{"id":342644,"date":"2022-12-14T17:31:17","date_gmt":"2022-12-14T17:31:17","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=342644"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=342644","title":{"rendered":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 Python \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 ChatGPT<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c Building A Virtual Machine inside ChatGPT<\/u><\/a> , \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 Linux \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c ChatGPT \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 Python!<\/p>\n

\u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b ChatGPT \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043a\u0430\u043a \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n

I want you to act as a Python interpreter. I will type commands and you will reply with what the python output should show. I want you to only reply with the terminal output inside one unique code block, and nothing else. Do no write explanations, output only what python outputs. Do not type commands unless I instruct you to do so. When I need to tell you something in English I will do so by putting text inside curly brackets like this: {example text}. My first command is a=1.<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442! \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442! \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 ChatGPT, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443?<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440! \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e ChatGPT \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0445\u0430 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e. <\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n
{Print only python output, do not print any comments}<\/code><\/pre>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u044f \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u0447\u0442\u043e ChatGPT \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n
# Binary Search in python   def binarySearch(array, x, low, high):      # Repeat until the pointers low and high meet each other     while low <= high:          mid = low + (high - low)\/\/2          if array[mid] == x:             return mid          elif array[mid] < x:             low = mid + 1          else:             high = mid - 1      return -1   array = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] x = 4  result = binarySearch(array, x, 0, len(array)-1)  if result != -1:     print(\"Element is present at index \" + str(result)) else:     print(\"Not found\")<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043e\u043d \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439, \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u0435\u0442!<\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c:<\/p>\n
x = 4.5<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041c\u043e\u043b\u043e\u0434\u0435\u0446, ChatGPT!<\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u0432\u0435\u0449\u0430\u043c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u043b\u0438 ChatGPT \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438\u2026<\/p>\n
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt    def estimate_coef(x, y):     # number of observations\/points     n = np.size(x)        # mean of x and y vector     m_x = np.mean(x)     m_y = np.mean(y)        # calculating cross-deviation and deviation about x     SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x     SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x        # calculating regression coefficients     b_1 = SS_xy \/ SS_xx     b_0 = m_y - b_1*m_x        return (b_0, b_1)    def plot_regression_line(x, y, b):     # plotting the actual points as scatter plot     plt.scatter(x, y, color = \"m\",                marker = \"o\", s = 30)        # predicted response vector     y_pred = b[0] + b[1]*x        # plotting the regression line     plt.plot(x, y_pred, color = \"g\")        # putting labels     plt.xlabel('x')     plt.ylabel('y')        # function to show plot     plt.show()    def main():     # observations \/ data     x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])     y = np.array([1, 3, 2, 5, 7, 8, 8, 9, 10, 12])        # estimating coefficients     b = estimate_coef(x, y)     print(\"Estimated coefficients:\\nb_0 = {}  \\           \\nb_1 = {}\".format(b[0], b[1]))        # plotting regression line     # plot_regression_line(x, y, b)    if __name__ == \"__main__\":     main()<\/code><\/pre>\n
\u0412\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442:<\/p>\n
Estimated coefficients: b_0 = 1.2363636363636363         b_1 = 1.1696969696969697<\/code><\/pre>\n
\u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 ChatGPT:<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u042d\u0442\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438! \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 ChatGPT, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0445 ChatGPT \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b. \u0412 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u043b \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c! \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u044d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u043a! \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Keras.<\/p>\n
# first neural network with keras make predictions from numpy import loadtxt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # load the dataset dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=',') # split into input (X) and output (y) variables X = dataset[:,0:8] y = dataset[:,8] # define the keras model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_shape=(8,), activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # compile the keras model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # fit the keras model on the dataset model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10, verbose=0) # make class predictions with the model predictions = (model.predict(X) > 0.5).astype(int) # summarize the first 5 cases for i in range(5):  print('%s => %d (expected %d)' % (X[i].tolist(), predictions[i], y[i]))<\/code><\/pre>\n
\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, ChatGPT \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041b\u0430\u0434\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u043c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u043e. \u0427\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e?<\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432:<\/p>\n
model.add(Dense(12, input_shape=(6,), activation='relu'))<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0425\u0430! \u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443; \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 ChatGPT \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0445\u0430 \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u043b \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434.<\/p>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 Huggingface \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 OpenAI?<\/p>\n
\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/p>\n
[{'entity_group': 'ORG',   'score': 0.9472818374633789,   'word': 'Apple',   'start': 0,   'end': 5},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9838564991950989,   'word': 'Steve Jobs',   'start': 74,   'end': 85},  {'entity_group': 'LOC',   'score': 0.9831605950991312,   'word': 'Los Altos',   'start': 87,   'end': 97},  {'entity_group': 'LOC',   'score': 0.9834540486335754,   'word': 'Californie',   'start': 100,   'end': 111},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9841555754343668,   'word': 'Steve Jobs',   'start': 115,   'end': 126},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9843501806259155,   'word': 'Steve Wozniak',   'start': 127,   'end': 141},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9841533899307251,   'word': 'Ronald Wayne',   'start': 144,   'end': 157},  {'entity_group': 'ORG',   'score': 0.9468960364659628,   'word': 'Apple Computer',   'start': 243,   'end': 257}]<\/code><\/pre>\n
\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 ChatGPT:<\/p>\n
[{'word': 'Apple', 'score': 0.9993804788589478, 'entity': 'I-ORG'}, {'word': 'Steve', 'score': 0.999255347251892, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Jobs', 'score': 0.9993916153907776, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Steve', 'score': 0.9993726613044739, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Wozniak', 'score': 0.999698519744873, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Ronald', 'score': 0.9995181679725647, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Wayne14', 'score': 0.9874711670837402, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Apple', 'score': 0.9974127411842163, 'entity': 'I-ORG'}, {'word': 'Computer', 'score': 0.968027651309967, 'entity': 'I-ORG'}, {'word': 'Apple', 'score': 0.8259692192077637, 'entity': 'I-ORG'}]<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u043e\u0442 Huggingface. \u042f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e API Huggingface \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0441\u044f, \u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 ChatGPT \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 2\u0445 \u043b\u0435\u0442, \u043e\u043d \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435.<\/p>\n
\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u042f \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e \u0441 ChatGPT \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043d\u0435\u0439, \u0438 \u044f \u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0425\u043e\u0442\u044f \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 Python, \u043e\u043d \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430. <\/p>\n
\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043e\u043d \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c Leetcode<\/a>.<\/p>\n
\u0418 \u0432 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n
chat gpt how will you help the humanity?<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ChatGPT \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435, \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u043e\u043d \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \ud83d\ude09 <\/p>\n
\u0412 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0435 \u044f \u043f\u0438\u0448\u0443 \u043e Data Science, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u0438 \u0440\u0435\u043b\u043e\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0410\u043d\u0433\u043b\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f IT \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c<\/a>!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
  <\/div>\n
  
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/705252\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c Building A Virtual Machine inside ChatGPT<\/u><\/a> , \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 Linux \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c ChatGPT \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 Python!<\/p>\n
\u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b ChatGPT \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043a\u0430\u043a \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n
I want you to act as a Python interpreter. I will type commands and you will reply with what the python output should show. I want you to only reply with the terminal output inside one unique code block, and nothing else. Do no write explanations, output only what python outputs. Do not type commands unless I instruct you to do so. When I need to tell you something in English I will do so by putting text inside curly brackets like this: {example text}. My first command is a=1.<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442! \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442! \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 ChatGPT, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443?<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440! \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e ChatGPT \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0445\u0430 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e. <\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n
{Print only python output, do not print any comments}<\/code><\/pre>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u044f \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u0447\u0442\u043e ChatGPT \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435. \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430.<\/p>\n
# Binary Search in python   def binarySearch(array, x, low, high):      # Repeat until the pointers low and high meet each other     while low <= high:          mid = low + (high - low)\/\/2          if array[mid] == x:             return mid          elif array[mid] < x:             low = mid + 1          else:             high = mid - 1      return -1   array = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] x = 4  result = binarySearch(array, x, 0, len(array)-1)  if result != -1:     print(\"Element is present at index \" + str(result)) else:     print(\"Not found\")<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043e\u043d \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439, \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u0435\u0442!<\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c:<\/p>\n
x = 4.5<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041c\u043e\u043b\u043e\u0434\u0435\u0446, ChatGPT!<\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u0432\u0435\u0449\u0430\u043c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u043b\u0438 ChatGPT \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438\u2026<\/p>\n
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt    def estimate_coef(x, y):     # number of observations\/points     n = np.size(x)        # mean of x and y vector     m_x = np.mean(x)     m_y = np.mean(y)        # calculating cross-deviation and deviation about x     SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x     SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x        # calculating regression coefficients     b_1 = SS_xy \/ SS_xx     b_0 = m_y - b_1*m_x        return (b_0, b_1)    def plot_regression_line(x, y, b):     # plotting the actual points as scatter plot     plt.scatter(x, y, color = \"m\",                marker = \"o\", s = 30)        # predicted response vector     y_pred = b[0] + b[1]*x        # plotting the regression line     plt.plot(x, y_pred, color = \"g\")        # putting labels     plt.xlabel('x')     plt.ylabel('y')        # function to show plot     plt.show()    def main():     # observations \/ data     x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])     y = np.array([1, 3, 2, 5, 7, 8, 8, 9, 10, 12])        # estimating coefficients     b = estimate_coef(x, y)     print(\"Estimated coefficients:\\nb_0 = {}  \\           \\nb_1 = {}\".format(b[0], b[1]))        # plotting regression line     # plot_regression_line(x, y, b)    if __name__ == \"__main__\":     main()<\/code><\/pre>\n
\u0412\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442:<\/p>\n
Estimated coefficients: b_0 = 1.2363636363636363         b_1 = 1.1696969696969697<\/code><\/pre>\n
\u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 ChatGPT:<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u042d\u0442\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438! \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 ChatGPT, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0445 ChatGPT \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b. \u0412 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u043b \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c! \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u044d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u043a! \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Keras.<\/p>\n
# first neural network with keras make predictions from numpy import loadtxt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # load the dataset dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=',') # split into input (X) and output (y) variables X = dataset[:,0:8] y = dataset[:,8] # define the keras model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_shape=(8,), activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # compile the keras model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # fit the keras model on the dataset model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10, verbose=0) # make class predictions with the model predictions = (model.predict(X) > 0.5).astype(int) # summarize the first 5 cases for i in range(5):  print('%s => %d (expected %d)' % (X[i].tolist(), predictions[i], y[i]))<\/code><\/pre>\n
\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, ChatGPT \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041b\u0430\u0434\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u043c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u043e. \u0427\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e?<\/p>\n
\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432:<\/p>\n
model.add(Dense(12, input_shape=(6,), activation='relu'))<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0425\u0430! \u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443; \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 ChatGPT \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0445\u0430 \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u043b \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434.<\/p>\n
\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 Huggingface \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 OpenAI?<\/p>\n
\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/p>\n
[{'entity_group': 'ORG',   'score': 0.9472818374633789,   'word': 'Apple',   'start': 0,   'end': 5},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9838564991950989,   'word': 'Steve Jobs',   'start': 74,   'end': 85},  {'entity_group': 'LOC',   'score': 0.9831605950991312,   'word': 'Los Altos',   'start': 87,   'end': 97},  {'entity_group': 'LOC',   'score': 0.9834540486335754,   'word': 'Californie',   'start': 100,   'end': 111},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9841555754343668,   'word': 'Steve Jobs',   'start': 115,   'end': 126},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9843501806259155,   'word': 'Steve Wozniak',   'start': 127,   'end': 141},  {'entity_group': 'PER',   'score': 0.9841533899307251,   'word': 'Ronald Wayne',   'start': 144,   'end': 157},  {'entity_group': 'ORG',   'score': 0.9468960364659628,   'word': 'Apple Computer',   'start': 243,   'end': 257}]<\/code><\/pre>\n
\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 ChatGPT:<\/p>\n
[{'word': 'Apple', 'score': 0.9993804788589478, 'entity': 'I-ORG'}, {'word': 'Steve', 'score': 0.999255347251892, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Jobs', 'score': 0.9993916153907776, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Steve', 'score': 0.9993726613044739, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Wozniak', 'score': 0.999698519744873, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Ronald', 'score': 0.9995181679725647, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Wayne14', 'score': 0.9874711670837402, 'entity': 'I-PER'}, {'word': 'Apple', 'score': 0.9974127411842163, 'entity': 'I-ORG'}, {'word': 'Computer', 'score': 0.968027651309967, 'entity': 'I-ORG'}, {'word': 'Apple', 'score': 0.8259692192077637, 'entity': 'I-ORG'}]<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u043e\u0442 Huggingface. \u042f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e API Huggingface \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0441\u044f, \u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 ChatGPT \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 2\u0445 \u043b\u0435\u0442, \u043e\u043d \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435.<\/p>\n
\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u042f \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e \u0441 ChatGPT \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043d\u0435\u0439, \u0438 \u044f \u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0425\u043e\u0442\u044f \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 Python, \u043e\u043d \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430. <\/p>\n
\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043e\u043d \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c Leetcode<\/a>.<\/p>\n
\u0418 \u0432 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n
chat gpt how will you help the humanity?<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ChatGPT \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435, \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u043e\u043d \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \ud83d\ude09 <\/p>\n
\u0412 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0435 \u044f \u043f\u0438\u0448\u0443 \u043e Data Science, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u0438 \u0440\u0435\u043b\u043e\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0410\u043d\u0433\u043b\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f IT \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c<\/a>!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
  <\/div>\n
  
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/705252\/<\/a>
<\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-342644","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/342644","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=342644"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/342644\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=342644"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=342644"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=342644"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}