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Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Fluxos de trabalho
Fluxos de programação · Amostragem de reservatório em fluxos
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Fluxos de trabalho
Selecione um reservatório de até 32 itens de um fluxo finito de até 1000 itens usando um gerador local com semente. Repita a semente para conferir a reprodução e rejeite fluxos menores que a amostra, preservando listas de entrada.
Abra a pasta do projeto
Escolha um endpoint compatível. As ferramentas disponíveis e a qualidade das respostas dependem do modelo e do servidor configurados.
Conecte e teste o modelo
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Revise as alterações e execute os testes
Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações.
Amostragem de reservatório em fluxos
Fluxos de trabalho
from random import Random
def reservoir_sample(items, size, seed):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 32:
raise ValueError("size.range")
if type(seed) is not int or not 0 <= seed < 2**32:
raise ValueError("seed.range")
rng, sample, count = Random(seed), [], 0
for index, item in enumerate(items):
count = index + 1
if count > 1000:
raise ValueError("stream.limit")
if index < size:
sample.append(item)
elif size:
position = rng.randrange(count)
if position < size:
sample[position] = item
if size > count:
raise ValueError("stream.short")
return sampleRevise antes de aplicar. Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.