ChatGPT 的 18 种玩法，惊到我了！！

ChatGPT账号购买平台发布时间：2023-09-07 浏览量：8

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程序员的成长之路

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来自：blog.csdn.net/weixin_42475060/article/details/129399125

语法更正
文本翻译
语言转换
代码解释⑴
代码解释⑵
修复代码毛病
作为百科全书
信息提取
好友聊天
创意生成器
采访问题
论文大纲
故事创作
问题类比
创建SQL需求
情感分析
将产品描写转变成广告
关键字提取
闲谈机器人

你肯定，你会使用 ChatGPT 了吗？

今天给大家整理了 18 种 ChatGPT 的用法，看看有哪几种方法是你能得上的。

语法更正

用处：文章、论文等润饰。

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文本翻译

用处：平常学习、商务翻译等。

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语言转换

Python–>JAVA

用处：工作用处，区别语言工程师之间的合作，更加方便。

import numpy as np
import plotly.express as px

def thresholding_algo(y, lag, threshold):
    """
    :param y: 输入列表
    :param lag: 滑动窗口大小
    :param threshold: 调理系数，用于调理容忍范围的大小。
    :return:
    """
    # signals：信号列表
    signals = np.zeros(len(y))
    avgFilter = np.zeros(len(y))

    # 初始化平均值列表、差值列表
    avgFilter[lag - 1] = np.mean(y[0:lag])
    dif_li = [0] * len(y)

    for i in range(lag, len(y)):
        if i < len(y) - lag - 30:
            for j in range(i + 11, len(y)):
                if y[j] >= y[i - 1]:
                    break
            if j >= len(y) - 30:
                back = y[i - 1]
            else:
                back = np.mean(y[j + 11:j + 20 + lag])
        else:
            back = y[i - 1]

        # 前后均值差值计算
        tmp = abs(back - avgFilter[i - 1])
        dif = (tmp if tmp > 1 else 1)

        if abs(y[i] - avgFilter[i - 1]) > dif * threshold:
            signals[i] = (1 if y[i] > avgFilter[i - 1] else ⑴)
            avgFilter[i] = np.mean(y[(i - lag):i])
            y[i] = avgFilter[i - 1]
        else:
            signals[i] = 0
            avgFilter[i] = np.mean(y[(i - lag):i])

        dif_li[i] = dif

    return dict(signals=np.asarray(signals),
                avgFilter=np.asarray(avgFilter),
                y=np.asarray(y),
                dif=np.asarray(dif_li),
                )

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public static Map thresholding_algo(double[] y, int lag, double threshold) {

    double[] signals = new double[y.length];
    double[] avgFilter = new double[y.length];
    Arrays.fill(avgFilter, 0.0);

    avgFilter[lag - 1] = mean(Arrays.copyOfRange(y, 0, lag));
    double[] dif_li = new double[y.length];
    Arrays.fill(dif_li, 0.0);

    for (int i = lag; i < y.length; i++) {
        int j;
        if (i < y.length - lag - 30) {
            for (j = i + 11; j < y.length; j++) {
                if (y[j] >= y[i - 1]) {
                    break;
                }
            }
            double back;
            if (j >= y.length - 30) {
                back = y[i - 1];
            } else {
                back = mean(Arrays.copyOfRange(y, j + 11, j + 20 + lag));
            }
        } else {
            back = y[i - 1];
        }

        double tmp = Math.abs(back - avgFilter[i - 1]);
        double dif = tmp > 1 ? tmp : 1;

        if (Math.abs(y[i] - avgFilter[i - 1]) > dif * threshold) {
            signals[i] = y[i] > avgFilter[i - 1] ? 1 : ⑴;
            avgFilter[i] = mean(Arrays.copyOfRange(y, i - lag, i));
            y[i] = avgFilter[i - 1];
        } else {
            signals[i] = 0;
            avgFilter[i] = mean(Arrays.copyOfRange(y, i - lag, i));
        }

        dif_li[i] = dif;
    }

    Map result = new HashMap<>();
    result.put("signals", signals);
    result.put("avgFilter", avgFilter);
    result.put("y", y);
    result.put("dif", dif_li);

    return result;
}

private static double mean(double[] array) {
    double sum = 0.0;
    for (double d : array) {
        sum += d;
    }
    return sum / array.length;
}

