Chat-GPT_3.5已经很厉害了，辅助写代码，效率翻倍！

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Chat-GPT_3.5已经很厉害了，辅助写代码，效率翻倍！

有人在用cursor，我也安装了，但是有体验次数限制，至于GPT4，目前在墙内还是使用不便。

于是，捡起Chat-GPT 3.5的API测试一波它对代码的搜索能力：

Chat-GPT_3.5已经很厉害了，辅助写代码，效率翻倍！

from bokeh.io import showfrom bokeh.models import Sliderfrom bokeh.layouts import columnfrom bokeh.plotting import figurefrom bokeh.models import ColumnDataSourceimport numpy as np# 创建图表x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))plot = figure(plot_width=400, plot_height=400)plot.line('x', 'y', source=source, line_width=2)# 创建 Slider 控件slider = Slider(start=0, end=10, value=5, step=0.1, title="滑块控件")# 定义回调函数def update_plot(attr, old, new):    # 根据 Slider 控件的值更新图表的数据    freq = slider.value    y = np.sin(freq * x)    source.data = dict(x=x, y=y)# 给 Slider 控件添加回调函数slider.on_change('value', update_plot)# 显示图表和控件show(column(slider, plot))

在上面的示例代码中，我们创建了一个 Slider 控件和一个图表，并在 Slider 控件上添加了一个回调函数 update_plot。当 Slider 的值发生变化时，会自动调用 update_plot 函数，并传递 attr、old、new 参数。在 update_plot 函数中，我们根据 Slider 的值更新了图表的数据，实现了图表的动态更新。

虽然bokeh官方文档建议采用JS回调参数，但是GPT还是推荐使用python函数实现，而且这个实现逻辑比我自己写说明文档要好的多。

再看一个：

Chat-GPT_3.5已经很厉害了，辅助写代码，效率翻倍！

Chat-GPT_3.5已经很厉害了，辅助写代码，效率翻倍！

简直不能再贴心了，后面我整理一些技术问题，完全可以不用再去问Google，更别说百度了。

如果说GPT已经落后了，那么未来大约的确已经落后了!

长衫？不要也罢！

Chat-GPT_3.5已经很厉害了，辅助写代码，效率翻倍！

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