SSumHarrier
المنتج

ميزات البرنامج · مجاميع عائمة معوضة

01

تتبع المجموع والتصحيح قرب أمثلة الإلغاء حتى لا تحكم على حد صغير من المجموع المقرب وحده.

01

النماذج

اضبط نقطة اتصال متوافقة مع OpenAI أو Anthropic باستخدام العنوان الأساسي ومفتاح API عند الحاجة. اختبر الاتصال. يجب أن يعمل خادم النموذج المحلي؛ وقد ترسل الأدوات البعيدة البيانات بشكل منفصل.

02

المشروع

اختر مجلدًا واطلب من المساعد قراءة الملفات المعنية قبل تعديلها. حدّد الهدف وحدود المهمة في المحادثة.

03

التغييرات

راجع التغييرات ونتائج الأوامر. شغّل فحوص المشروع قبل اعتماد النتيجة؛ الشيفرة المُولّدة ليست مختبرة تلقائيًا.

مجاميع عائمة معوضة

● ● ●SumHarrier●
سير العمل · مجاميع عائمة معوضة ×
def compensated_sum(values):
    values = tuple(values)
    if len(values) > 1000 or any(type(v) not in (int, float) or
                                not -1e100 <= v <= 1e100 for v in values):
        raise ValueError("values.range")
    total = correction = 0.0
    for value in values:
        value = float(value)
        next_total = total + value
        correction += ((total - next_total) + value if abs(total) >= abs(value)
                       else (value - next_total) + total)
        total = next_total
    return total + correction
✳اجمع حتى 1000 عدد منته بمقدار لا يتجاوز 1e100 مع حد تعويض.
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي

تبدأ فكرتك التالية هنا.

تنزيل لنظام Windows ↗