⭐ ChatGPT 最主要的对话功能

相信小伙伴们也都知道，ChatGPT 最主要的功能其实就是对话功能，也是目前人们最津津乐道的功能。

这里我们来和传统的搜索引擎做一下对比，当我们使用搜索引擎的时候，往往会给我们返回的事一堆网页，需要我们自己去过滤筛选。大多数情况下，这些网页反馈的信息质量都比较差。更别提某些竞价排名的广告了（说的是谁大家都清楚），很难能够一次性的找到自己想要的答案，通常情况下都需要访问很多网页才能够找到自己想要的正确答案。

而 ChatGPT 就不一样了，它所做的事情就是不需要用户去做选择，它知道你问的是什么，更重要的是，它知道你想要一个什么样的答案，它帮你把选择的过程做好了，最终给我们返回的就是我们想要的那个问题的、满意的答案。

⭐ ChatGPT 对话功能的演示

接下来我们就尝试着演示几个小案例，比如说 “询问如何做红烧肉”，“编写一段代码，演示算法之类”，“给出一段代码需求让ChatGPT来实现”，“编写一个前端页面”，以及演示 “AI绘图功能等等” ~ 让我们拭目以待吧~

🌟 搞怪案例 ① - 询问如何做 “红烧肉”

访问 “https://openai.com/blog/chatgpt” ，点击 "Try ChatGPT" 即可跳转到 “ChatGPT” 的首页。需要在能够访问谷歌的情况下去访问~

从下图中我们可以看出，ChatGPT 返回的不是网页，而是以打字的形式，一排一排的向我们打字输出，向我们展示问题的结果。

除了直接给出提问问题的结果，ChatGPT 还能够根据语境，进行上下文理解、情感分析和语义分析，给出比较符合人们常理认知的、合理的拟人化建议。比如说我们再次向 ChatGPT 提问 “我感觉这道菜味道比较淡怎么办？”

从下图可以看出，ChatGPT 知道我说的这道菜指的就是 "红烧肉" ，这种 "自作聪明" 地方式就像真的跟我在对话，这种能够分析出上下文语义，语境的功能真的很强大，至少搜索引擎做不到这一点~

如果各位小伙伴想要学习做一些家常菜，不妨试着与 ChatGPT 聊聊，相信它一定也不会让你失望~ 吼吼吼~

🌟 演示案例 ② - 文本翻译[翻译源码]

在日常的工作中，不管是开源的 github 也好，还是源码的阅读也好，程序员的工作都离不开翻译，下面我们试试一个翻译的案例。（很简单）

向 ChatGPT 发送下面这一段源码，让其解释该源码的作用和详细参数的使用："time" 包的 "sleep" 方法

def time(): # real signature unknown; restored from __doc__
    """
    time() -> floating point number
    
    Return the current time in seconds since the Epoch.
    Fractions of a second may be present if the system clock provides them.
    """
    return 0.0

下图是 ChatGPT 给出的答案：

这段源码定义了一个名为 time 的函数，它返回当前时间自 Unix 纪元以来的秒数，精确到浮点数。如果系统时钟提供了秒以下的精度，则可能存在秒的小数部分。

在函数文档字符串中，有以下说明：
time() -> floating point number

Return the current time in seconds since the Epoch.
Fractions of a second may be present if the system clock provides them.
这段文档字符串用于说明该函数的功能和参数，其中：

time() : 函数名称
-> : 指示函数返回值类型
floating point number : 返回值类型，即浮点数
Return the current time in seconds since the Epoch. : 返回当前时间自 Unix 纪元以来的秒数
Fractions of a second may be present if the system clock provides them. : 如果系统时钟提供了秒以下的精度，则可以返回秒的小数部分。

由于这个函数的签名是未知的，因此注释中的 # real signature unknown; restored from __doc__ 表示该函数的签名未知，但是该函数的实现被从函数的文档字符串中恢复出来。

