ChatGPT拥有的18种游戏玩法get起来！
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
你确定你已经熟悉了ChatGPT的使用方法吗？今天我为大家整理了18种ChatGPT的用法，看看有哪些方法适合你吧！
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?
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?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?
int?j;
if?(i?
for?(j?=?i?+?11;?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?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?
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?
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胯，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。
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。
小编亲测，电脑端用起来也是非常快捷，很简单很好上手
用它写了各种自媒体文章
自带500种创作模型，用它写了短视频脚本
- 发表于:
- 原文链接：https://page.om.qq.com/page/OPol6FjI-r2ietbWo5TfmGRQ0
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