利用Chatgpt开发一款加减乘除计算器(Python代码实现)python

上次使用Chatgpt写爬虫,虽然写出来的代码很多需要修改后才能运行,但Chatgpt提供的思路和框架都是没问题。

这次让Chatgpt写一写GUI程序,也就是你常看到的桌面图形程序。

由于第一次测试,就来个简单点的,用Python写用来加减乘除的计算器。

提问:请用Python写一个计算器GUI程序

(代码过长,就不完全展示了)

它告诉我,可以使用Python的tkinter库来实现简单的GUI,这确实是最快捷的方法。

代码执行出来是一个很简答的计算器程序,没有什么UI设计可言。

用起来也没什么毛病,但似乎外观上应该更好看点。

iPhone手机的计算器APP是集美貌、简洁、方便、功效于一体的计算器代表作。

于是我问:帮我优化下这个计算器的UI界面类似iphone计算器风格。

ChatGPT:

这次代码居然没有完整展现出来,Chatgpt生成到一半自动断了,也不知道什么原因。

我又问它:请写完后半部分。

最后它补充道

这段代码实现了以下功能:1、创建计算器GUI的主要界面,包括数字按钮和文本框;2、对数字按钮和运算符按钮的点击事件进行响应,完成对方程的修改、计算和清空等操作;3、实现了基本的错误处理功能。你可以将这段代码保存为calculator.py,并在命令行中运行它,即可启动这个计算器GUI程序。

经过优化后的代码,UI确实好看多了,类似iPhone计算器的风格,但美感上还差很多,功能也比较简单。

THE END
1.ChatGPT在数据处理中的应用如何用chatgdp处理csv数据? 在SQL结果中,我没有实际去验证。在Python结果中,使用了describe函数,还是很不错的。我们在Python中概览数据时,就是使用该函数。但是describe函数的结果中已经包含了非空值计数,而ChatGPT又单独计算了一次。 1.2 数据预处理 ? 数据预处理主要包括缺失值填充、重复值删除、异常值删除或替换。接下来看看ChatGPThttps://blog.csdn.net/weixin_41905135/article/details/136232210
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4.ChatGPT服务器,深度拆解基于此,我们进一步假设:1)考虑到AI大模型预训练主要通过巨量数据喂养完成,模型底层架构变化频率不高,故我们假设每月最多进行一次预训练;2)人类反馈机制下,模型需要不断获得人类指导以实现参数调优,以月为单位可能多次进行。由此我们计算得ChatGPT单月Finetune算力成本至少为1350.4PFlop/s-day。https://www.51cto.com/article/747956.html
5.从ChatGPT爆火看人工智能大势大数据。ChatGPT训练数据集规模巨大,训练数据集包含六类数据,分别是维基百科、书籍、期刊、Reddit链接、Common Craw以及专门的数据集。GPT-3的预训练数据有45TB。ChatGPT训练数据集规模未公开,推测也是百T级别。 大算力。GPT-3的算力需求为3640Petaflop/s-day(假设每秒计算1千万亿次,需要3640天),微软投入5亿美元建https://www.cnii.com.cn/gxxww/zgdxy/ztjj/202304/t20230420_464182.html
6.ChatGPT作为知识库问答系统的问答能力评测与现有的KBQA模型不同,ChatGPT在问答场景下的输出一般是一段包含了答案的文本,难以直接与数据集提供的答案做精确匹配从而得到模型的精准率。而由于采样的数据规模较小,已有的ChatGPT评估工作一般通过人工评价来计算模型的性能。因此,我们需要建立一套大部分自动化的答案评测方法。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1777689012&efid=GJoGHmTuTzjbUa7TLdmtDw
7.ChatGPT原理理解和结构解读〖前言〗问了200+个问题后,终于完全搭建起来对Chat@GPT本身的原理理解和结构了解,形成的理解文件90%的内容都是他生成的。但是结构化这篇文章以及深入时刻,是自己完成的。今后的学习和工作可能都需要和他来共同完成了。 1 从概率角度理解生成式模型原理 https://www.jianshu.com/p/0628b1bd2c48