Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Similarité des ensembles de Jaccard
01
Précisez les conventions des ensembles et de la paire vide près des doublons avant d’utiliser la similarité ailleurs.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Similarité des ensembles de Jaccard
● ● ●SetTamar●
Méthodes de travail · Similarité des ensembles de Jaccard ×
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✳Calculez la similarité de Jaccard de deux collections de 1000 entiers maximum chacune sans compter les doublons.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail