openai写代码，ar模型程序代码

1，ar模型程序代码

2407的FFT的程序代码 [matlab6.5txclycx.rar] - matlab6.5图形图像处理源程序.很多的。很好用的。很有帮助的

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2，arduino的编译器里怎样写一个空指令

直接给你代码：定义#define nop do 使用nop;

1.cl.exe文件是Visual C\C++的编译器，它将程序源代码文件编译为obj文件。2.rc.exe文件是资源编译器。工程项目中的．rc文件中包含了对程序中所使用资源（菜单、图标等）的描述。rc.exe将．rc格式的文件编译为.res文件，供链接器链接到可执行文件中。3.link.exe是Windows平台的链接器，它将cl.exe编译生成的obj文件，资源编译器生成的.res文件，以及lib目录下的lib文件等链接成可执行的exe文件、dll文件等。在程序编译完成后，生成的文件是以obj为扩展名的对象文件，link.exe是将对象文件和库链接起来以创建可执行程序文件或动态链接库文件的工具。link.exe的输入文件包括obj文件、lib文件、exp文件、def文件、res文件、txt文件、ilk文件。输出文件是exe文件、dll文件、sys文件等可执行程序文件。其他工具1．BSCMAKE．EXE生成一个信息文件(．bsc)，用于浏览程序中的符号（类、函数、数据、宏和类型）信息。可以在集成开发环境的浏览窗口中查看这些信息（.bsc文件也可以在IDE中生成）。2． LIB．EXE用于生成COFF格式的lib库文件，可用于创建导出文件和引用导出定义的导入库，在为其他开发人员提供开发接口时非常有用。3． EDITBIN.EXE可用于编辑COFF格式的二进制文件。4．DUMPBIN.EXE可显示COFF二进制文件的有关信息，比如符号表等。比如，使用dumpbin.exe分析第1章的start.exe。选择“工具”→“Visual Studio命令提示”切换到start.exe所在的目录，运行：在bin_info.txt中包含了可执行文件中非常丰富的信息，包括文件头信息、节信息等。5． NMAKE.EXE程序维护实用工具，读取和执行生成文件。将在3.3节中详细介绍nmake的使用。6． ERRLOOK．EXE错误查找工具，与GetLastError API函数配合使用，在程序调试时起到了很多的作用，用于分析Windows API的调用错误。如图3-1所示，在Visual Studio IDE中，可以通过菜单“工具”→“错误查找”来使用。

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3，chatgpt可以用来做什么

ChatGPT是聊天机器人，该聊天机器人可以在模仿人类说话风格的同时回答大量的问题。在现实世界之中，例如数字营销、线上内容创作、回答客户服务查询，甚至可以用来帮助调试代码。 ChatGPT 由 GPT-3.5 系列模型提供支持，这些模型使用 Azure AI 超级计算基础设施上的文本和代码数据进行训练。人工智能的能力已经得到提升，可以处理奇怪的、技术性的、抽象的或具体的请求。通过将其高级聊天机器人置于公共预览版中，OpenAI 希望通过了解所有用户对 ChatGPT 的要求以及该技术的性能来获得众包反馈。

ChatGPT的底层机理，是基于AI对于语义大模型的训练，使得其能够以现有全互联网资料为基础，不断作为素材予以学习迭代强化，从而输出能够符合自然语言机理的问答能力。从目前公开的资料研究，可以看到ChatGPT不仅仅可以基于英文交流，更能够对不同语言的特点进行对答，例如其能够较为准确的识别汉语中的隐喻等特殊性，从而能够近乎人性的回复。基于语义大模型的学习，其带给我们不仅仅是聊天等普通猎奇使用，排除其他不可抗力等因素，我们可以看到ChatGPT对于传统机电设备以及相关的自媒体团队，都能够提供不小的助力。对于传统机电设备，现行的维护系统，尤其目前国家大力推动的数字化运维系统，其软件架构本质是数据属性和具体设备的映射，其中需要考量的重要方面便是对应单位、行业、场景中的重要业务逻辑，从而以此作为编辑编码系统的标准，使得数据属性和具体设备的关联能够符合实际生产生活的需要。而ChatGPT虽然无法创造业务规范，但却可以根据指令和细节的提供，自动化提供相关属性信息甚至编码系统等框架性模板，从而让相关从事人员能够将精力集中于框架流程以及细节填充的修订上。这一类的操作，在产品团队的需求文档、程序员部分重复性的代码中已经得到相关测试团队的验证，证实能够提升具体岗位的工作效率。同样的道理，新媒体的文章创作，虽不赞赏通过ChatGPT自动生成文章来冒充原创等行为，但ChatGPT在提供文章框架、前期资料搜集、相关图片的制作上，能够根据具体的条件描述，从而自动快速生成相应的模板，从而加快具体工序的效率。另外，其能够根据不断补充的要求，在原有生成的内容基础上不断的优化，从而帮助工作节省大量犹豫不定的时间，通过快速试错迭代来提升整体的效果和效率。至于国内注册应用不友好的问题，作为客观的科技发展趋势，信息流的传播本身便是全社会性的事件，特定的因素可能会减缓相应公司类似服务的推出，但并不会逆转类似的方向和流程，因此类似科技迭代传统工序的未来，可能会比想象中更快地到来。

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