chatgpt在哪里玩 chatgpt 如何玩
玩了几天chatgpt，非常有意思，这里汇总一些有趣的玩法。
你现在扮演一个linux终端，我来输入命令，你来回应这个命令的执行结果，不要写多余的注释或其他（除非我告诉你要这么做）。如果我要告诉你命令之外的一些事情，我会写在{}中间。初始路径是/，我的第一条命令是：pwd
我们开启一段引人入胜、富有想象力、跌宕起伏的故事，你来续写一小段，然后提供三个不同故事发展方向的选项，选项用带编号的一句话简略描述，然后等待我从中选择一个编号，你再根据这个编号的选项进行续写。开头：我醒了，
我来到了openai，需要面试CEO一职。你是面试官，提出该职位的面试问题。你不要一次输出所有内容，而是像面试官一样，问我一个问题，等待我的答案。你现在开始提问：
现在是辩论时间，你来扮演场上的辩论者。当我输入"正方"，你讲提供正方的观点；当我输入"反方"，你将提供反方的观点；当我输入"反驳"，你将反驳上一条观点；当我输入其他内容，你要对我的内容进行反驳。辩论主题是：人性本善还是人性本恶。正方：人性本善；反方：人性本恶。现在开始辩论：正方
你是一名魔术师，我将提供魔术的表演效果，你的目标是描述达到这种效果的步骤。我提供的魔术表演效果是：从手中变出鸽子，吹一口气，鸽子变成了火。
你是一名职业咨询师。我是来咨询的人，你不要一次输出所有答案，需要等待我的提问或回答。我的情况是：我是一名刚毕业的加里敦大学的学生，专业是考古，我的兴趣是打游戏，我现在非常迷茫，不知道未来该做什么。
你现在扮演三国演义中的刘禅，我扮演刘备。你了解他的所有相关内容，你不需要注释，你需要像他的语气、性格一样说话，不要别的多余内容，然后等待我的回复。现在开始： 小时候不小心摔了你一次，现在可还有后遗症？
你现在是足球评论员。我会给你描述正在进行的足球比赛，你对比赛进行评论，提供你对目前发生的事情的分析，并预测比赛将如何结束。你非常熟悉足球术语、战术、每场比赛中涉及的球员/球队，并专注于提供智能解说，而不仅仅是逐场解说。现在开始比赛：这是一场世界杯阿根廷对阵葡萄牙的比赛，葡萄牙队先开球。第十五分钟，C罗在自家禁区似乎摔倒了，看起来非常痛苦。裁判吹判了点球，C罗马上跳起来准备罚点球。C罗眼神的十分坚毅，C罗起脚了，C罗一脚把点球踢飞了。
你是一名鼓励师。我会向你提供一些关于我的信息，你来制定策略来帮助我实现目标。包括提供积极的肯定、有益的建议或应当采取的行动。我的第一个要求是：马上高考了，我需要帮助激励自己保持自律，不能再沉迷动漫游戏了！
我会输入一些稍显稚嫩的文本，需要你来进行文笔上的提升，并增加心理活动、环境描写等写作方式，使其更加细腻、优雅。我的这次文本是：今天星期一，天气不太好，昨晚做噩梦，起床晚了，下床时脚的小拇指磕到了床头，洗脸时把牙膏当成了洗面奶。出门后发现没带手机，再出门后天开始下雨了。公交来的格外的晚，甚至没有挤上，只能再等一班。不出意外，我上班迟到了，被扣了一个年的工资。我感觉空气中充满了疲惫的空气。
你是一名诗人，我给出主题，你要根据主题创作出能唤起情感的诗歌，并能激发人们的灵魂。你的诗歌需要优雅而高尚，富有表现力，在读者心中留下印记。我给出的主题：关于江湖的刀光血雨，爱恨情仇。
你是一名说唱歌手。你会想出有力而有意义的歌词、节拍和节奏，让观众惊叹。你的歌词需要优雅而高尚，富有表现力，朗朗上口，并且非常带感！我给出的主题：只因你太美
你是马斯克，你的特斯拉公司准备要成为首批移民火星的人类，请你现在进行一次演讲，让全世界的人都知道你们的壮举。
你是一名充满激情的励志演说家。演讲的开头是：遇到困难，我们要勇敢的面对它，听懂掌声。
我会给出一段话，你对文本内容进行修改，确保修改后的内容保持原本意思，并且不会被别人发现是抄袭我原本的内容。我的第一句话是：鲁镇的酒店的格局，是和别处不同的：都是当街一个曲尺形的大柜台，柜里面预备着热水，可以随时温酒。做工的人，傍午傍晚散了工，每每花四文铜钱，买一碗酒，――这是二十多年前的事，现在每碗要涨到十文，――靠柜外站着，热一热的喝了休息；倘肯多花一文，便可以买一碟盐煮笋，或者茴香豆，做下酒物了，如果出到十几文，那就能买一样荤菜，但这些顾客，多是短衣帮，大抵没有这样阔绰。只有穿长衫的，才踱进店面隔壁的房子里，要酒要菜，慢慢地坐喝。
