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我是程序汪 深耕IT咨询，10年开发老兵帮你少走弯路，分享我的工作和接私活经验，更关注底层码农 转行、培训、自学的小白程序员202篇原创内容

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

语法更正 文本翻译 语言转换 代码解释-1 代码解释-2 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

你确定，你会使用 ChatGPT 了吗？

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

语法更正

用途：文章、论文等润色。

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文本翻译

用途：日常学习、商务翻译等。

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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 npimport plotly.express as pxdef 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),                )

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public static Mapthresholding_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;    }    Mapresult = 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。

图片 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

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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！

图片 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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修复代码错误

用途：写完一段代码后发现有错误？让chatGPT来帮你！

图片 # 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！

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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？

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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。

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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

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再结合AR

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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

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采访问题清单并给出相应答案

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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

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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

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恐怖故事

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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。

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创建SQL需求

用途：写SQL有时候挺头疼的，想好久想不起来。

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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。

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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。

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关键字提取

用途：NLP任务的重要作用，关键字提取！

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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。

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总结

我觉得角色扮演挺有意思的，对话前加一句：假如你是 xxx。

现在有一些小程序，让AI扮演一些角色对话，就是用这种方法实现的。

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