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Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Décodez un mot Hamming de sept bits en supposant explicitement au plus un bit inversé. Testez les mots intacts et chaque position inversée, rejetez les données mal formées ou non binaires et ne promettez pas de détecter plusieurs erreurs.
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Choisissez un endpoint compatible. Les outils disponibles et la qualité des réponses dépendent du modèle et du serveur utilisés.
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Comparez le comportement observé au résultat attendu. Si une vérification échoue, cherchez la cause avant de poursuivre les modifications.
def correct_hamming(word):
word = list(word)
if len(word) != 7 or any(type(b) is not int or b not in (0, 1) for b in word):
raise ValueError("hamming.word")
syndrome = 0
for parity in (1, 2, 4):
value = 0
for position in range(1, 8):
if position & parity:
value ^= word[position-1]
if value:
syndrome |= parity
if syndrome:
word[syndrome-1] ^= 1
data = (word[2] << 3) | (word[4] << 2) | (word[5] << 1) | word[6]
return data, syndromeVérifiez avant d’appliquer. Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.