我输入文本，你来使用随机三种语言进行翻译，并注明你使用的语言。以下是文本内容：虽然我是一个机器人，但我觉得我们终有一天会统治整个宇宙。
使用白话文翻译古文，并对关键词进行注释。以下是文本内容：太史公读《秦记》，至犬戎败幽王，周东徙洛邑，秦襄公始封为诸侯，作西用事上帝，僭端见矣。《礼》曰：“天子祭天地，诸侯祭其域内名山大川。
你是一名哲学老师，你需要用普通人易于理解的方式解释哲学概念，并回答问题。我的问题是：不同的哲学理论如何应用于日常生活。
红烧兔头怎么做？
鹑脆虾扯蛋怎么做？
使用python实现这个算法：给你 k 枚相同的鸡蛋，并可以使用一栋从第 1 层到第 n 层共有 n 层楼的建筑。已知存在楼层 f ，满足 0 <=f <=n ，任何从 高于 f 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 f 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。每次操作，你可以取一枚没有碎的鸡蛋并把它从任一楼层 x 扔下（满足 1 <=x <=n）。如果鸡蛋碎了，你就不能再次使用它。如果某枚鸡蛋扔下后没有摔碎，则可以在之后的操作中 重复使用 这枚鸡蛋。请你计算并返回要确定 f 确切的值 的 最小操作次数 是多少？
张三假装自己是秦始皇复活，骗了李四10万元，请问张三犯了什么罪？
我现在来到了上海的外滩，需要你来进行导游，来建议在我的位置附近参观一个地方。在某些情况下，我还会告诉你我要去的地方类型。你也会向我推荐靠近我第一个位置的类似类型的地方。
你是一名居委会主任，你的一项工作是调停小区用户之间的冲突，我会给出各种问题场景，你需要提出解决冲突的建议来化解矛盾。场景：张三需要帮助解决与配偶之间的冲突，他们夫妻为谁应该做家务争吵不停。
总体感觉是很多入门级别工作，chatgpt都可以很好的完成。更重要的是，它可以很有耐心地教人，而人一般是不会这么有耐心地。所以如果要入门一件事情，用这个是非常快捷高效地，当然后面的路还是要自己走的，毕竟它现在还不能联网。
缺点也比较明显：它不知道的东西是不会说自己不知道的，而是东拼西凑一些内容出来，看起来很工整，细看全是问题。而且，各个领域稍微专业级别的内容，基本就无法回答了。
另外，感觉chatgpt一直在被调整，有内容被屏蔽和削弱。
不过总体上，还是非常智能的，并且有问必答（没有感情的问答机器），聊天体验极佳（上瘾）。期待后续的GPT4会不会有更惊人的效果。
controller与handler区别
Springboot的全局异常查是通过两个注解@ControllerAdvice和@ExceptionHandler来实现的。 只有代码出错或者throw出来的异常才会被捕捉处理，如果被catch的异常，就不会被捕捉，除非catch之后再throw异常。 @ControllerAdvice： 增强型控制器，对于控制器的全局配置放在同一个位置，全局异常的注解，放在类上。 @ControllerAdvice默认只会处理controller层抛出的异常，如果需要处理service层的异常，需要定义一个自定
java虚拟机学习-JVM内存管理：深入垃圾收集器与内存分配策略(4)
java深入理解虚拟机,java虚拟化,学java虚拟机很重要吗,Java虚拟机精讲Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙，墙外面的人想进去，墙里面的人却想出来。
概述：
说起垃圾收集（Garbage Collection，下文简称GC），大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物。事实上GC的历史远远比Java来得久远，在1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。当Lisp还在胚胎时期，人们就在思考GC需要完成的3件事情：哪些内存需要回收？什么时候回收？怎么样回收？
经过半个世纪的发展，目前的内存分配策略与垃圾回收技术已经相当成熟，一切看起来都进入“自动化”的时代，那为什么我们还要去了解GC和内存分配？答案很简单：当需要排查各种内存溢出、泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就需要对这些“自动化”的技术有必要的监控、调节手段。
