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一粒金砂(高级)

《拥抱AIGC》读后感(3) [复制链接]

   又被工作耽搁了几天,终于要放假了,有时间再读一下这本书。目前第二部分关于Chatgpt的应用已经读完。简单谈一下感受。

   第二部分主要讲Chatgpt的应用,其中Chatgpt生成每日计划表、生成营销海报这些不是我关注的内容,所以略过。重点讲讲对理工科研究人员有帮助的几点内容。

   1.使用Chatgpt进行外文翻译。由于Chatgpt具有很强的上下文能力,目前翻译的效果明显比以前那些翻译软件要好不少,比如可以用来生成英文邀请函,论文的回复意见等等。那些外文水平有限的同学,我都是建议他们采用chatgpt或者gemini对中文论文进行翻译,效果还是可以的。做专业领域的翻译时,可以采用预设角色的方法,比如写电子信息类的论文,可以这样提问“假如你是一名电子信息领域的资深专家,请你将下面文字翻译成英文:xxxxxx”,这样提问就能让gpt的翻译更专业准确。

   2.使用Chatgpt进行软件开发。这个能力确实很强悍,所以直接导致现在低级程序员完全没有任何优势了,也间接导致了计算机专业和软件专业毕业生的就业难。我在gemini里随便试了几个例子,

使用者:请使用C语言生成一段冒泡排序的程序代码
gemini:
#include <stdio.h>

void bubbleSort(int arr[], int n) {
 int i, j, temp;
 for (i = 0; i < n - 1; i++) {
 // 最后 i 个元素已经有序,无需再遍历
 for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {
 // 如果当前元素大于下一个元素,则交换
 if (arr[j] > arr[j + 1]) {
 temp = arr[j];
 arr[j] = arr[j + 1];
 arr[j + 1] = temp;
 }
 }
 }
}

int main() {
 int arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11,[i]);
 }
 printf("\n");
 return 0;
}

代码解释:

    bubbleSort 函数:
        接受一个整数数组 arr 和数组大小 n 作为参数。
        使用嵌套循环迭代数组元素。
        外层循环控制排序趟数,每趟将最大的元素放到数组末尾。
        内层循环比较相邻元素,如果顺序错误则交换位置。
    main 函数:
        定义一个整数数组 arr 并初始化。
        使用 sizeof 运算符计算数组长度 n。
        调用 bubbleSort 函数对数组进行排序。
        打印排序后的数组。

注意:

    冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法,时间复杂度为 O(n^2)。
    在实际应用中,通常使用更高效的排序算法,如快速排序、归并排序等。

使用者:请将上面那段代码改为python
gemini:
def bubble_sort(arr):
 """
 使用冒泡排序算法对列表进行排序。

 Args:
 arr: 要排序的列表。
 """
 n = len(arr)
 for i in range(n - 1):
 # 最后 i 个元素已经有序,无需再遍历
 for j in range(n - i - 1):
 # 如果当前元素大于下一个元素,则交换
 if arr[j] > arr[j + 1]:
 arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

if __name__ == "__main__":
 arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
 bubble_sort(arr)
 print("排序后的数组:", arr)

代码解释:

    bubble_sort 函数:
        接受一个列表 arr 作为参数。
        使用 len(arr) 获取列表长度 n。
        使用嵌套循环迭代列表元素。
        外层循环控制排序趟数,每趟将最大的元素放到列表末尾。
        内层循环比较相邻元素,如果顺序错误则使用Python的元组解包语法进行交换。
    if __name__ == "__main__": 代码块:
        定义一个列表 arr 并初始化。
        调用 bubble_sort 函数对列表进行排序。
        打印排序后的列表。

注意:

    Python的列表是可变对象,因此在函数内部修改列表会影响原始列表。
    与C语言版本类似,冒泡排序的时间复杂度为 O(n^2)。

    从上面的例子可以看到,gemini不仅给出了代码,还附带详细的解释和注意事项,简直比我们这些老师辅导的还要细致,感觉很多大学教师真的要失业了

   没想到这帖子有点太长了,关于 chatgpt助力科研我放到下一个帖子再讲。

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不同的预设,效果差很多,可能角色不同,他们看到的内容不一样   详情 回复 发表于 2024-7-9 07:12
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