我用GPT干的18件事！
我用GPT干的18件事！
VTtalk
Python程序员，现自由职业者，互联网创业
给大家整理了 18 种 ChatGPT 的用法，看看有哪些方法是你能得上的
语法更正 文本翻译 语言转换 代码解释 修复代码错误 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 将产品描述转变为广告 关键字提取 闲聊机器人
语法更正
用途：文章、论文等润色。
文本翻译
用途：日常学习、商务翻译等。
语言转换
Python–>JAVA
用途：工作用途，不同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: 调节系数，用于调节容忍范围的大小。
: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
-1)
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),
)
public static Map<String, double[]> 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 : -1;
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<String, double[]> 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-1
用途：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，如果有个人能帮我们解释一下这些代码是什么意思，那简直不要太开心。
def Fusion_algorithm(y_list):
"""
最终的融合算法
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借鉴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个数据点都看作是来自一个正态分布，通过计算每个数据点与其临接数据点的平均值和标准差，可以获得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，
# 则该数据点可能是一个突变的异常点。这种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
代码解释-2
备注：上一个代码解释，我们可以看到，答案或许受到了代码中注释的影响，我们删掉注释，再来一次。对于解释中一些不懂的点，我们可以连续追问！
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
修复代码错误
用途：写完一段代码后发现有错误？让chatGPT来帮你！
### 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."
)
作为百科全书
用途：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！
信息提取
用途：作为自然语言处理界的大模型，怎么能少得了信息提取呢？
好友聊天
用途：输入对方性格模拟聊天，这方面功能不太完善，可能有新鲜玩法我还没有挖掘出来。
创意生成器
用途：是不是常常会在创新上遇到思维瓶颈不知道怎么做？不要担心，让chatGPT帮你生成创意！
VR和密室结合
再结合AR
采访问题
用途：可能您是一个媒体工作者，采访问题不知道怎么写？chatGPT可以帮您解决。
采访问题清单
采访问题清单并给出相应答案
论文大纲
用途：这个功能对于研究生简直不要太爽了，一直在郁闷大纲怎么写，直接列出来大纲简直帮了我天大的忙！对于大纲中不理解的点，直接要求chatGPT给出进一步解释。代码也可以有！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
解释大纲内容
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)
# 将性能分数映射到注意力权重
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
故事创作
用途：这个功能真的太太太棒了，以后我自己列提纲出来就可以写小说啦！
爱情故事
恐怖故事
问题类比
用途：当你想要做一个比喻时，这是一个很棒的功能。
创建SQL需求
用途：写SQL有时候挺头疼的，想好久想不起来。
情感分析
用途：这个功能让我想起来在之前公司做的情感分析任务了。
将产品描述转变为广告
用途：这个功能对于商家来说太棒了。
关键字提取
用途：NLP任务的重要作用，关键字提取！
闲聊机器人
用途：这个不多说了，用来闲聊体验感真的很不错。
转自：https://blog.csdn.net/weixin_42475060/article/details/129399125
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