chatgpt如何提升前端开发效率

提升前端开发效率是一个持续学习和探索的过程，以下是一些建议来提高ChatGPT在前端开发中的效率：1. 熟悉ChatGPT API：ChatGPT提供了一套API供开发者与模型进行交互。确保你理解了API的工作原理和如何使用它来获取和处理模型的输出。2. 使用预处理和后处理技术：在将用户输入发送到ChatGPT之前，进行一些预处理，例如去除重复的词语或字符，确保输入的干净和准确。类似地，对ChatGPT返回的响应进行后处理，去除冗余的信息或格式化响应以更好地呈现给用户。3. 增加上下文信息：在与ChatGPT进行对话时，将之前的对话历史作为上下文信息传递给模型。这样可以帮助模型更好地理解用户的意图和背景信息，从而提供更准确的响应。4. 精心选择提示语：提示语是向ChatGPT提供的指令或问题，以引导它产生合适的响应。选择合适的提示语可以让ChatGPT更好地理解需求并提供相关的答案。在和ChatGPT对话过程中，可以根据用户的反馈不断优化和调整提示语。5. 模型的调试和优化：ChatGPT的输出可能会存在一些错误或不符合预期的情况。需要对模型进行调试和优化，这包括对输入的调整、增加更多的训练数据、调整模型参数等。通过不断迭代和优化，可以提高模型的性能和准确率。6. 缓存和本地存储：为了加快响应速度和减少对模型的重复调用，可以将ChatGPT的响应结果缓存起来，并在需要时直接使用缓存结果。使用本地存储技术，如浏览器的localStorage或IndexedDB，可以将模型的一些状态或数据存储在本地，减少对后端的请求。7. 并行化处理：在前端开发中，可以利用Web Worker或类似的技术将ChatGPT的处理分散到多个线程或进程中。这可以提高处理速度并减少单个请求的阻塞时间，从而提高整体的响应性能。提升ChatGPT在前端开发中的效率需要结合良好的开发实践和对模型的深入了解。通过合理地利用API，优化输入输出的处理，选择合适的提示语，调试和优化模型，以及利用一些技术手段来提高处理速度，可以显著提高前端开发中使用ChatGPT的效率和用户体验。

撰文 / 涂彦平 编辑 / 黄大路 设计 / 赵昊然ChatGPT在这个春天霸占了中文互联网，普通人面对它多生出兴奋和焦虑交织的复杂情绪，而大公司不甘落后，纷纷宣布自己也在做类似的AI大模型。继3月16日百度发布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通义千问开始邀请测试。4月8日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇分享了盘古大模型的进展及应用。他透露，华为盘古大模型正在推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。有多场大模型相关发布会扎堆举办。4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研发的天工大模型3.5发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。只是到了由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？无限想象空间？特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，拉开了AI大模型在自动驾驶领域应用的开端。大模型在自动驾驶行业的应用将提升系统的感知和决策能力，已经被视为自动驾驶能力提升的核心驱动力。4月2日，百度正式发布百度自动驾驶云Apollo Cloud2.0。百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示，Apollo Cloud2.0基于大模型实现了自动驾驶数据智能的搜索引擎，大模型的能力积累了自动驾驶数据智能的搜索引擎，从海量数据中能够精准找到自动驾驶面向不同场景的数据。“在自动驾驶领域，BEV(Bird\'\'s Eye View，鸟瞰视图)是当前主流的技术路线，未来可以朝着多模态、通用智能的方向发展。”商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示。他认为，在通用人工智能时代，输入提示词和多模态内容，就可以生成多模态的数据，更重要的是，可以用自然语言生成对任务的描述，用非常灵活的方式覆盖大量的长尾问题和开放性的任务，甚至是一些主观描述。王晓刚举了一个例子来说明AI和AGI处理任务的不同。给定一张图片，判断是否需要减速，AI和AGI的反应有什么不一样呢？现有的AI系统，会首先做物体检测，然后再物体框里做文字识别，最后做决策。