Re: [問卦] ChatGPT真的有讓人特別驚艷嗎?
※ 引述《peacemetta (一期一會)》之銘言:
: 感覺上與過去的聊天機器人一樣,都是就網路上有的資料加以整理、剪貼後回答,本來聽到
: 新聞還蠻期待,但用起來似乎沒有跟過去很大的差別?
那是你不知道怎麼用 (問)
看看別人怎麼做
1.爬蟲
https://www.youtube.com/watch?v=jh-yX6KwIlY
2.資料剖析
https://www.youtube.com/watch?v=9MNCGdaJfA0
3.解釋程式/改善程式/Debug/單元測試...等等
https://youtu.be/sTeoEFzVNSc?t=739
https://youtu.be/nJ5hJgKcXFQ?t=337
https://www.youtube.com/watch?v=8I3NTE4cn5s
https://tinyurl.com/yhczych2
4.產出DB Table 關聯圖 / 系統圖 / 循(時)序圖
5.其它
https://tinyurl.com/4jj6ue5x
--
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※ PTT 網址
※ 編輯: ma721 (115.165.236.233 臺灣), 02/12/2023 14:46:30
推
酷
→
有人只會找他聊天再嫌它爛
推
給推
→
你講的都是碼農在用的 普通人哪會去用 XD
推
你貼這些也還好..
→
搔癢用的
→
普通人要的不是程式碼 而是執行後的成果
推
挖 我不知midjourney可以貼網址叫他做設計
→
簡單來說就是 程式碼你家的事 跑完告訴我
→
這才是普通人中理想的AI
→
那就是以GPT作人機介面的編譯器阿
→
不是目前ChatGPT的範疇吧
→
ya 但是很多人會講得chatgpt好像可以做到
→
簡單說就是捧得太高的後遺症...
推
可以幫忙找新試的方法有可能會有啥問題,
→
或是其他的解決方案
推
有英文需求的人就知道多好用了
→
寫郵件 修文章根本神
56
Re: [情報] 蝦皮8.18優惠總整理特地回文來說一下 蝦皮自從最近改了機制之後 等於是阻斷了輔助程式之路 簡單來說 原本是沒有卷 但只要扣除的金額的畫面還在 你不停的點或者用連點程式都有機會可以搶到一張 但現在的話 如果你在同一個頁面連續點好幾次54
Re: [新聞] AI爆紅!ChatGPT概念股成追捧焦點 這檔這幾天狂用chatGPT 基本上有在寫程式的人都會用stackoverflow 但也要你的問題 剛好有人在stackoverflow問過 你才會有結果可以看 當然可能80~90%的情況是可以找到答案 但有時候就真的要找很久 一篇一篇翻 或是瘋狂google 要不然就是去youtube找答案 運氣差的時候找一了個小時 還不一定能找到讓你滿意的結果43
[閒聊] 所以繪師要怎麼把AI當成工具?既然潘朵拉的魔盒已經被打開了 事實也證明就算殺了一個AI生成圖程式 還有千千萬萬的AI生成圖程式(幫Mimic QQ 支持AI工具論的人可以分享一下AI可以如何怎麼協助繪師工作的方式嗎 --12
[問卦] chatgpt真的取代Google了嗎乳題 之前看新聞說 現在年輕人查資料都改用chatgpt 連寫程式有問題都直接問chatgpt 以前的程式好夥伴stackoverflow使用者只剩原本的三成14
Re: [情報] Mimic 宣布停止所有功能,刪除所有圖像這間自己大概也有去問律師了吧,不過它從一開始的定位就不是很有利。 由於網站本身並非會員制,無法證明上傳者就是著作權人; 著作權人也不能得知自己的作品會不會被盜圖仔丟進去上傳, 然後惡用作為商業用途,那麼最好的對策就會是公開禁止AI程式利用。 如果作者不用然這網站還是產出超像原作者畫的作品的話,則可在這點上告8
Re: [請益] 面試被問你有失敗的專案嗎?如何改善其實就是三個人開發,有一個人說他都做得到 最後時間到了程式交不出來 這種交不出東西的情況在第一次發生的時候,應該就要多注意這個東西沒交出來的人 把一些他手上工作量減少,再看他的產出慢慢增加分配工作給他 至於在Demo前改Schema就真的很糟糕了,沒睡飽頭腦不清楚才會在demo前做這種事7
[問卦] 什麼時候AI可以寫程式?現在的AI都能畫畫了 明明畫畫就是需要想像力跟創造的工作 雖然要喂圖但是AI還是能自己畫出一張不同的圖啊 能畫真人畫風景畫老婆 那同樣要用想的寫程式AI什麼時候能作啊?3
Re: [請益] 非本科學習方向我覺得商管想寫程式滿容易進入一個誤區的 就是想要做"分析" 這裡我先解讀成: 想用程式技能協助自己的專業做出更好的分析 更簡單來說: 分析為主程式為輔 但以企業來說,好像沒什麼類似的"複合"職位,大多是原本的職位如會計、特助等X
Re: [問卦] 天才IT大臣給我進來我覺得可能這樣程式比較好寫吧! 而且data也比較乾淨,畢竟應該不是跟著人走的,而是跟著case走, 所以在流程的判斷上,如果要達到你的需求,可能要花比較多時間吧 但是當時又急著上線,可能怕出包吧! 另外我再想,案件的table應該是有一個「狀態」欄位,所以若欄位沒判斷好,很容易出X
[問卦] 先有演算法 還是先有資料結構常見的資料結構有 堆疊(Stack)佇列(Queue)陣列(Array)連結串列(Linked List) 樹(Tree)圖(Graph)堆積(Heap)雜湊表(Hash table) 在一段程式的設計 先有考慮演算法? 還是先考慮資料結構?
爆
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