用ChatGPT学习SLAM中的数学基础知识
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如何使用chatgpt辅助画画
一、写在前面
首先让小Chat介绍自己在编程方面的天赋：
总结起来：TA掌握了海量的编程知识，能做到自动代码生成、代码审查优化、编程教学辅导以及实时问题解答。我问TA学习了多少案例，TA说：忘了，但保证够用。
前提：我是做机器学习与临床大数据挖掘的，偏向于数据科学领域，并不是做开发的哈。因此，所需要的代码一般都不会很长，GPT3.5足够。至于做开发的，成千上万的代码，不属于本文范围，当然，底层逻辑都是一样的，供参考。
二、推荐途径
（1）GPT-3.5（GPT-4）
也就是GPT的原版本，在网页端直接操作，不需要通过API，毕竟API要钱呐。
（a）生成代码：用python语言写一个随机森林的代码，（记得指定语言）：
解读：小Chat使用Pyhton的sklearn包写一个标准的随机森林分类模型，并对程序做了简单的说明。
（b）通过对话理解代码。对于萌新来说，TA给出了代码，但是不会用。所以，需要把TA作为一个编程教学辅导用于实现保姆级别的教学。
第一回合：这个代码怎么使用和运行，请给出详细的步骤。
?解读：作为一名萌新，我也没运行过Python，需要怎么安装？
第二回合：如何安装python？对于新手来说，请提供友好的安装方法。
解读：看第二点“方便地进行开发和调试”，还举了3个例子，因此，我们继续问：
追问：PyCharm、【【微信】】 和 Spyder哪一款更适合新手使用？
?解读：我们的定位就是用机器学习进行数据挖掘，因此，推荐使用Spyder。那么，怎么安装？
追问：请提供Spyder保姆级别的安装教程。
?解读：以上，我们知道了怎么安装程序软件，也拿到了代码，那么，它的数据集要怎么准备？
第三回合：上述随机森林的代码中数据集'your_dataset.csv'的数据格式是什么样子的？请用表格展示一个例子。
解读：一定要求TA用表格的形式给你举例子，这样非常直观。
接下来，我们需要知道怎么调参。
第四回合：随机森林重要的参数有哪些？如何科学地调整模型参数？
解读：理论知识懂了，那么如何用代码实现？
第五回合：请用网格搜索调整随机森林上述几个重要参数，帮我写出代码，并嵌入之前的代码中。
解读：接下来，需要对每一部分的代码的功能有一个大致的了解。
第六回合：请问以下代码是什么意思：
解读：解释得很清楚了，像一个24h在线的专业指导。接着，我们需要绘制ROC曲线。
第七回合：如何绘制训练集和测试集的ROC曲线并显示AUC值，画在一个图上。请写出代码。
解读：以上，把一个简单的机器学习建模的代码和流程都展示出来了，真的厉害。
（c）运行代码。这个功能没有开放。GPT-4能够调用插件的话，是可以直接运行代码的，这种能力太恐怖了。我也一直期待权限开放，那就大有可为了。
（d）代码转化。比如python转R，python 2.0转python 3.0，Tensorflow转Pytorch等场景，我就随便举1-2个例子。
① python转R：把上述python写的随机森林代码转成R语言，要求功能完全一致。
② python 2.0转python 3.0：有时候在数据分析的时候，需要一些第三方开发的算法，很多没有被封装至python的程序包，此外，几年前开发的算法都是基于python 2.0的。要命的是，python 2.0和现在的python 3.0有些语法不同，有些包也被剔除：
因此，需要做转换。
譬如，我最近需要用到一个算法，叫做iSMART，明确是说用python2写的。
我便使用小Chat转成python 3.9可运行的代码：
把下面的代码转化成python 3.9可运行的代码，并指出修改之处：加要修改的代码。
无脑复制粘贴即可。
（e）代码报错纠正。转化好的代码试运行，报错基本是99%的事情。此时只需把报错信息发给小Chat，TA就会给你反馈。我举一个CNN的例子：
运行报错：
我运行下面的代码后报错：[输入运行的代码]，报错信息为：FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'xdd002'。
?没错，我没有选择工作路径，自然找不到文件夹。TA建议我优化代码，那我就求助TA：
帮我写一段代码，用于检查文件夹是否存在，并嵌入源代码中。
?我加入源代码，试运行：
嗯，神清气爽！
总结：小Chat可以自动代码生成、代码审查优化、编程教学辅导以及实时问题解答。可以说是大大提高编程效率了。
（2）Cursor
Cursor 是一个集成了 GPT-4 （存疑！）的代码生成器，可以帮助你快速编写、编辑和讨论代码。
安装也很简单，前往官网地址：Cursor | Build Fast，下载安装即可。
?安装后打开软件：
?
开始测试：
（a）生成代码：选中界面，Ctrl+K弹出对话框，输入：用python语言写一个随机森林的代码：
感觉一般般，可能我们需要把需求描述的更加细致：
用python语言写一个随机森林的代码，包括数据读取、数据清洗和拆分、模型性能评估以及ROC曲线绘制：
这样就很完整了。
（b）代码理解：把需要解读的代码复制进来，Ctrl+LA全选代码（或者只选择你要解读的代码段），在右侧对话框输入：请用中文解析这个代码的作用和功能：
他就会跟你chat了，我咋又追问了几个问题，也都一一提供了解答。
（c）代码转化：选中你要改写的代码段，Ctrl+L，可以发现右侧对话框已经显示出改代码段，输入：改写成python 3.9可运行的代码：
（d）代码报错纠正。同样，用CNN的例子做测试，输入：代码运行报错：FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: 'xdd002'
?嗯，很厉害。
总结：他还有debug等其他功能，大家自行探索。免费版一个月只提问100次（收费版每个月20美元，等价于GPT-4），或者可以在下面填写自己的API（那不就是变相要钱）。我一般是和GPT配合使用，特别是需要解读的代码行数特别多的时候。
（3）其他
其实New bing也可以处理代码：
?我就不一一演示了。
此外，还有Github Copilot等工具，有兴趣自行探索。
三、写在最后
