ChatGPT国内镜像站初体验:聊天、Python代码生成等

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ChatGPT国内镜像站初体验:聊天、Python代码生成等

2023-11-10 03:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

ChatGPT国内镜像站初体验,聊天、Python代码生成。

(本文获得CSDN质量评分【92】) 【学习的细节是欢悦的历程】

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92 】 本文地址: https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/129035387

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目 录

在这里插入图片描述

◆ChatGPT1、与ChatGPT闲聊1.1 ChatGPT简介1.2 ChatGPT某站点AI对话头像1.3 聊“情人节”1.4 讨要“情人节”礼物🎁1.5 “挑拨”ChatGPT1.6 微信体验界面 2、与ChatGPT探讨Python代码2.1 乘法九九表2.2 杨辉三角3.2.1 ChatGPT的两种算法2.2.2 对称打印2.2.3 奇妙的“[0]”算法 2.3 素数判定和查找2.3.1 素数判定2.3.2 素数查找 2.4 裴波拉契数列第n项2.5 索要“车牌识别”系统2.6 对“%”“编码错误” 3、写论文、写演讲稿?5、ChatGPT站点5、ChatGPT的原理及“内核”6、与ChatGPT探讨的完整源码

◆ChatGPT

  最近ChatGPT传得沸沸扬扬,红得发紫。由于主站在国外,我没有资源和途径,无缘窥其尊容。最近有缘得到国内站点,趁着情人节的无所事事,来撩一把ChatGPT的国内镜像站点。

1、与ChatGPT闲聊 1.1 ChatGPT简介

ChatGPT is a natural language processing (NLP) chatbot that uses a generative pre-trained transformer (GPT) model to generate responses to user input. It is designed to provide a conversational experience that is as close to human-like as possible. ChatGPT is trained on a large corpus of conversational data and is able to generate responses that are both relevant and appropriate to the user’s input. ChatGPT can be used in a variety of applications, including customer service, virtual assistants, and more.

译文

  ChatGPT是一种自然语言处理(NLP)聊天机器人,它使用生成式的预训练转换器(GPT)模型来生成对用户输入的响应。它的设计目的是提供一种尽可能接近类人的对话体验。ChatGPT是在大量的会话数据语料库上进行训练的,并且能够生成与用户的输入既相关又合适的响应。ChatGPT可以用于各种应用程序中,包括客户服务、虚拟助理等。

  ChatGPT目前会使用Python,JavaScript,HTML和CSS等编程语言。后续如有需要,还会学习其他语言。

1.2 ChatGPT某站点AI对话头像

  今日发现,ChatGPT国内某镜像站点,网页版、微信公众号版,AI对话头像已同步更换为“熊猫🐼头”,详见截屏图片(2023-02-16)。

网页版聊天对话界面

在这里插入图片描述

微信公众号版聊天对话界面

在这里插入图片描述

回页目录 网页版体验 1.3 聊“情人节”

  趁这没有情人的情人节,与ChatGPT 唠唠“情人节”😋……

与ChatGPT聊天截屏图 在这里插入图片描述

1.4 讨要“情人节”礼物🎁

找ChatGPT要个“情人节”礼物🎁

与ChatGPT聊天截屏图 在这里插入图片描述

1.5 “挑拨”ChatGPT

“挑拨”ChatGPT ……

与ChatGPT聊天截屏图 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述   从对ChatGPT的话语“挑逗”来看,它还是足够聪明的,对“无聊”的“我”,还是有一定治愈的。给我的感觉是——很不错!

1.6 微信体验界面 微信版体验,也一样“聪明” 在这里插入图片描述 回页目录 2、与ChatGPT探讨Python代码

  我只会点点Python基础,所以只能体验ChatGPT用Python代码来解决提问。

2.1 乘法九九表

对ChatGPT提问截屏图 在这里插入图片描述

代码

# ChatGPT 生成的“九九表”Python代码 for i in range(1, 10): for j in range(1, 10): print(i, 'x', j, '=', i*j)

输出 在这里插入图片描述在这里插入图片描述   每一行都输出了1*i的积,给输出了9行×9列81个算式乘积,相当于两个九九表。 我想要的是这样子的“九九表” 在这里插入图片描述

  我用“插值字符串格式”修改代码输出格式,可以输出上图九九表。也可以把代码揉合成列表解析,一行搞定。

常规代码写法

for i in range(1, 10): print() for j in range(1, i+1): print(f"{i}×{j}={i*j:>2}", end=' ')

