Her biri en fazla 64 satır ve sütun içeren dikdörtgen tamsayı matrislerini çarpın.
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]Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Boş ve tek hücreli girdileri sınayın; matrisleri değiştirmeden düzensiz satırları, uyumsuz boyutları ve Boolean hücreleri reddedin.
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, yapısal sayısal veri kabul eden kod üzerinde çalışmak için bir Windows yapay zekâ kodlama çalışma alanı sunar. İlgili proje dosyalarını getirin; izin verilen biçimleri, değer türlerini ve çağıran kodun beklediği sonucu açıklayın. Modelden doğrulamayı ve hesaplamayı birlikte incelemesini isteyin. Böylece tekil hesaplar makul görünse bile önerilen değişikliğin uygulamanızın gerektirdiği yapıyı koruyup korumadığını incelemek kolaylaşır.
matrix.py içeren bir görevde, uyumsuz boyutların veya eşit olmayan satırların matris çarpımından önce nasıl reddedildiğini inceleyebilirsiniz. Asistandan mevcut varsayımları açıklamasını ve gerekiyorsa dar kapsamlı düzeltme önermesini isteyin. Projenizin izin verdiği boş biçimler dâhil açık girdi-çıktı örnekleri kullanın. Amaç, düzenli bir işlevden matematiksel doğruluk çıkarmak değil, incelenebilir kanıtla uygulamanızı iyileştirmektir.
Değişiklikleri inceledikten sonra proje kontrollerini çalıştırın ve geçersiz girdinin sonucu kullanan koda nasıl ulaştığını doğrulayın. Yalnızca küçük başarılı örneğe güvenmek yerine gerçekten desteklediğiniz sınır boyutlarını ekleyin. Sunuluyorsa desteklenen OpenAI uyumlu veya Anthropic uç noktası üzerinden, gerektiğinde kimlik bilgileriyle filtresiz model bağlanabilir. MatrixCairn araçları, bağlam kapasitesini ve model kısıtlamalarını yapılandırılan hizmete bağlı bırakır; siz hesabı doğrularken yazılım çalışma alanı görüşmeyi destekler.
Uygulamanın bunu reddedeceğini mi yoksa hesaplamadan önce dönüştüreceğini mi tanımlayın. Tesadüfi bir yineleme kuralının karar vermesine izin vermeyin. Asistandan bu kuralın nereye ait olduğunu incelemesini isteyin ve çağıran kodun gördüğü hatayı doğrulayın.
Çıktı boyutlarını ve satır-sütun eşleşmesini de kontrol edin. Özellikle boş girdi işleme değiştikten sonra birkaç doğru değer, sonucun sonraki kodun beklediği biçimde olduğunu kanıtlamaz.
Desteklenen sınırları belirtip nerede uygulandıklarını inceleyin. Kabul edilen sınır boyutlarını ve sınırı aşan bir durumu test edin. Örnekteki sınırlar, uygulamanız için performans garantisi veya çalışma zamanı kontrollerini atlama izni değildir.
Bu türün sözleşmeye ait olup olmadığına karar verip dönüştürmeyi veya reddi açıkça inceleyin. Esnek bir değişiklik sonraki aritmetiği ve serileştirmeyi etkileyebilir; kabul edilen değerleri sebepsiz genişletmek yerine tüm yolu inceleyin.
MatrixCairn · Güncellendi 2026-10-25