整个过程中每一个模块都是事先定义好的任务。而在通用人工智能下，给定图像，人们只需要用自然语言去问问题，“这个图标是什么意思？我们应该做什么？”模型本身不会发生变化，它会通过自然语言的方式给出一系列逻辑推理，最后得出结论。它会说，“前面限速30公里/小时”“前面100米是学校区域”“有小孩”“应该小心驾驶”“将车速降到30公里/小时以下”等。王晓刚还指出，智能驾驶汽车领域有“数据飞轮”的说法，通用人工智能时代则会产生“智慧飞轮”，人和模型之间可以互动，通过人的反馈，模型能更好地理解人需要它展示什么样的能力，而去解锁更多技能。从数据飞轮升级到智慧飞轮，可以实现人机共智。商汤基于多模态大模型，可做到数据的感知闭环和决策闭环。从前端自动采集高质量的数据，到利用大模型进行自动化的数据标注和产品检测，“能够几百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。华为云EI服务产品部总裁尤鹏也表示，“整个数据标注是整个自动驾驶领域准确率、效率、成本最高的一部分”，这部分的效率直接影响到自动驾驶算法和驾驶等级的提升。他透露，华为云正在做预训练标注大模型，支撑后续的自动驾驶算法的训练，可能会在几个月后会发布。除了自动驾驶，很多行业人士相信，智能座舱也将在大模型的赋能下有着质的提升，尤其将为人机交互打开新的大门。百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇认为人工智能将重塑汽车空间，人与汽车的关系将会截然不同。“我们相信每辆汽车都会搭载一个数字虚拟人。未来的数字虚拟人不仅可以模拟人的外形，还可以注入灵魂，真正拥有对人类意图的理解……同时也不再是单一以前场景的车机助理的身份，而会转化成全能助理。”他相信，随着通用人工智能的发展，智能座舱将成为汽车创新的新焦点，将会重塑其空间，届时用户和车企之间的距离将缩短，用户和品牌之间的关系将更为紧密。“拥有自然语言交流能力的智能车可以让车企与用户直接进行一对一的对话。当汽车成为全能助理后，车企将面对用户需求爆发式的增长。”王晓刚称，在智能座舱板块，通用人工智能可以使基模型具备对空间环境的理解、用户状态的感知、多模态指令解析及多轮逻辑对话、内容生成等一系列能力，进而赋能包括情绪感知、智能助手、基于情感的对话、创意内容生成、个性交互等一系列功能，不断地提升个性化体验，进一步拓展应用场景。“智能汽车是通用人工智能实现闭环的一个非常好的场景，我们已经有人机共驾。”王晓刚表示，“未来我们希望车和模型之间能够产生更有效的互动，那就完成了从人到车到模型这样一个互动闭环，能够让通用人工智能为我们提供更好的驾乘体验，解锁无限的想象空间。”只是，消费者距离这种有着“无限的想象空间”的汽车生活还有多远，没有人说得出答案。希望在于将来想象是美好的，挑战也随之而来。“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，请外包公司进行标定，大概6到8元钱一张，一年的成本接近一个亿。但是当我们使用软件2.0的大模型通过训练的方式进行自动化标定，效果会非常可怕——过去需要用一年做的事情基本上三个小时就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽车创始人、董事长兼CEO李想OK表示，“对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。”他认为，在这样的状况下，如何能够让软件2.0和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，如何去选用任用人才，给全行业提出了挑战。更大的挑战可能还在于中外大模型技术的差距。3月25日，在2023中国发展高层论坛上，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎表示，目前来看，中国大语言模型和GPT-4的差距在两到三年时间，GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国在场景化、工程化、产品化、商业化方面拥有巨大优势，应当坚持长期主义精神，迎头赶上。4月9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛上，融汇金信CTO李长亮认为，未来做通用大模型的和做场景的分层很清晰，没有中间态。做通用大模型需要大量的算力、数据、人员、资源等，只有有很强技术储备和资源调配能力的大公司才能做，中小创业公司在这条赛道上会很难；在垂直应用上，基于大模型的发展，结合场景的know-how做一些创新应用，则会有无数的企业诞生。