代码解释⑴

用处：当我们来到一家新的公司，发现前任工程师留下了一摊谁都看不懂的代码，这时候候，如果有个人能帮我们解释一下这些代码是甚么意思，那简直不要太开心。

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def Fusion_algorithm(y_list):
    """
    终究的融会算法
    1、第一次遍历列表: 处理掉小于上一个值的点，使其等于上一个值。
    2、第二次使用z-score来处理异常点：一种基于统计方法的时序异常检测算法鉴戒了一些经典的统计方法，比如Z-score和移动平均线
    该算法将时间序列中的每一个数据点都看做是来自一个正态散布，通过计算每一个数据点与其临接数据点的平均值和标准差，可以取得Z-score
    并将其用于检测异常值，将z-score大于3的数据点视为异常值，缺点：如果异常点太多，则该算法的准确性较差。
    3、
    :param y_list: 传入需要处理的时间序列
    :return:
    """
    # 第一次处理
    for i in range(1, len(y_list)):
        difference = y_list[i] - y_list[i - 1]
        if difference <= 0:
            y_list[i] = y_list[i - 1]
        # 基于突变检测的方法：如果一个数据点的值与前一个数据点的值之间的差异超过某个阈值，
        # 则该数据点多是一个突变的异常点。这类方法需要使用一些突变检测算法，如Z-score突变检测、CUSUM（Cumulative Sum）
        # else:
        #     if abs(difference) > 2 * np.mean(y_list[:i]):
        #         y_list[i] = y_list[i - 1]

    # 第二次处理
    # 计算每一个点的移动平均值和标准差
    ma = np.mean(y_list)
    # std = np.std(np.array(y_list))
    std = np.std(y_list)
    # 计算Z-score
    z_score = [(x - ma) / std for x in y_list]
    # 检测异常值
    for i in range(len(y_list)):
        # 如果z-score大于3，则为异常点，去除
        if z_score[i] > 3:
            print(y_list[i])
            y_list[i] = y_list[i - 1]

    return y_list

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代码解释⑵

备注：上一个代码解释，我们可以看到，答案也许遭到了代码中注释的影响，我们删掉注释，再来一次。对解释中一些不懂的点，我们可以连续追问！

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import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import json

def Fusion_algorithm(y_list):
    for i in range(1, len(y_list)):
        difference = y_list[i] - y_list[i - 1]
        if difference <= 0:
            y_list[i] = y_list[i - 1]
    
        # else:
        #     if abs(difference) > 2 * np.mean(y_list[:i]):
        #         y_list[i] = y_list[i - 1]


    ma = np.mean(y_list)
    std = np.std(y_list)
    z_score = [(x - ma) / std for x in y_list]
    for i in range(len(y_list)):
        if z_score[i] > 3:
            print(y_list[i])
            y_list[i] = y_list[i - 1]

    return y_list

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修复代码毛病

用处：写完一段代码后发现有毛病？让chatGPT来帮你！

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# Buggy Python
import Random
a = random.randint(1,12)
b = random.randint(1,12)
for i in range(10):
    question = "What is "+a+" x "+b+"? "
    answer = input(question)
    if answer = a*b
        print (Well done!)
    else:
        print("No.")

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作为百科全书

用处：chatGPT可以解释你所有的问题！但是列出小说这个功能有些拉跨，经过测试只有科幻小说列的还可以，其他类型不太行，可能chatgpt训练工程师是个科幻迷！

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信息提取

用处：作为自然语言处理界的大模型，怎样能少得了信息提取呢？

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好友聊天

用处：输入对方性情摹拟聊天，这方面功能不太完善，可能有新鲜玩法我还没有发掘出来。

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创意生成器

用处：是不是是常常会在创新上遇到思惟瓶颈不知道怎样做？不要担心，让chatGPT帮你生成创意！

VR和密室结合

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再结合AR

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采访问题

用处：可能您是一个媒体工作者，采访问题不知道如何写？chatGPT可以帮您解决。

采访问题清单

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采访问题清单并给出相应对案

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论文大纲

用处：这个功能对研究生简直不要太爽了，一直在愁闷大纲如何写，直接列出来大纲简直帮了我天大的忙！对大纲中不理解的点，直接要求chatGPT给出进一步解释。代码也能够有！那一章的内容不太会写，直接让chatGPT安排，这样，一篇论文很快就写出来啦！

创建论文大纲

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解释大纲内容

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class PBA(nn.Module):
    def __init__(self, PerformanceThreshold, DistributionType, AttentionWeightRange):
        super(PBA, self).__init__()
        self.PerformanceThreshold = PerformanceThreshold
        self.DistributionType = DistributionType
        self.AttentionWeightRange = AttentionWeightRange
        
    def forward(self, input, performance_scores):
        # 计算注意力分数
        attention_scores = []
        for i in range(len(input)):
            if performance_scores[i] > self.PerformanceThreshold:
                attention_scores.append(performance_scores[i])
            else:
                attention_scores.append(0.0)
                
        # 将性能分数映照到注意力权重
        if self.DistributionType == "softmax":
            attention_weights = F.softmax(torch.tensor(attention_scores), dim=0)
        elif self.DistributionType == "sigmoid":
            attention_weights = torch.sigmoid(torch.tensor(attention_scores))
        else:
            raise ValueError("Unknown distribution type: {}".format(self.DistributionType))
        
        # 缩放注意力权重到指定范围
        attention_weights = attention_weights * (self.AttentionWeightRange[1] - self.AttentionWeightRange[0]) + self.AttentionWeightRange[0]
        
        # 计算加权输入
        weighted_input = torch.mul(input, attention_weights.unsqueeze(1).expand_as(input))
        output = torch.sum(weighted_input, dim=0)
        
        return output