SStepMaranta
ผลิตภัณฑ์

คุณสมบัติของโปรแกรม · ขั้นการแจกแจงมาร์คอฟจำกัด

01

เก็บเวกเตอร์เริ่มต้นและแถวการเปลี่ยนไว้ด้วยกันเพื่อตรวจการรักษามวลความน่าจะเป็นในแต่ละรอบ.

01

โมเดล

ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก

02

โปรเจกต์

เลือกโฟลเดอร์และให้ผู้ช่วยอ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้องก่อนแก้ไข ระบุเป้าหมายและขอบเขตของงานให้ชัดเจน

03

การเปลี่ยนแปลง

ตรวจสอบการแก้ไขและผลลัพธ์คำสั่ง รันการตรวจสอบของโปรเจกต์ก่อนยอมรับผล โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ได้ผ่านการทดสอบโดยอัตโนมัติ

ขั้นการแจกแจงมาร์คอฟจำกัด

● ● ●StepMaranta●
ขั้นตอนการทำงาน · ขั้นการแจกแจงมาร์คอฟจำกัด ×
from math import fsum, isfinite
def markov_steps(initial, matrix, steps):
    if type(initial) is not list or not 1 <= len(initial) <= 8:
        raise ValueError("state count")
    n = len(initial)
    if type(matrix) is not list or len(matrix) != n or any(
        type(row) is not list or len(row) != n for row in matrix):
        raise ValueError("square matrix")
    rows = [initial] + matrix
    if any(type(x) not in (int, float) or not 0 <= x <= 1 or
           not isfinite(x) for row in rows for x in row):
        raise ValueError("probability values")
    if any(abs(fsum(row)-1) > 1e-12 for row in rows):
        raise ValueError("row sums")
    if type(steps) is not int or not 0 <= steps <= 100:
        raise ValueError("step count")
    result = initial[:]
    for _ in range(steps):
        result = [fsum(result[i] * matrix[i][j] for i in range(n))
                  for j in range(n)]
    return result
✳ปรับเวกเตอร์ความน่าจะเป็นไม่เกิน 100 ครั้งผ่านเมทริกซ์มาร์คอฟไม่เกินแปดสถานะ.
✓ การเปลี่ยนแปลงตรวจสอบก่อนนำไปใช้ ↗
ภาพประกอบพื้นที่ทำงาน
พื้นที่เขียนโค้ดด้วย AI

ไอเดียถัดไปเริ่มต้นที่นี่

ดาวน์โหลดสำหรับ Windows ↗