网易云课堂ChatGPT从入门到精通
核心代码，注释必读
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GPT简介：GPT是一种基于深度学习的文本生成算法，可以通过学习大规模文本语料库中的模式和关系来生成连贯的文本。它是目前最为先进的文本生成技术之一，被广泛应用于人工智能、自然语言处理、语音识别等领域。
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人机交互：人机交互（HCI）是指人与计算机系统之间的互动过程。随着智能化和自动化的飞速发展，人机交互越来越重要。GPT可以应用于人机交互领域，例如智能客服、虚拟人物、自然语言理解和生成等领域。
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智能客服：智能客服是一种利用人工智能技术提供的一种更高效、更智能的客户服务。GPT可以应用于智能客服，例如在客服对话中使用GPT生成自然语言响应，或使用GPT进行自然语言理解，更准确地解决客户的问题。
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虚拟人物：虚拟人物是一种计算机程序，可以模仿人类的行为和语言。GPT可以使用在虚拟人物中，例如在游戏中使用GPT生成虚拟角色的对话，或者在虚拟现实环境中使用GPT模拟人类语言和行为。
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语义理解和生成：GPT可以应用于自然语言理解（NLU）和生成（NLG）领域。在NLU中，GPT可以理解人类的自然语言，提取有用的信息。在NLG中，GPT可以生成自然、连贯的文本，例如自然语言对话系统、自然语言摘要和自然语言翻译等领域。
总的来说，GPT是一种非常先进的技术，可以应用于许多人机交互领域。随着技术的不断进步，GPT将成为人机交互领域的重要组成部分，带来更智能、更高效、更人性化的交互体验。
网易ChatGPT从入门到精通 ChatGPT与Python图表可视化
Code Interpreter 可以接收文件输入，然后在用户的指令下与文件内容进行交互。它提供一个虚拟运行环境，让你可以在里面直接执行 Python 代码，还支持图文输出和文件下载链接生成功能。
视频中没有展示的部分，你其实可以自己扩展。只需要提示 Code Interpreter 进行可视化，你就能看到相应的统计图形。
上面这些都是单变量描述统计。你还可以让 Code Interpreter 自动分析多变量之间的关系，例如下面这张图就展示了贷款数据集里不同变量间的关联。
今天这篇文章，咱们来谈谈 Code Interpreter 的「高级」自动可视化功能。这里我主要介绍两方面的内容：
- 三维交互图
- 动图视频制作。
有些数据涉及时间轴，在分析和展示的时候，会用到上述图形。在时间基础上，查看数据集不同变量间的关系流变，至少会让可视化结果更有冲击力。
数据
我们首先当然需要找到一个合适的数据集。换作以前，我会乖乖去一些开放数据集网站找寻，或者直接在引擎里搜索时间序列数据。但现在我会问自己一个问题：需要我自己找吗？
当然不要。
怎么办？懒人有懒办法，我使用下面提示语在 ChatGPT 联网模式下搜索。
请帮我寻找 5 个公开的时间序列数据集，要求是包含多个维度的。用 markdown 列表列出数据集名称、下载地址，以及相关的介绍。谢谢
看到了没，ChatGPT 这是翻阅了多少页面啊？这些网页这要是我自己手动看，怎么也得用个 10 几分钟吧？而且还不一定找得全面，挑得精细。
很快，Code Interpreter 就把数据集查找结果整理出来了：
Code Interpreter 找到了 3 个数据集，我觉得已经足够了。因为我其实只需要一个嘛。点开第一个链接，浏览器显示出下载页面。
下载 CSV 文件，打开一看是这个样子。
你可以看到 P 代表产品，W 代表周，每一周每一种产品的销量都展示出来了。 网易云课堂ChatGPT从入门到精通 我首先想画三维交互图。还是进入 Code Interpreter 模式，点击下图中的加号按钮，上传这个数据集。
