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朋友說，chatGPT還是非常牛的，他明確知道自己不是電飯煲，我當(dāng)然要測試一下：
第一回合：
第二回合： 
第三回合：
第四回合： 
真是智能呀！
好消息 不能用國外手機(jī)號，不能用google的同學(xué)們，微軟將全面接入chatGPT，微軟2019年就投入了10億美元以確保它的功能能接入微軟產(chǎn)品。今天bing將chatGPTT整合的功能短暫的上線：可以直接輸入內(nèi)容 
讓我們期待吧！?。?/p> 其實，我的內(nèi)心，還是希望百度也推出一個這樣的智能機(jī)器人，當(dāng)然里面不要包含廣告了，要不然還要使用屏蔽廣告的插件，心累……
關(guān)于chatGPT對于編程的知道，昨天的博客沒有介紹清楚，這里用更詳細(xì)的例子展示一下：
R語言相關(guān)的MME方程組：
里面有固定因子，有隨機(jī)因子，查看模型，預(yù)測模型，結(jié)構(gòu)是完整的，在此基礎(chǔ)上修改就行了。 
# Load the lme4 librarylibrary(lme4)
# Fit the mixed model using lmer() functionfit <- lmer(y ~ x1 + x2 + (1 | block), data = mydata)
# Summarize the model resultssummary(fit)
# Make predictions using the predict() functionpredictions <- predict(fit, newdata = mydata)
考慮系譜的MME方程組：
它竟然也使用asreml軟件，當(dāng)然，大小寫錯了，里面的語法也是舊版的。 # 加載 ASReml 庫library(ASReml)
# 定義因變量和固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)formula <- y ~ x1 + x2 + (1 | animal) + (1 | sire) + (1 | dam)
# 使用 asreml() 函數(shù)擬合動物模型fit <- asreml(formula, data = mydata, pedigree = ped, varStructure = ~ animal + sire + dam)
# 概括模型結(jié)果summary(fit)
# 使用 predict() 函數(shù)預(yù)測predictions <- predict(fit, newdata = mydata)
問一下有沒有asreml V4版本的代碼： 
# 加載 ASReml 庫library(ASReml)
# 定義因變量和固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)formula <- y ~ x1 + x2 + (1 | animal) + (1 | sire) + (1 | dam)
# 使用 asreml() 函數(shù)擬合動物模型fit <- asreml(formula, data = mydata, pedigree = ped, varStructure = ~ animal + sire + dam)
# 概括模型結(jié)果summary(fit)
# 使用 predict() 函數(shù)預(yù)測predictions <- predict(fit, newdata = mydata)
來一個GS的python腳本： 
import numpy as npimport pandas as pd
# 加載數(shù)據(jù)（實際數(shù)據(jù)可能更復(fù)雜）data = pd.read_csv('animal_data.csv')
# 計算各個動物的產(chǎn)量（以此作為選擇指標(biāo)）data['yield'] = data['milk_production'] + data['meat_production']
# 計算每個動物的父親和母親的貢獻(xiàn)data['sire_contrib'] = data['sire_milk_production'] + data['sire_meat_production']data['dam_contrib'] = data['dam_milk_production'] + data['dam_meat_production']
# 計算總貢獻(xiàn)（合并父親和母親的貢獻(xiàn)）data['total_contrib'] = data['sire_contrib'] + data['dam_contrib']
# 根據(jù)總貢獻(xiàn)對動物排序data.sort_values(by='total_contrib', ascending=False, inplace=True)
# 選擇前 n 個動物，其中 n 為需要選擇的動物數(shù)量top_n = data.head(n=100)
# 輸出選擇的動物的信息print(top_n)
我覺得失業(yè)就在我眼前……
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