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偷个懒，用ChatGPT 帮我写段生物信息代码

如果 ChatGPT 给出的的代码不太完善，如何请他一步步改好？

网上看到一段代码，不知道是什么含义？输入 ChatGPT 帮我们解释下。

生信宝典 1: ?下面是一段 Linux 代码，请帮我解读一下：

ChatGPT 1:

这段代码是一个 awk 命令，用于处理数据文件 result/otutab_mean.txt，并将结果输出到文件 result/alpha/otu_group_exist.txt。

具体解读如下：

1. awk 命令：

   awk 是一种处理文本文件的工具，可以按行读取文件并根据指定的规则进行处理。

2. ：

   BEGIN 表示在 awk 处理数据之前执行的代码块，本行代码设置输出字段分隔符 OFS 和输入字段分隔符 FS 为制表符（ ）。

3. ：

   if 语句表示如果当前处理的行号为 1，即处理的是表头，则执行花括号内的代码块。

   该代码块使用 for 循环将第 3 列到最后一列的值存储到数组 a 中，然后输出 “OTU” 和 “Group” 两个字符串作为表头。

4. ：

   else 语句表示如果当前处理的行号不是 1，即处理的是数据行，则执行花括号内的代码块。

   该代码块使用 for 循环遍历第 3 列到最后一列的值，如果该列的值大于 0.1，则输出该行第 1 列和对应的数组 a 中的值。

5. ：

   要处理的输入文件路径。

6. ：

   输出结果到文件 result/alpha/otu_group_exist.txt。

   该符号 “>” 表示覆盖已有文件内容，如果文件不存在则创建该文件。

综上所述，该命令的作用是从输入文件 result/otutab_mean.txt 中提取第 3 列到最后一列中值大于 0.1 的数据，并将结果输出到文件 result/alpha/otu_group_exist.txt，同时添加表头 “OTU” 和 “Group”。

点评?

这个解释是很惊艳的，很详细的。

生信宝典 2: ?请帮我优化一下这段 Python 代码

ChatGPT 2:

可以通过使用 with 语句来打开文件，同时使用 rstrip() 方法代替 strip() 方法来剔除行末可能存在的空格、制表符等空白符号。另外，对于字符串拼接，可以使用 join() 方法提高效率。优化后的代码如下：

优化后的代码将打开文件的操作与程序逻辑相分离，使得代码更加易读易维护，同时使用 append() 方法将每行字符串添加到列表中，最后使用 join() 方法将列表中的字符串合并为一个字符串，可以避免使用字符串拼接操作导致的性能问题。

点评?

1. 这个优化很赞。我没有提到读取大文件，依然考虑了python 里面用每次重新初始化存储空间带来的性能消耗问题。具体看之前的推文 为啥我的Python这么慢 - 字符串连接 (一)

2. 一个小问题是，多走了一遍循环。

我还是抛出了我关于大文件的问题：

生信宝典 3: ?请帮我优化一下这段 Python 代码 ，尤其是读取很大的文件时

ChatGPT 3:

这段代码的主要问题在于，它是一次性将整个文件读入内存，然后在内存中进行处理，如果处理的文件很大，会占用大量的内存，导致程序崩溃或变得非常缓慢。为了优化这段代码，可以采用流式处理的方式，逐行读取文件，避免一次性将整个文件读入内存。

以下是优化后的代码示例：

在优化后的代码中，使用了一个 with 语句来打开文件，以保证在处理完文件后自动关闭文件。然后使用一个循环来逐行读取文件，判断当前行是否是头部，如果是头部则将当前键值对的键设置为头部的内容，否则将当前行的内容添加到当前键值对的值中。为了避免最后一个键值对的值没有被添加到 aDict 中，还需要在循环结束后再次判断当前键值对的值是否需要添加到 aDict 中。通过这种方式，可以避免将整个文件读入内存，从而优化代码的性能和内存占用情况。

