Genişlik eşiğine göre görsel seçimi
1–10000 görüntü genişliği ve 1/4–8 yoğunluk oranıyla bir ila 64 URL-genişlik çifti arasından seçim yapın.
import math
def image_candidate(candidates, width, ratio):
if type(width) is not int or not 1 <= width <= 10000 or type(ratio) not in (int, float) or not 0.25 <= ratio <= 8 or not math.isfinite(ratio):
raise ValueError("image.viewport")
if type(candidates) is not list or not 1 <= len(candidates) <= 64:
raise ValueError("image.candidates")
sizes, seen = [], set()
for pair in candidates:
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2:
raise ValueError("image.pair")
url, pixels = pair
if type(url) is not str or not 1 <= len(url) <= 2048 or any(ord(c) < 32 or ord(c) == 127 for c in url):
raise ValueError("image.url")
if type(pixels) is not int or not 1 <= pixels <= 100000 or pixels in seen:
raise ValueError("image.size")
seen.add(pixels)
sizes.append((pixels, url))
sizes.sort()
target = width*ratio
return next((url for pixels, url in sizes if pixels >= target), sizes[-1][1])
- Proje
- Tam eşikleri ve en büyük adaya dönüşü sınayın; seçilen URL'yi getirmeden yinelenen genişlikleri veya geçersiz sayıları reddedin.
- Uygulamadan önce inceleyin
- Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
- Modeller
- Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
import math
def image_candidate(candidates, width, ratio):
if type(width) is not int or not 1 <= width <= 10000 or type(ratio) not in (int, float) or not 0.25 <= ratio <= 8 or not math.isfinite(ratio):
raise ValueError("image.viewport")
if type(candidates) is not list or not 1 <= len(candidates) <= 64:
raise ValueError("image.candidates")
sizes, seen = [], set()
for pair in candidates:
if type(pair) not in (list, tuple) or len(pair) != 2:
raise ValueError("image.pair")
url, pixels = pair
if type(url) is not str or not 1 <= len(url) <= 2048 or any(ord(c) < 32 or ord(c) == 127 for c in url):
raise ValueError("image.url")
if type(pixels) is not int or not 1 <= pixels <= 100000 or pixels in seen:
raise ValueError("image.size")
seen.add(pixels)
sizes.append((pixels, url))
sizes.sort()
target = width*ratio
return next((url for pixels, url in sizes if pixels >= target), sizes[-1][1])
Seçilen görseli gereksinimlerine kadar izleyin
Beklenmeyen görsel URL’si bozuk dosyadan değil seçim mantığından kaynaklanabilir. PixelVeranda bu araştırma için bir Windows yapay zekâ kodlama çalışma alanı sağlar. Projeyi açın ve bağlı modelden değişiklik önermeden önce aday verilerini, görünüm alanı girdilerini ve seçilen URL’yi kullanan çağıran kodu incelemesini isteyin. Gözlenen ve beklenen seçimleri ekleyin.
Somut görev olarak istenen görüntüleme boyutu ve piksel oranı için yeterince geniş ilk görseli seçen kodu inceleyebilirsiniz. Hiçbir aday yeterince büyük olmadığında ne olması gerektiğini ve girdi adaylarının sıralı gelip gelmediğini belirtin. Elverişli girdi sırasına dayanmak yerine bu kararları açık kılan öneri isteyin.
Yamayı tam URL beklentileriyle kontrol edin. Genişlik eşikleri çevresinde, yedek seçime geçiş sınırında ve geçersiz aday verileriyle proje testlerini çalıştırın. Çağıranın görünüm alanı bilgisini nasıl aldığını ve reddi nasıl işlediğini inceleyin; ardından etkilenen sayfayı kendiniz deneyin. Seçilen URL görsel sunumunun bir parçasıdır; öneri, onu seçmenin son görüntünün her gereksinimi karşıladığını kanıtladığını ima etmemelidir.
PixelVeranda, OpenAI uyumlu veya Anthropic uç noktalarına bağlantıları destekler. Hizmetinizde sunulduğunda sansürsüz yapay zekâ modeli seçin; bağlam, kısıtlamalar ve araçlar bu yapılandırmaya bağlıdır. Seçim gereksinimlerini görüşmede tutun ve önerilen düzenlemeleri değerlendirmek için uygulamanızın sonuçlarını kullanın.
Görsel seçimi değişikliğini inceleme
Yanlış adayı açıklamaya hangi kanıt yardımcı olur?
Aday genişliklerini ve URL’lerini, istenen görüntüleme genişliğini, piksel oranını ve beklenen seçimi sağlayın. Değerleri sağlayan kodu ekleyin. Böylece seçim mantığı yanlış ölçümlerden veya eksik aday verisinden ayrılabilir.
Fonksiyon adayların sıralı olduğunu varsaymalı mı?
Yalnızca girdi sözleşmesi bu sırayı garanti ediyor ve çağıranlar uyguluyorsa. Asistandan listenin kaynağını incelemesini isteyin. Sıra garantili değilse sırasız örnek test edin ve yamanın eklediği sıralamayı inceleyin.
Hiçbir aday yeterince büyük değilse ne olmalı?
Mevcut en büyük adayı seçmek veya hata bildirmek gibi yedek seçim politikasını açıkça belirtin. Tam bu durumu projede kontrol edin. Model yalnızca bir dalı yazmak daha kolay diye politika seçmemelidir.
URL seçimi tarayıcı sunum kalitesini doğrular mı?
Hayır. Fonksiyonun dönüş değeri kadar gerçek sayfayı da doğrulayın. Düzen, ölçüm ve dosyanın kullanılabilirliği seçimden sonra sonucu etkileyebilir. Kesin mantık için fonksiyon örneklerini, kullanıcının gördüğü sonuç için uygulama kontrolünü tutun.
PixelVeranda · Güncellendi 2026-10-25