Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Produkt
Funktionen der Software · Jaccard-Ähnlichkeit von Mengen
01
Lege Mengen- und Leerpaarkonventionen neben Duplikatbeispielen fest, bevor der Ähnlichkeitswert weiterverwendet wird.
Projekt
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Änderungen
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
Jaccard-Ähnlichkeit von Mengen
● ● ●SetTamar●
Arbeitsabläufe · Jaccard-Ähnlichkeit von Mengen ×
def jaccard(left, right):
left, right = tuple(left), tuple(right)
if len(left) > 1000 or len(right) > 1000:
raise ValueError("collection.limit")
if any(type(v) is not int for v in left + right):
raise ValueError("member.integer")
left, right = set(left), set(right)
union = left | right
return len(left & right) / len(union) if union else 1.0✳Berechnen Sie die Jaccard-Ähnlichkeit zweier Sammlungen mit jeweils höchstens 1000 Ganzzahlen ohne Duplikate.
✓ ÄnderungenVor dem Anwenden prüfen ↗
Illustration der Arbeitsumgebung