点评

1. 我认为这个代码已经很赞了。

2. 唯一一点：存最后一个 key 的序列时做的判断是多余的。

生信宝典 4: ?请帮我写一段 R 绘制 Circos plot 的代码

ChatGPT 4:

Circos plot 是一种基于圆形坐标系的数据可视化方法，可以展示多个基因组之间的关系，以及基因组内不同区域的变化。以下是一段简单的 R 代码，用于绘制 Circos plot：

该代码利用 circlize 包中的函数来绘制 Circos plot。首先，通过调用 library() 函数导入 circlize 包。然后，设置绘图参数，例如设置边距、轨道高度等。接着，定义一个包含基因组名称的向量 chrs，以及一个包含颜色的向量 colors，这两个向量分别用于定义绘制 Circos plot 的基因组和颜色。在绘制 Circos plot 时，首先通过 circos.initialize() 函数来初始化绘图，其中 factors 参数指定绘制的基因组，xlim 参数指定绘图区域的宽度。然后通过一个循环，在每个轨道上绘制一个矩形区域，表示基因组的区域。最后，调用 circos.clear() 函数来清除绘图区域，以便进行下一次绘图。该代码只是一个简单的示例，实际绘制 Circos plot 需要根据数据的不同进行调整。

点评?

运行了下，确实可以出图，如上的彩虹圈。后面应该问的再具体一些。

机器学习

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ChatGPT是基于搜索实现的吗 chatgpt能否取代谷歌搜索

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来源：伯凡时间

从去年十一月正式亮相伊始，ChatGPT仅用一个多月的时间就完全盖过了元宇宙的风头，成为当前最热门的科技和商业概念，成为众人吹捧和追逐的又一个新对象。

这几年，“风口”的转换频次异乎寻常的高，区块链，智能音箱，VR，Web3.0，NFT，元宇宙……更替方式已经不再是“你方唱罢，我登场”，常常是这边唱得正起劲，另一边就开始表演了，然后观众一窝蜂地又去捧“新角”。

某种程度上，失去旁观者的关注，对于技术和行业的发展是件好事，因为新的技术和行业毕竟不是表演，它们的诞生是为了解决具体问题，并在此基础上创造价值和收益。但是，成为众人的关注焦点后，往往会让参与者的动作变形，为了赢得无关人员的“掌声”而做出一些违背商业常识的决策。

从这个角度来看，只有当看客们因为别的对象一哄而散后，一个新的技术或行业才算是真正步入了发展的正轨，一些凑热闹、追风口的泡沫很快被挤掉，真正能够创造价值的企业逐渐崭露头角，整个行业开始以正常的、合乎商业逻辑的速率逐步发展。

凯文・凯利说过：“我们总是高估新技术的短期价值，而低估它的长期价值”。这句话几乎预见了近年来我们经历的每一轮所谓商业“风口”，初期对一个新技术幻想越大的人，也更容易对其表现出失望。因为他妄想新技术转手就能给自己一个全新的世界，但是新技术往往对此表示无能为力。

这一次，“顷刻间重塑世界”的使命落在了ChatGPT身上，但是我们几乎可以肯定地预测，很多人不久后会带着自己对ChatGPT的失望，急匆匆地赶往下一个“风口”。

看待一项新技术时，如果我们只是关注那些想象出来的浮华修饰，就很容易将这个新技术与过去的技术完全割裂开来，认为它是横空出世的，像是脚踏七彩祥云倏忽间来到我们面前一样。

但事实并非如此，ChatGPT的背后，是基于GPT-3.5架构的大型语言模型，而大型语言模型相关的研究工作，从上世纪50年代就已经开始了。半个多世纪的时间里，算法、数据和算力都在不断迭代和发展着，到今天终于能够生成一款让人震惊的聊天软件。

正如它并非横空出世一样，ChatGPT对我们的生活所产生的影响也是一个缓慢且漫长的过程，而且它发挥价值的方式，一定是基于现有的技术和产品。

现在，很多人用完ChatGPT后觉得很新鲜，是因为它呈现了一种全新的人机交互界面，但是凭此就断定它有多大的价值，或者能够给人类带来多大的威胁，我们不能说是耸人听闻，但至少也有点对技术发展过于乐观了。

