MMatrixCairn
製品

ソフトウェアの機能 · 上限付き整数行列積

01

積の次元と新しい結果行を確認するとき、幅ゼロの形と行自体がない場合を区別します。

01

モデル

OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。

02

プロジェクト

フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。

03

変更内容

変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。

上限付き整数行列積

● ● ●MatrixCairn●
ワークフロー · 上限付き整数行列積 ×
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]
✳各最大64行64列の長方形整数行列を乗算します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ
AIコーディングワークスペース

次のアイデアはここから。

Windows版をダウンロード ↗