一行代码解析“九九表”

nines = '\n'.join([' '.join(f"{i}×{j}={i*j:>2}" for j in range(1, i+1)) for i in range(1,10)]) input(f"\n打印一行Python代码生成的“九九表”:\n\n{nines}\n")

  这是不是说明,ChatGPT智能的缺失?为探究,我修改了提问词句。 与ChatG提问截屏 在这里插入图片描述

代码

for i in range(1, 10): for j in range(1, i+1): print(f'{i}*{j}={i*j}', end='\t') print()

输出 在这里插入图片描述

与ChatGPT提问截屏图 在这里插入图片描述

代码

for i in range(1, 10): for j in range(1, i+1): print(f'{i}×{j}={i*j}', end='\t') print()

输出 在这里插入图片描述   改变提问词句,得到了不同的结果。未验证我的猜测,重新用最初的提问语句提问,但得到的却是显示优化后的代码。用最初的提问词句,多次提问,都是得到后面的代码。这是ChatGPT“自主学习”的结果?我不敢妄自猜度。从它“理解”让换*为×的快速执行,可以看出它对中文的理解已经相当“人类”了(它已经是人类小孩纸了😋)。

回页目录 2.2 杨辉三角 3.2.1 ChatGPT的两种算法

与ChatGPT提问截屏图 在这里插入图片描述

代码

def yanghui_triangle(n): triangle = [[1]] for i in range(1, n): row = [1] for j in range(1, i): row.append(triangle[i-1][j-1] + triangle[i-1][j]) row.append(1) triangle.append(row) for row in triangle: print(row) yanghui_triangle(12)

与ChatGPT提问截屏图 在这里插入图片描述

代码

def yanghui_triangle(n): # 初始化列表 triangle = [] for i in range(n): # 每一行的列表 row = [None for _ in range(i+1)] # 第一个和最后一个元素赋值为1 row[0], row[-1] = 1, 1 # 中间元素的值等于上一行的相邻元素之和 for j in range(1, len(row)-1): row[j] = triangle[i-1][j-1] + triangle[i-1][j] triangle.append(row) return triangle # 打印杨辉三角 for row in yanghui_triangle(12): print(row)

  两次不同的提问,获取了两种算法的代码。但明显的,ChatGPT还不可以“理解”中文“对称打印”。😋

2.2.2 对称打印   修改最后的输出格式,即可实现对称打印。 # 打印杨辉三角 for row in yanghui_triangle(12): #print(f"{' '.join([f'{i:^3}' for i in row]):^50}") #print(f"{' '.join(map(str, row)):^50}") print(f"{' '.join(map(lambda x: f'{x:^3}', row)):^50}")   如果用map()格式化row,直接用str函数,会对不齐整,打印出来是变形三角。😣正确方式是:要用匿名函数lambda自定义每排每个数字宽度。前12项最大是三位数字,就格式化每个数字占三个字符宽度lambda x: f'{i:^3}',打印出来的“杨辉三角”才可以齐整漂亮。😏 map(str, row)打印的变形杨辉三角

在这里插入图片描述

对称“杨辉三角”打印效果 在这里插入图片描述

2.2.3 奇妙的“[0]”算法

算法解析:   据“杨辉三角”结构特点,把“上一行”前后分别插入0,得到两个列表,分别把对应位置的整数相加就得到“下一行”。如:

a. 从第二行生成第三行   [1, 1],第二行。   [0, 1, 1],前插0。   [1,1, 0],后加0。   [1, 2, 1],第三行。b. 从第五行生成第六行   [1, 4, 6, 4, 1],第五行。   [0, 1, 4, 6, 4, 1],前插0。   [1, 4, 6, 4, 1, 0],后加0。   [1, 5, 10, 10, 5, 1],第六行。

代码

def yanghui_triangle(n): ''' 打印杨辉三角前n行 ''' late_row = [1] # 首行。 for i in range(n): # 本该遍历n-1次,为了少一条print()多一次遍历。 # 按定宽打印“上一行”。 print(' '.join(map(lambda x: f'{x:^4}', late_row)).center(80)) # 多生成一行,始终打印上一行就好。 next_row = [x+y for x,y in zip([0]+late_row, late_row+[0])] # 根据上行生成新行。 late_row = next_row # 新行变“上一行”。 n = 15 print(f"\n{f'“杨辉三角”前{n}行':~^74}\n") yanghui_triangle(n) print(f"\n{'':~^80}\n")

输出效果 在这里插入图片描述

此算法,我是从CSDN上学来的。😏

回页目录 2.3 素数判定和查找 2.3.1 素数判定

与ChatGPT提问截屏图 在这里插入图片描述

代码

def is_prime(n): if n


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