Kalikan matriks bulat persegi panjang dengan maksimal 64 baris dan kolom masing-masing.
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]Bandingkan perilaku sebenarnya dengan hasil yang diharapkan. Jika pemeriksaan gagal, cari penyebabnya sebelum membuat perubahan lain.
Atur endpoint kompatibel OpenAI atau Anthropic dengan URL dasar dan kunci API jika diperlukan. Uji koneksi. Server model lokal harus berjalan; alat jarak jauh dapat mengirim data secara terpisah.
Uji masukan kosong dan satu sel, serta tolak baris tidak rata, dimensi tidak cocok dan sel Boolean tanpa mengubah matriks.
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]MatrixCairn menyediakan ruang kerja pemrograman AI untuk Windows guna mengerjakan kode yang menerima data numerik terstruktur. Sertakan berkas proyek terkait dan jelaskan bentuk yang diizinkan, tipe nilai, serta hasil yang diharapkan pemanggil. Minta model memeriksa validasi dan komputasi bersama-sama. Ini memudahkan peninjauan apakah perubahan usulan mempertahankan struktur yang dibutuhkan aplikasi, meskipun perhitungan individual tampak masuk akal.
Untuk tugas yang melibatkan matrix.py, Anda dapat memeriksa bagaimana dimensi tidak kompatibel atau baris tidak seragam ditolak sebelum perkalian matriks. Minta asisten menjelaskan asumsi saat ini dan mengusulkan koreksi bercakupan sempit jika diperlukan. Gunakan contoh masukan dan keluaran eksplisit, termasuk bentuk kosong yang diizinkan proyek. Tujuannya memperbaiki implementasi dengan bukti yang dapat ditinjau, bukan menyimpulkan ketepatan matematis dari fungsi yang rapi.
Jalankan pemeriksaan proyek setelah memeriksa perubahan dan pastikan bagaimana masukan tidak valid mencapai komponen pengguna. Sertakan ukuran batas yang benar-benar didukung, bukan hanya mengandalkan contoh kecil yang berhasil. Model tanpa filter dapat dihubungkan melalui endpoint kompatibel OpenAI atau Anthropic yang didukung jika ditawarkan, dengan kredensial bila diperlukan. MatrixCairn menyerahkan alat, kapasitas konteks, dan pembatasan model pada layanan yang dikonfigurasi; ruang kerja perangkat lunak mendukung diskusi sementara Anda memverifikasi perhitungan.
Tentukan apakah aplikasi menolaknya atau mengubahnya sebelum perhitungan. Jangan biarkan aturan iterasi yang kebetulan menentukan. Minta asisten memeriksa tempat kebijakan itu seharusnya berada dan verifikasi kesalahan yang diamati pemanggil.
Periksa juga dimensi keluaran dan hubungan antara baris dan kolom. Beberapa nilai yang benar tidak membuktikan hasil memiliki bentuk yang diharapkan kode lanjutan, terutama setelah perubahan penanganan masukan kosong.
Nyatakan batas yang didukung dan periksa tempat penerapannya. Uji ukuran batas yang diterima dan kasus terlalu besar. Batas dalam contoh bukan jaminan kinerja aplikasi atau izin untuk melewati pemeriksaan saat eksekusi.
Putuskan apakah tipe itu termasuk kontrak, lalu periksa konversi atau penolakannya secara eksplisit. Perubahan yang lebih permisif dapat memengaruhi aritmetika dan serialisasi berikutnya, jadi tinjau seluruh jalur alih-alih memperluas nilai yang diterima tanpa alasan.
MatrixCairn · Diperbarui 2026-10-25