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一个游离于山间之上的Java爱好者 | A Java lover living in the mountains

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花了不到1块5,玩了下全网最火的ChatGPT

这一周来,要说 AI 界最为热闹的莫过于 ChatGPT 了。刚推出一周的时间,注册用户竟然达到了 100 万。自 ChatGPT 推出后,不过短短几天,用户如蜂拥般地去注册,把玩这个能在一周左右吸粉 百来万的现下5网红。

前提准备

由于种种原因,访问 openAI 需要使用科学上网

  • 具备科学上网的工具,注意:香港 ip 是 100% 无效的,当然最好是 美国 ip。
  • 有一个能接受验证码的国外手机号码,这一点,并不是所有都有的,我就没有,那该怎么办呢?关于这一点,可接着往下看注册虚拟号码,您也就慢慢清楚标题中的1块5是花在这里了。

注册虚拟号码

首先打开 https://sms-activate.org/ 进行注册虚拟号码。

我们先注册个账号,需通过填写的邮箱进行验证账号。

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这时,我们在该页面左侧选择服务下的输入框,输入op,即会出现自动补全下拉框,毫无疑问,我们选择第一个OpenAI

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在我们选择了OpenAI后,也就是点选了OpenAI,下面出现所有国家的,当然,我们还是选择第一个,原因嘛,那就是它便宜啊,只需10.5P(10.5卢布)

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而在我们点击了那个 购物车 图标时,出现错误提醒,那便是,你的 余额是 0,需要充值,才能购买。

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点击 左上角 人头图标,再列出的下拉框,再次点击充值

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在点击 充值 选项时,这时,页面列出很多 支付方式,往下滚动直找到 支付宝。

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由于后续人流量的剧增,该平台所产生的费用,已不是本文发稿时那个价位了,还请你知悉!

这里是使用 美元 做为单位,我们充0.2美元足够了,而 0.2 美元在当下当时兑换成人民币是 1.47 元,1块5还不到。

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支付宝 扫码支付。

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注册 OpenAI 账号

如果在注册OpenAI 账号时,出现了以下提示,那么说明科学上网是局部,需 全局 科学上网。

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注册OpenAI一部分是通过 邮箱 进行验证,另一部分则是通过 手机号码 接受验证 再次验证。

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填写接收的邮箱验证,进入下一步 手机号码 验证。

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我们拷贝刚刚购买的虚拟手机号码。

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我们将`虚拟号码`平台上购买的号码拷贝填入`OpenAI`,用于接收短信验证码,而这里需要注意将国家区号去掉,因为我们在`OpenAI`平台选择国家时,带有国家区号,然而,我们在`虚拟平台`上购买的虚拟号码包括国家区号。

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回到虚拟号码平台,若是没看到验证码,可以刷新下页面就出来了。

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拷贝接收的验证码黏贴到OpenAI,注册完成,出现下面页面那就成功了。

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登陆 OpenAI

我们重写打开个页签,输入 https://chat.openai.com/auth/login,现在总算可以玩一把现下最火的网红 AI 了。

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填入刚刚注册的OpenAI账号。

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登陆成功界面,久违的ChatGPT页面就展现在你的眼前,接下来就可以把玩了。

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让 ChatGPT 帮你写爬取 Amazon 数据

我们在输入框输入些内容,看看 ChatGPT 能给我们什么样的答案?

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ChatGPT 用 java 实现的动态规划。

public static int lcs(String s1, String s2) {
    int[][] dp = new int[s1.length() + 1][s2.length() + 1];

    for (int i = 0; i <= s1.length(); i++) {
        for (int j = 0; j <= s2.length(); j++) {
            if (i == 0 || j == 0) {
                dp[i][j] = 0;
            } else if (s1.charAt(i - 1) == s2.charAt(j - 1)) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }
    }

    return dp[s1.length()][s2.length()];
}

我们在输入框输入使用python爬取亚马逊评论数据看看效果又会是什么呢?

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import scrapy

class AmazonReviewSpider(scrapy.Spider):
    name = "amazon_review"

    def start_requests(self):
        url = "https://www.amazon.com/dp/B01N5FQI4Q"
        yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        for review in response.css("div.review"):
            yield {
                "rating": review.css("span.review-rating::text").get(),
                "title": review.css("a.review-title::text").get(),
                "author": review.css("span.author::text").get(),
                "date": review.css("span.review-date::text").get(),
                "body": review.css("span.review-text::text").get()
            }

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