ChatGPT 的 18 种玩法，你还不会用吗？

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。

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1. 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),
   
                   )

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1. 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 : -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。

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1. 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！

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1. 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！

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1. # 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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1. 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。