ماذا يعني الصف غير المتساوي لهذه المهمة؟
حدد هل يرفضه التطبيق أم يحوله قبل الحساب. لا تترك قاعدة تكرار عرضية تقرر ذلك. اطلب فحص موضع السياسة وتحقق من الخطأ الذي يراه المستدعي.
مساحة عمل برمجية بالذكاء الاصطناعي
ضرب محدود للمصفوفات الصحيحة
اضرب مصفوفات صحيحة مستطيلة لا تتجاوز 64 صفا وعمودا لكل منها.
● ● ●MatrixCairn●
سير العمل · ضرب محدود للمصفوفات الصحيحة ×
def matrix_product(left, right):
left, right = [tuple(r) for r in left], [tuple(r) for r in right]
widths = []
for matrix in (left, right):
width = len(matrix[0]) if matrix else 0
if len(matrix) > 64 or width > 64 or any(len(r) != width for r in matrix):
raise ValueError("matrix.shape")
if any(type(v) is not int for r in matrix for v in r):
raise ValueError("cell.integer")
widths.append(width)
if widths[0] != len(right):
raise ValueError("matrix.incompatible")
return [[sum(row[k] * right[k][j] for k in range(widths[0]))
for j in range(widths[1])] for row in left]✳اضرب مصفوفات صحيحة مستطيلة لا تتجاوز 64 صفا وعمودا لكل منها.
✓ التغييراتراجع قبل التطبيق ↗
رسم توضيحي لمساحة العمل
راجع قبل التطبيق
قارن السلوك الفعلي بالنتيجة المتوقعة. إذا فشل فحص، تحقّق من السبب قبل إجراء تغييرات إضافية.
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.
المشروع
اختبر المدخل الفارغ والخلية الواحدة وارفض الصفوف غير المتساوية والأبعاد غير المتوافقة والخلايا المنطقية دون تغيير المصفوفات.
سير العمل
def matrix_product(left, right):
left, right = [tuple(r) for r in left], [tuple(r) for r in right]
widths = []
for matrix in (left, right):
width = len(matrix[0]) if matrix else 0
if len(matrix) > 64 or width > 64 or any(len(r) != width for r in matrix):
raise ValueError("matrix.shape")
if any(type(v) is not int for r in matrix for v in r):
raise ValueError("cell.integer")
widths.append(width)
if widths[0] != len(right):
raise ValueError("matrix.incompatible")
return [[sum(row[k] * right[k][j] for k in range(widths[0]))
for j in range(widths[1])] for row in left]افحص البنية المحيطة بالحساب إلى جانب صيغته
يوفر MatrixCairn بيئة برمجة بالذكاء الاصطناعي على Windows للعمل على شيفرة تقبل بيانات عددية منظمة. أحضر ملفات المشروع المعنية وصف الأشكال وأنواع القيم المسموحة والنتيجة المتوقعة لدى المستدعي. اطلب فحص التحقق والحساب معا. ييسر ذلك مراجعة حفاظ التغيير على البنية التي يحتاجها تطبيقك، حتى حين تبدو الحسابات الفردية معقولة.
في مهمة تتضمن matrix.py، يمكنك فحص رفض الأبعاد غير المتوافقة أو الصفوف غير المتساوية قبل ضرب المصفوفات. اطلب شرح الافتراضات الحالية واقتراح تصحيح ضيق النطاق إن لزم. استخدم أمثلة مدخلات ومخرجات صريحة، بما فيها الأشكال الفارغة التي يسمح بها المشروع. الغرض تحسين تنفيذك بأدلة قابلة للمراجعة، لا استنتاج الصحة الرياضية من دالة مرتبة.
شغل اختبارات المشروع بعد فحص التغييرات وتأكد من كيفية وصول المدخل غير الصالح إلى المستهلك. أدرج الأحجام الحدية التي تدعمها فعليا بدلا من الاكتفاء بمثال ناجح صغير. يمكن وصل نموذج غير مفلتر عبر نقطة نهاية مدعومة متوافقة مع OpenAI أو تابعة لـ Anthropic حين يتوفر، مع بيانات الاعتماد عند الحاجة. يترك MatrixCairn الأدوات وسعة السياق وقيود النموذج معتمدة على الخدمة المضبوطة؛ تدعم البيئة النقاش بينما تتحقق أنت من الحساب.
أسئلة المدخلات المنظمة في MatrixCairn
هل أختبر قيم الخلايا المحسوبة فقط؟
افحص أيضا أبعاد المخرجات والتطابق بين الصفوف والأعمدة. لا تثبت قيم صحيحة قليلة أن شكل النتيجة يطابق توقعات الشيفرة اللاحقة، خصوصا بعد تغيير معالجة الفراغ.
كيف تؤثر حدود الحجم في المراجعة؟
اذكر الحدود المدعومة وافحص موضع فرضها. اختبر أحجام الحدود المقبولة وحالة أكبر من المسموح. حدود المثال ليست ضمان أداء لتطبيقك ولا إذنا بتجاوز فحوص وقت التشغيل.
ماذا لو قدم المستدعي نوعا عدديا آخر؟
حدد هل ينتمي النوع إلى العقد ثم افحص التحويل أو الرفض صراحة. قد يؤثر توسيع القبول في الحساب والتسلسل لاحقا، لذا راجع المسار كاملا بدلا من توسيع القيم دون سبب.
MatrixCairn · آخر تحديث 2026-10-25