怎么用chatgpt润色数据图
这是一个基于 gpt 的翻译工序，你只需要在网页上面把文字给选中，这个插件马上就会弹出一个弹窗，然后对你选中的文本进行翻译。它的翻译能力是基于切 gt 的，除了比较常规的翻译功能之外，它还支持一键润色、总结分析以及解释代码。更强的是在这个插件里面你是可以自己定义提示词的， 这样的话我们就可以在这个插件里面添加一些我们自己设计好的提示词啊。然后就只需要点两下鼠标，提示词就可以作用于网页上面的任何文本了。比如说我创建了一个函数签名器的提示词，然后在网页上面代码中随便选择一个函数，就能够直接生成出对这个函数的签名。咱们再换一个函数，从生成的结果可以看到，它是能够比较准确的理解函数意思的。 兄弟们，这个项目给他命名为 open i 翻译器，可能有一点屈才了呀！翻译的结果实际上还经过了一道润色处理，因为 gpt 本身也会对语言做一定程度的理解啊，他不像普通的 翻译比较直白。对于这样一段英文常规翻译出来的结果，我们基本上可以看懂啊，但是可能还是有一些文字写的不是太恰当啊。而 gpt 三翻译出来的结果呢？它的用字可能更恰当一点。 oppone entrance later 这个项目在 github 上面有将近一万七千颗星，现在项目目前已经开发出了浏览器扩展和桌面端的应用啊，在 在 chrome 和火壶里面都可以使用这个扩展。点击右边的 releases， 然后选择 chrome extension 这个包，解压安装之后把这个扩展固定到工具栏。那么现在呢，你还暂时不能够使用啊，这个软件只是做一个工具开源出来了， open ai 的服务还得咱们自己配啊。在左上角点击一下这个扩展， 然后把你的 oppo ai apik 输入进去，这里你也可以使用切的 gpt 网页版或者是 add oppos service， 填好之后还可以选择模型。另外这个地方是可以自己指定服务端的地址的呀。插件的配置可以说是做的非常灵活的，在默认行为这个地方，你可以选择让他默认是翻译或者是润色，或者 总结，或者是你自己设置的提示词都可以啊。默认行为是翻译的时候，华词就会自动翻译文本，如果默认行为是解释代码，那么选中文本的时候，他就会对文本进行代码解释。 像这样一个工具设计的真的是非常巧妙啊。如果是以往的话，我们需要把这段文字复制到 gpt 里面，然后对他进行提问，而这个工具则直接省略了复制和提问的环节，非常的方便， 妥妥的是一个效率工具啊。兄弟们在下面记得把 auto translate 给勾选上，把语言也调成中文，把这个 auto translate 自动翻译给勾选上之后，才会启用华词自动翻译这个效果呀。上面这个配置的话，勾选之后你选中文本的时候会出来一个小图标，点击这个图标才会触发翻译的操作。 对于 translator 中的文本呢，它是支持一键点击朗读的。 supports， three translation modes， polishing and summarization 提示词管理，在这个插件里面叫做动作管理器，内置这五个提示词动作基本上能够满足我们大部分需求啊。如果你想添加自己的提示词的话，点击右上角的创建，在视频前面我们创建了一个函数签名器， 咱们再创建一个修复代码中错误的提示词动作。有了这个提示词动作的话，就可以直接选中代码，然后就知道代码有没有错误了，很方便做代码的在线 review 啊。我们指定 gp 的角色是一个精通所有编程语言的技术专家， 他的命令是找出代码中的错误并且修改，如果没有错误的话就说非常棒。再把设置中的默认动作改成代码查错器，那么接下来我们就可以直接检测我们的代码是否有问题了。这里我们就故意只选中部分代码，看他怎么说 兄弟们，他自动给我们补上了剩下的部分啊。在 看看这个 next gs 的 api 编写例子啊， 那么他给出的优化点也很不错呀，添加了 try cat 系来捕捉异常，并且针对不支持的请求方法也做了处理，那么本期视频到这里就结束了，拜拜！
