मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
QuotaMosaic कोटा समीक्षा स्पष्ट करता है: पहले पूर्णांक भाग, फिर तय बराबरी क्रम के साथ शेषफल के अनुसार बची सीटें।
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
def allocate(weights, seats):
if type(weights) not in (list, tuple) or len(weights) > 1000:
raise ValueError("weights.container")
weights = tuple(weights)
if type(seats) is not int or not 0 <= seats <= 10000:
raise ValueError("seats.range")
if len(weights) > 1000 or any(type(w) is not int or w < 0 for w in weights):
raise ValueError("weights.invalid")
total = sum(weights)
if total == 0:
if seats:
raise ValueError("weight.zero")
return [0] * len(weights)
result = [w * seats // total for w in weights]
remaining = seats - sum(result)
order = sorted(range(len(weights)), key=lambda i: (-(weights[i] * seats % total), i))
for i in order[:remaining]:
result[i] += 1
return result