Modele
Dodaj endpoint zgodny z OpenAI lub Anthropic, podając bazowy URL i klucz API, jeśli jest wymagany. Sprawdź połączenie. Lokalny serwer modelu musi działać; zdalne narzędzia mogą przesyłać dane oddzielnie.
Produkt
Funkcje programu · Probabilistyczne członkostwo Blooma
01
Porównuj wstawione klucze z mapą bitów przy kolizjach i odróżniaj dodatnią odpowiedź od pewnego członkostwa.
Projekt
Wybierz folder i poproś asystenta o przeczytanie odpowiednich plików przed ich zmianą. Określ cel oraz granice zadania.
Zmiany
Sprawdzaj zmiany i wyniki poleceń. Uruchom testy projektu przed zaakceptowaniem rezultatu; wygenerowany kod nie jest automatycznie przetestowany.
Probabilistyczne członkostwo Blooma
● ● ●BloomFjord●
Sposoby pracy · Probabilistyczne członkostwo Blooma ×
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))✳Zapisuj klucze do 1024 bajtów w filtrze Blooma od jednego do 8192 bitów.
✓ ZmianySprawdź przed zastosowaniem ↗
Ilustracja środowiska