de basis-URL en zo nodig een API-sleutel. Test de verbinding. Een lokale modelserver moet actief zijn; externe hulpmiddelen kunnen apart gegevens versturen.
Selecteer een map en laat de assistent de relevante bestanden lezen voordat hij ze wijzigt. Benoem het doel en de grenzen van je opdracht.
Controleer wijzigingen en uitvoer van opdrachten. Voer de projectcontroles uit voordat je het resultaat overneemt; gegenereerde code is niet automatisch getest.
def walsh_transform(values):
out = list(values)
n = len(out)
if not 1 <= n <= 256 or n & (n - 1):
raise ValueError("length.power_two")
if any(type(v) is not int or abs(v) > 1000000 for v in out):
raise ValueError("value.range")
step = 1
while step < n:
for start in range(0, n, 2 * step):
for j in range(start, start + step):
a, b = out[j], out[j + step]
out[j], out[j + step] = a + b, a - b
step *= 2
return out