ChatGPT现在的定位是一款人工智能聊天机器人程序，除了一些人尝鲜逗闷子之外，大部分人现在使用ChatGPT时，是将其作为一个更好用的搜索工具对待的。

相比传统的搜索引擎，ChatGPT的优势体现在，它能够理解上下文和语境，能够根据具体问题进行推理和预测，能够生成与人类语言类似的自然语言，并以类似于人类的方式进行交流。因此，它最终呈现给我们的内容，更接近于我们提出问题后，一个人类给我们的回答，而不是像搜索引擎那样，仅仅呈现网页排序，还需要我们自己去阅读、综合相关信息。

也许ChatGPT蕴含着巨大的潜力，但是就其当前的表现来看，它更像是人类在信息搜索领域的又一次技术进步的开始，一切才刚刚发生，现在的ChatGPT要成为一款像Google或百度一样的成熟商业产品，尚有一段路程。

在ChatGPT之前，互联网上的信息搜索方式经历过两个版本。

搜索1.0阶段是“目录搜索”，这一搜索模式是门户网站对图书馆模式的线上化，首先将各种信息分门别类，然后让信息获取者按照相应的标签来查找。标签中包含小标签，需要信息获取者一层层点开寻找，效率很低。

搜索2.0阶段是“关键词搜索”，以谷歌和百度为代表的企业用新技术开辟了新的搜索场景，用户终于不用再像过去那样，花时间一层层点开标签，只需要输入相应的关键词，就能获得自己想要的信息。提高了搜索效率，节省了时间。

但是，关键词搜索并不是搜索体验的最终形态，而是因为技术限制导致的一种不得不的将就。因为我们发起搜索，其实是为了回答一个问题，或者寻求一个完善的解决方案。因此，最好的搜索方式应该是我们提出问题后，机器反馈给我们一个完备的回答或者方案。整个过程就像是我们在请教一个某领域的专家或能手，对方能够就我们现在面临的问题或困境很快给出应对的解决方案。

很明显，搜索引擎并不能实现这一点。而ChatGPT的出现，让我们更加接近这种场景。

但是，尽管ChatGPT有不少让人惊艳的地方，作为一款刚诞生不久的产品，它依旧存在诸多问题，现阶段的实用性也不是很强。目前，ChatGPT最大的问题，也是官方承认正在努力解决的问题，就是它经常会一本正经地胡说八道。当面对它不懂或者无法回答的问题时，它会强行编出一个答案。有些错误答案很容易甄别，而有一些涉及专业领域的回答，则需要极为专业的能力去辨别。

解决这一问题的一条可行路径是，让ChatGPT输出的答案像一篇论文，也即标注其引用内容和引用来源，这样方便阅读者检查其内容的可靠性和真实性。要实现这一点，需要将ChatGPT的能力和传统的搜索引擎技术结合起来，现在已经有一些公司率先开启了这方面的尝试。

通过ChatGPT与搜索引擎技术的结合，我们可以想象一个全新的搜索形态：针对每一个特定领域的专业问题，机器可以为我们提供一个界面接近自然语言，同时又具备足够的专业性和可靠性的综合答案或方案。因为要涉及专业领域的知识，所以这种搜索形态大概率不会出现一家独大的问题，而是不同的玩家深耕某个领域，将领域知识和机器智能结合起来，形成定制化的搜索方案。我们可以将这种垂直化的、社区化的搜索，称为搜索3.0阶段。

面对新技术或新产品时，与其为那些科幻场景而焦虑、担忧，还不如将视线落回到现实，将漂浮在舆论真空中的新东西拉回到技术和产业发展的现实轨迹中，这样我们才能看清它们真实的样子。通常来说，它们没有想象中那么惊天动地，但确实又在促成某些改变。而在未来相当长的时间里，相比于威胁，对人类而言，技术更多的是一件越来越趁手的工具。

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