最后，该函数的实现只是简单地返回了浮点数 0.0，因此需要根据实际需求进行修改，以便正确地返回当前时间。

🌟 演示案例 ③ - 代码问题

相信很多小伙伴在面试的时候经常会遇到一些算法题，那么来看一看 ChatGPT 是如何实现一个排序算法的案例的吧。

以下是 Python 中的快速排序算法实现：
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
        greater = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
        return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)

# 测试
arr = [3, 2, 5, 1, 8, 4]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print(sorted_arr)  # [1, 2, 3, 4, 5, 8]
快速排序的基本思路是通过递归地将待排序的数组分成两个子数组，其中一个子数组的元素都比另一个子数组的元素小，然后再对这两个子数组分别进行快速排序。具体实现时，我们选择一个基准值（pivot），然后遍历整个数组将小于等于基准值的元素放在一个数组 less 中，大于基准值的元素放在一个数组 greater 中。然后，我们递归地对 less 和 greater 两个数组进行快速排序，最后将排序后的 less、pivot 和 greater 连接起来。

快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)，是一种常用的排序算法。

🌟 演示案例 ④ - 修复Bug

作为程序员，谁也不敢保证自己写的代码 100% 不出 Bug，既然 ChatGPT 能写代码，那么它能不能将出了 Bug 的代码进行修复呢？让我们来看一看吧。

以一个存在闭包问题的代码示例，如下：

def create_multipliers():
    return [lambda x : i * x for i in range(5)]

for multiplier in create_multipliers():
    print multiplier(2)

ChatGPT 对话结果如下：

这段代码存在一个常见的 Python 闭包陷阱，即在 lambda 表达式中使用循环变量，但实际上 lambda 表达式在函数执行时才会被调用，此时循环变量已被改变，导致结果不符合预期。

为了修复这个问题，我们需要将 lambda 表达式中的循环变量进行捕获，可以通过将循环变量作为默认参数来实现：
def create_multipliers():
    return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]

for multiplier in create_multipliers():
    print(multiplier(2))
在这个修复后的实现中，我们将循环变量 i 作为 lambda 表达式的默认参数，这样每次创建 lambda 表达式时，都会保存一个 i 的副本，在 lambda 表达式执行时使用该副本，而不是使用循环变量本身。这样就可以得到正确的结果了。

输出结果：
0
2
4
6
8

🌟 演示案例 ⑤ - 编写毕设大纲

相信很多即将毕业的小伙伴非常喜欢这个案例，让 ChatGPT 编写一个基于opencv的如何识别运动目标检测与跟踪的毕设大纲。

恭喜即将毕业！以下是基于 OpenCV 的运动目标检测与跟踪毕设大纲：

一、研究背景和意义

介绍运动目标检测与跟踪的背景和意义
分析目前常见的运动目标检测与跟踪算法的优缺点
阐述本文所提出的算法的创新点和应用前景

二、研究现状和相关技术

介绍运动目标检测与跟踪的相关概念和技术
分析目前主流的运动目标检测与跟踪算法和技术
对比分析各种方法的优缺点

三、系统方案设计

系统架构设计
系统模块设计
各模块之间的交互流程设计

四、运动目标检测算法设计

采用背景差分法进行前景检测
对前景图像进行形态学处理
对形态学处理后的图像进行连通区域分析
采用目标检测算法对区域进行筛选

五、运动目标跟踪算法设计

采用卡尔曼滤波算法对目标进行预测
采用匈牙利算法进行目标匹配
采用多目标跟踪算法对多个目标进行跟踪

六、算法实现与性能分析

选取合适的实验数据集
实现所提出的运动目标检测与跟踪算法
对算法进行实验测试和性能分析

七、总结与展望

对本文所提出的算法进行总结和评价
分析算法的优缺点和不足之处
展望运动目标检测与跟踪在未来的发展趋势和应用前景

以上是一个基本的大纲，具体实现和分析可以根据需要进行调整和补充。祝您毕设顺利！