他还认为，中国在大模型这个产业赛道上是很有机会的，因为在中文场景下，我们更懂我们自己的语言，沉淀了大量的中文知识，会迅速追赶并超越。我们也注意到，计算机科学家、自然语言模型专家吴军在4月3日晚得到的一场直播中则给当下的ChatGPT热泼了盆冷水。他直言ChatGPT在中国被过度炒作了，中国的大部分研究机构是做不了的。在他看来，ChatGPT的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实蛮困难，因为ChatGPT太耗资源，光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱。ChatGPT训练一次要耗多少电？吴军的说法是，大概是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次。这是非常花钱的一件事。他的结论是，ChatGPT不算是一项新的技术革命，带不来什么新机会，最后可能的一个结果就是给几家大的做云计算的公司交钱。由ChatGPT带起的大模型热，最终会在各行各业开花结果，还是盛名之下其实难副？不妨把这个问题交给时间。本文由汽车商业评论原创出品转载或内容合作请联系说明违规转载必究【本文来自易车号作者汽车商业评论，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

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，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。通过低代码平台，只需要通过拖拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。普通人如何不被OpenAI 取代。在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

Windows server2008 R2 的磁盘分为MBR磁盘与GPT磁盘两种分区形式，建议使用gptMBR磁盘：是标准的传统形式，其磁盘存储在MBR（master boot record,主引导记录）内，而MBR是位于磁盘的最前端。主机板上的BOS（基本输入输出系统）会先读取MBR，并将计算机的控制权交给MBR内的程序，然后有次程序继续的启动工作GPT磁盘的磁盘分区表示存储在GPT（GUID partition table）内，它也位于磁盘的最前端，而且它有主分区表和备份磁盘分区表。可提供故障转移功能。GPT磁盘通过EFI来作为计算机硬件与操作系统之间沟通的桥梁，EFI所扮演的角色类似于MBR磁盘的BIOSMBR磁盘分区最多可四个主分区，或三个主分区与一个扩展分区，GPT磁盘分区最多可创建128个主分区，大于2 TB的分区必须使用GPT磁盘。2008是较早的系统，不支持gpt格式的硬盘，选mbr格式

IT行业就业形势非常乐观。随着人工智能、云计算、大数据、物联网等新兴技术的迅猛发展，IT行业呈现出了蓬勃发展的趋势，并为就业人员提供了广阔的发展机遇。越来越多的企业将数字化转型作为战略目标，IT人才需求量不断增加。IT行业仍将保持高速发展，给予优秀的IT人才更多的发展前景。对于有志于进入IT行业的人来说，有足够的技术和实践经验，职业发展和高薪收入都将是可期的。IT行业整体上的就业形势比较好，因为随着互联网、人工智能、大数据等技术的快速发展，IT行业吸纳了越来越多的就业需求。以下是IT行业就业形势的一些具体表现：1. 高薪就业机会多：在IT行业中，很多的职业领域和职位都相当紧缺，从开发工程师到数据科学家、软件工程师、网络管理员等，都是高薪职业，薪水水平明显高于其他行业的平均水平。2. 岗位多样化：IT行业涉及的工种很多，包括软件开发、网站建设、移动端开发等等，不同的方向都有很强的就业需求，能够提供多种就业选择。3. 发展前景广阔：在信息时代，IT技术变化非常快，这意味着IT行业发展速度非常快，有很多新兴领域在快速成长，这也为IT行业提供了更多的就业前景。4. 由于信息技术和数字化技术能够带来诸多的好处和效益，因此许多公司和组织开始投资和招聘相关的人员来提高其运营和竞争力。虽然IT行业就业形势比较好，但是随着行业竞争的加剧，对从业人员的专业素质和技能要求越来越高。IT从业者需要不断学习和更新知识，提高自身的竞争力活下去。IT行业就业形势非常好，是当前最为热门和前景看好的行业之一。以下是几个原因： 1. 技术的快速更新迭代。随着数字化和信息化的不断推进，各种新兴技术层出不穷，需要更多的人才从事相关的开发和运维。 2. 产业链不断拓展。从硬件设备到软件应用，再到内容生产和推广等，IT行业的产业链不断拓展，对各类相关人才的需求也日益增长。 