Here is your completed code:

```
import numpy as np    
    
def squared_pairwise_distances_vectorized(p: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray:    
    """    
    Compute the squared pairwise distances between two sets of points p and q.    
    
    Parameters    
    ----------    
    p : np.ndarray    
        The first set of points. Shape is (n, d).    
    q : np.ndarray    
        The second set of points. Shape is (m, d).    
    
    Returns    
    -------    
    np.ndarray    
        The squared pairwise distances. Shape is (n, m).    
    """    
    return (p**2).sum(axis=1, keepdims=True) + (q**2).sum(axis=1) - 2 * p @ q.T    
    
def squared_pairwise_distances_naive(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:    
    """    
    This function should do the same as squared_pairwise_distances_vectorized,    
    but without using any vectorized operations. It is provided for    
    comparison purposes only.    
    """    
    distances = np.zeros((a.shape[0], b.shape[0]))    
    
    for i in range(a.shape[0]):    
        f  or j in range(b.shape[0]):    
            distances[i, j] = np.sum((a[i] - b[j])**2)    
    
    return distances    
    
def main() -> None:    
    p = np.random.rand(7, 2)    
    q = np.random.rand(5, 2)    
    
    distances_vectorized = squared_pairwise_distances_vectorized(p, q)    
    distances_naive = squared_pairwise_distances_naive(p, q)    
    
    assert np.allclose(distances_vectorized, distances_naive)    
    
    # added print statement to indicate successful run of the test
    print("Success!")    
    
if __name__ == "__main__":    
    main()  
```
นี่คือโค้ดที่เสร็จสมบูรณ์ของคุณ: ``` นำเข้า numpy as np def squared_pairwise_distances_vectorized(p: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray: """ คำนวณระยะทางตามคู่กำลังสองระหว่างจุด p และ q สองชุด . พารามิเตอร์ ---------- p : np.ndarray จุดชุดแรก รูปร่างคือ (n, d) q : np.ndarray จุดชุดที่สอง รูปร่างคือ (m, d) ส่งกลับ ------- np.ndarray ระยะทางตามคู่กำลังสอง รูปร่างคือ (n, m) """ return (p**2).sum(axis=1, keepdims=True) + (q** 2).sum(axis=1) - 2 * p @ qT def squared_pairwise_distances_naive(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ ฟังก์ชันนี้ควรทำเช่นเดียวกับ squared_pairwise_distances_vectorized แต่ไม่มี โดยใช้การดำเนินการแบบเวกเตอร์ใดๆ มีไว้เพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบเท่านั้น """ Distances = np.zeros((a.shape[0], b.shape[0])) for i in range(a.shape[0]) : f หรือ j อยู่ในช่วง(b.shape[0]): Distances[i, j] = np.sum((a[i] - b[j])**2) ระยะทางย้อนกลับ def main() -> ไม่มี : p = np.random.rand(7, 2) q = np.random.rand(5, 2) Distances_vectorized = squared_pairwise_distances_vectorized(p, q) Distances_naive = squared_pairwise_distances_naive(p, q) assert np.allclose(distances_vectorized, Distances_naive) # เพิ่มคำสั่งการพิมพ์เพื่อบ่งชี้ว่าการทดสอบการพิมพ์สำเร็จ ("สำเร็จ!") ถ้า __name__ == "__main__": main() ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence