ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型，可以进行对话、文本生成、问答等多种任务。它使用了Transformer架构，能够从大量语料中学习语言特征。
ChatGPT可以在编程领域有多种应用，其中一些主要的应用如下:
代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全。故障诊断：可以利用ChatGPT分析错误日志并给出相应的解决方案。文档生成：可以根据输入的代码生成相应的文档。自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试。数据科学：可以使用ChatGPT来自动生成模型和数据集的描述。
不过需要注意的是, ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查。
ChatGPT是一个语言模型，它不能直接编写代码，但可以根据输入的需求或描述生成相应的代码。 ChatGPT是一个通用语言模型，能够学习任何语言。所以它可以支持许多编程语言，包括但不限于：JavaScript, Python, C++, C#, Java, Ruby, PHP, R, Swift等。
需要注意的是，ChatGPT的能力取决于它所学习的语料，如果语料中没有某种语言的代码，那么ChatGPT就不能生成这种语言的代码。
这篇文章会介绍怎样利用ChatGPT生成MATLAB的代码，实现基于ChatGPT的快速编程。
一、打开ChatGPT网站
怎么能使用ChatGPT，确实是一个难题，需要两个条件：
会用除了香港外的全局代理会使用接码
大家自行搜索吧。
ChatGPT界面如下：
二、用英语描述问题
虽然ChatGPT支持中文，但个人经验觉得用英文描述，ChatGPT更能明白你的意思。
这里举一个例子，如果我想让ChatGPT生成一个，基于MATLAB的，对图片进行DoG filter的函数，可以这么说：
这里我直接用的DoG来代指Difference of Gaussians，ChatGPT照样是可以理解的。
这是ChatGPT给出的代码：
代码：
image_gray = rgb2gray(image);
% apply Gaussian filter with sigma1
g1 = fspecial(gaussian, [5 5], sigma1);
filtered1 = imfilter(image_gray, g1, same);
% apply Gaussian filter with sigma2
g2 = fspecial(gaussian, [5 5], sigma2);
filtered2 = imfilter(image_gray, g2, same);
% subtract filtered2 from filtered1 to get DoG filter result
filtered_image = filtered1 – filtered2;
end
这里ChatGPT对于变量的命名以及注释都是值得学习的，同时ChatGPT还给出了这个函数的使用案例和说明：
三、进一步细化描述，让ChatGPT优化代码
这里ChatGPT给出的函数，默认的kernel是[5 5]。
如果我们想把这个kernel变成函数里需要传入的变量，可以进一步添加描述。
因为ChatGPT有上下文的记忆，所以可以直接问：
这里会发现虽然kernel变成了可定义的变量，但ChatGPT默认这个kernal不是高斯的了。
我们可以进一步修正我们的描述：
可以非常口语化地描述问题
还非常贴心的告诉我，这个filter有什么特点和作用：
修正后的代码：
image_gray = rgb2gray(image);
% apply Gaussian filter with sigma1
g1 = fspecial(gaussian, kernel_size, sigma1);
filtered1 = imfilter(image_gray, g1, same);
% apply Gaussian filter with sigma2
g2 = fspecial(gaussian, kernel_size, sigma2);
filtered2 = imfilter(image_gray, g2, same);
% subtract filtered2 from filtered1 to get DoG filter result
filtered_image = filtered1 – filtered2;
end
最后：
如果对于MATLAB图像处理有什么问题可以私信我，或者给我发邮件：zhaoyc9@163.com
更多图像处理的教程可以关注我的专栏：
希望对大家有帮助~
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