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不过没关系，我把这个话告诉了你，哎，你就不会再因为这种错误的判断耽误时间了啊，那么下面我给你演示一下，有了这样的一个功能， 那你可以做什么啊？我们来看看。首先我们先找一个数据集，这数据集呢，我就不找那种太复杂的，我找了一个简单的，就是一个这个结构化的表格数据，这是我上课的时候用的啊，叫做 lonesdale csv， 在之前的文章当中我也介绍过他，不过那是好几年前的事了啊，我估计你可能都忘了。呃，简单来看一下，就是这里面呢，每页 行是一个记录，代表着一笔贷款，然后呢，这里面的每一列，哎，代表着相关的特征，你好比说从第一列是贷款的等级啊，然后呢，这里还有他是不是啊？拥有自己的房屋，你是房子是你自己的，你租的还是抵押贷款？ 然后最后一列非常重要，他就是说这是一些历史数据吗？就是这笔贷款最后到底是不是 成功的收回，也就是他是不是安全，对于这个放款人来说，那么这里头，嗯，负一代表，哎，这笔贷款最后完了，这个收不回来了啊，这个就是一个，呃，不安全的，或者叫不良的贷款， 哎，如果是一，那就是最后，哎，连本带息都收回来，非常好啊，是这样的一个数据集，那下面我 我们就来把这个数据机放到 code interpreter 当中，看它的效果。呃，首先是上传，上传呢，在这个界面当中，你会看到一个很不起眼的啊，我这里给你加了一个红框，哎，让它醒目一点，实际上特别，呃，细小的一个上传的这样的一个按钮，你得按一下它， 这就可以上传文件了。上传之后他会进行分析，这是他给我分析的结果，对于每一列，他都给我讲这一列是干什么的啊，讲的是一清二楚。于是呢，我就点击这里面有一个收 work， 就是你看看他究竟在做什么， 哎，我一点我发现啊，他是怎么做到的呢？他的代码运行是这个样子，他这里头实际上是去读入相关的数据，并且他会看这个结果，因为他看这个结果，所以他大概能够判断 出这里面都有什么，他是通过这样的一些结果，然后把它反馈回你好了，有了这一步，下面我们开始输入提示语了。第一个，我觉着你跟我拿英文对话啊，很别扭，你给我拿中文说话，所以怎么办呢？我说请用中文翻译上面的内容， 并且对于专业术语加以简单明了的解释啊。我们来看看他的反馈结果，这里面把所有列的解释不仅给你翻译成了中文啊，而且如果你对比就会发现，这里头可循环信贷利用率这些 原先是没有具体解释的，而这里面会给你介绍他是一种什么样的信贷形式，然后反复借款和偿还都会给你列出来。哎，这个证明确实，他是按照我们的要求，遇到专业术语，那就给我们加以解释。 在最后他提出来，请告诉我，您希望用这些数据进行何种分析或任务。这时候你就可以要求他，好比你给我做一个什么样的分析，比如说某一个变量啊，你给我画一个他的统计图啊，看一下他的分布，这些都可以， 但是啊，但是那就没劲了嘛，对吧？这个每一步都需要我人工参与，为什么我还需要你这个 ai 呢？ 所以我的办法是这样的啊，你自己，哎， ai 啊，你能否根据目前的数据集 思考他可以做哪些分析，请一步步思考，并且给我你有信心的答案啊。这个我这样要求完了以后，这是结果，他把可能分析的类型在这里给我们列出来。第一个可以做描述性的分析啊，这样就是一些基本的数量分布等等。第二 二步，做相关性分析，把一些变量之间的关联进行相关的总结。第三个他要构建预测模型，这里提到了决策术，随机，森林逻辑回归等等等等。而且还说啊，要分为训练级和测试级， 非常好啊，非常好。这个有时候我学员都记不住这事啊，他们直接训练级验证级啊，就上了啊，这个他知道哎，用 测试机来评估这个相关的性能，我觉得非常好。前三个都很好。第四个我觉得有点问题，因为他说的还是贷款是否安全的标签， 而且他说用分类算法预测是否安全，这里他说的虽然和前面使用的不一样，比如说这里提到了支持向量机， s v m 啊，朴素贝叶斯，但是，但是，虽然你用的这些 模型不一样，但你要做的事实际上是一样。所以我觉得在这里面四和三是重复了，但是咱们是拿 ai 当助手，又不是拿他当枪手，对吧？你，你写的不对我告诉你啊。第四就不用做了，咱们来把前三个做一做， 这里为了展示的方便呢，我一次只让他做一个，下面是给你看看啊，做的这个效果，迪士宇请先做。第一步就是描述性分析，然后呢，这是他给我的结果，非常快啊，非常快。然后在这里他告诉我多少条的记录 啊，最常见的等级，贷款等级，哎，平均来看有多少的贷款申请者被雇用不足一年，然后这个平均雇用年限啊，平均债务收入，哎，贷款的期限的最多的数量。然后呢，是哎，有没有重大 负面公开记录，所有这些东西咵一下就给你列出来哎，如果你感兴趣的话，还可以在这里点击首 work， 你看看他究竟是怎么给你做出来的啊，这里咱就不展示了，因为这比较简单，我们来做第二步。第二步是 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