Modely
Nastavte endpoint kompatibilní s OpenAI nebo Anthropic pomocí základní URL a případného API klíče. Otestujte připojení. Lokální server modelu musí běžet; vzdálené nástroje mohou data odesílat samostatně.
Produkt
Funkce programu · Pravděpodobnostní členství Bloomova filtru
01
Porovnávejte vložené klíče s bitovým polem při kolizích a oddělte kladnou odpověď od jisté přítomnosti.
Projekt
Vyberte složku a před úpravou nechte asistenta přečíst příslušné soubory. Určete cíl i hranice úkolu.
Změny
Kontrolujte změny a výstupy příkazů. Před přijetím výsledku spusťte kontroly projektu; vytvořený kód není automaticky otestovaný.
Pravděpodobnostní členství Bloomova filtru
● ● ●BloomFjord●
Pracovní postupy · Pravděpodobnostní členství Bloomova filtru ×
from hashlib import sha256
class Bloom:
def __init__(self, width):
if type(width) is not int or not 1 <= width <= 8192:
raise ValueError("width.range")
self.width, self.bits = width, 0
def positions(self, key):
if not isinstance(key, bytes) or len(key) > 1024:
raise ValueError("key.bytes")
digest = sha256(key).digest()
return [int.from_bytes(digest[i:i+4], "big") % self.width
for i in (0, 4, 8, 12)]
def add(self, key):
for position in self.positions(key):
self.bits |= 1 << position
def maybe_contains(self, key):
return all(self.bits & (1 << p) for p in self.positions(key))✳Ukládejte klíče do 1024 bajtů v Bloomově filtru s jedním až 8192 bity.
✓ ZměnyPřed použitím zkontrolujte ↗
Ilustrace pracovního prostředí