मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
भीतरी प्रश्न भारित मिश्रण और बाहरी प्रश्न अंतिम मान कैसे देता है, यह linear_knots.py में जाँचें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
from math import isfinite
def interpolate(points, query):
def valid(x):
return type(x) in (int, float) and abs(x) <= 10**12 and isfinite(x)
if type(points) is not list or len(points) < 2 or not valid(query):
raise ValueError("knots.input")
if any(type(p) not in (list, tuple) or len(p) != 2 or
not all(valid(v) for v in p) for p in points):
raise ValueError("knots.point")
if any(a[0] >= b[0] for a,b in zip(points, points[1:])):
raise ValueError("knots.order")
if query <= points[0][0]:
return points[0][1]
for (x0,y0),(x1,y1) in zip(points, points[1:]):
if query <= x1:
t = (query-x0)/(x1-x0)
return (1-t)*y0+t*y1
return points[-1][1]