Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Omów w WalshAster sumy i różnice par, jawnie zachowując konwencję nieznormalizowanej transformaty.
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
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