3. 多方面的需求。从大数据、人工智能、云计算等高层次技术人才，到软件开发、测试、运维等各类人才，IT行业需求的人才类型极为多样化。 4. 高薪和福利待遇。IT行业的薪资和福利待遇均较为优厚，一定程度上吸引了更多的年轻人才加入这个行业。 未来IT技术将会越来越重要，对于各行各业也越来越不可或缺，因此IT行业的就业形势将会一直保持着热门和稳定的状态。但是随着市场竞争的加剧，只有持续学习和不断提升技能，才能在IT行业中立于不败之地。1 目前较为乐观。2 因为随着信息化时代的到来，it行业的需求持续增长，各种新兴技术也不断涌现，对技术人才的需求也越来越大。3 it行业的薪资也相对较高，且晋升空间较大，对于有一定技术基础和职业规划的人来说，it行业是一个非常有前途的选择。但是it行业技术更新换代非常快，需要不断学习和更新自己的技能。IT行业的就业形势非常乐观。根据统计，IT行业的就业率仍在迅速增长，而且预计未来几年将继续保持这种趋势。IT行业的从业人数超过100万，而大部分从业者拥有良好的就业前景，市场需求量也较高，这给许多应聘者提供了机会。IT行业的就业率也比其他行业更高，职位范围更广，职位的发展空间也很大。IT行业的就业形势非常乐观。IT行业就业形势良好，随着信息化进程不断加快，IT行业的发展呈现出快速增长的态势。特别是在人工智能、大数据、云计算、物联网等领域，相关岗位需求增长迅速。科技公司对人才的需求也越来越高，因此IT行业的就业前景非常广阔。随着新冠疫情的影响，远程办公、在线教育等新模式出现，IT技术的重要性更加凸显。IT行业的就业形势可持续看好。好it行业的就业沒有饱和，无论是软件开发、计算机维护军方面还需要大量的中高端人材。人材是it专业的核心。市场上饱和的是低端人材。中高端人材的就业前景很好。1 目前还是比较乐观的。2 原因有以下几点：一是数字化时代的到来，让it行业需求量大幅上升；二是互联网的快速发展，让it行业的应用范围更加广泛；三是新兴技术的涌现，让it行业的发展前景更加广阔。3 it行业也面临一些挑战，比如人才竞争激烈、技术更新速度快等，因此想要在it行业立足，需要不断学习和提升自己的技能。在2023年it主流就业方向包括前端开发、数据库管理、大数据开发、后台开发、嵌入式开发、AI智能和UI设计这七大方向，每个方向所需要的技能都会有所区别。想要进入it行业的小伙伴可以了解下下面的2022年it行业的就业方向及前景分析，以便提前进行准备工作。1、前端开发前端的开发工作会涉及到WEB、app、WAP端以及自适应页面开发，在日常开发过程中需要精通html5、css3、JavaScript等前端开发技术，并且在符合W3C的标准下，兼容各种浏览器。另外还需要熟悉使用Ajax、DOM、XML、JSON等相关技术，以及jQuery、JavaScript框架中的一种。前端的就业方向，分为初级、中级、高级，大体方向是两种：一种是钻研技术型，另一种是管理型，无论选择哪种方向，都会有很好的发展前景。2、数据库管理从事数据库管理的人员被称为DBA，是主要对数据库进行管理、研发，需要具备数据管理维护的经验，并且有一定的数据库开发经验。日常工作中需要制定数据库存储方案和计划，根据开发人员的信息进行数据库结构的优化；控制和了解用户的访问动态，以便进行备份计划等。从目前的发展趋势来看，一名合格的数据库管理人员是比较缺失的，因此年薪较高，在8-20万元左右，工作环境好，但是有一定的压力。不错的。得益于近年信息化时代的发展，相对于其它行业，无论是从收入还是市场需求来说，IT行业就业前景形势还是较好的。

纠正一下：是MBR，不是MRB。MBR，即主引导记录，是对IBM兼容机的硬盘或者可移动磁盘分区时，在驱动器最前端的一段引导扇区。用diskgenuis软件就可以将gpt硬盘转换为mbr。直接换个验证过的系统盘重装系统就行了，这样就可以全程自动、顺利解决 系统安装 的问题了。用u盘或者硬盘这些都是可以的，且安装速度非常快。但关键是：要有兼容性好的（兼容ide、achi、Raid模式的安装）并能自动永久激活的、能够自动安装机器硬件驱动序的系统盘，这就可以全程自动、顺利重装系统了。方法如下：1、U盘安装：用ultraiso软件，打开下载好的系统安装盘文件（ISO文件），执行“写入映像文件”把U盘插到电脑上，点击“确定”，等待程序执行完毕后，这样就做好了启动及安装系统用的u盘，用这个做好的系统u盘引导启动机器后，即可顺利重装系统了；2、硬盘安装：前提是，需要有一个可以正常运行的Windows系统，提取下载的ISO文件中的“*.GHO”和“安装系统.EXE”到电脑的非系统分区，然后运行“安装系统.EXE”，直接回车确认还原操作，再次确认执行自动安装操作。(执行前注意备份C盘重要资料！)