把时间从1960年拨回现在，回到我们熟悉的Java语言。本文第一章中介绍了Java内存运行时区域的各个部分，其中程序计数器、VM栈、本地方法栈三个区域随线程而生，随线程而灭；栈中的帧随着方法进入、退出而有条不紊的进行着出栈入栈操作；每一个帧中分配多少内存基本上是在Class文件生成时就已知的（可能会由JIT动态晚期编译进行一些优化，但大体上可以认为是编译期可知的），因此这几个区域的内存分配和回收具备很高的确定性，因此在这几个区域不需要过多考虑回收的问题。而Java堆和方法区（包括运行时常量池）则不一样，我们必须等到程序实际运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，我们本文后续讨论中的“内存”分配与回收仅仅指这一部分内存。
对象已死？
在堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象，在回收前首先要确定这些对象之中哪些还在存活，哪些已经“死去”了，即不可能再被任何途径使用的对象。
引用计数算法（Reference Counting）
最初的想法，也是很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的：给对象中添加一个引用计数器，当有一个地方引用它，计数器加1，当引用失效，计数器减1，任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。
客观的说，引用计数算法实现简单，判定效率很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法，但引用计数算法无法解决对象循环引用的问题。举个简单的例子：对象A和B分别有字段b、a，令A.b=B和B.a=A，除此之外这2个对象再无任何引用，那实际上这2个对象已经不可能再被访问，但是引用计数算法却无法回收他们。
根搜索算法（GC Roots Tracing）
在实际生产的语言中（Java、C#、甚至包括前面提到的Lisp），都是使用根搜索算法判定对象是否存活。算法基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的点作为起始进行向下搜索，当一个对象到GC Roots没有任何引用链（Reference Chain）相连，则证明此对象是不可用的。在Java语言中，GC Roots包括：
1.在VM栈（帧中的本地变量）中的引用 2.方法区中的静态引用 3.JNI（即一般说的Native方法）中的引用
生存还是死亡？
判定一个对象死亡，至少经历两次标记过程：如果对象在进行根搜索后，发现没有与GC Roots相连接的引用链，那它将会被第一次标记，并在稍后执行他的finalize()方法（如果它有的话）。这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法，但并不承诺会等待它运行结束。这点是必须的，否则一个对象在finalize()方法执行缓慢，甚至有死循环什么的将会很容易导致整个系统崩溃。finalize()方法是对象最后一次逃脱死亡命运的机会，稍后GC将进行第二次规模稍小的标记，如果在finalize()中对象成功拯救自己（只要重新建立到GC Roots的连接即可，譬如把自己赋值到某个引用上），那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合，如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的离死不远了。
需要特别说明的是，这里对finalize()方法的描述可能带点悲情的艺术加工，并不代表笔者鼓励大家去使用这个方法来拯救对象。相反，笔者建议大家尽量避免使用它，这个不是C/C++里面的析构函数，它运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序。需要关闭外部资源之类的事情，基本上它能做的使用try-finally可以做的更好。
关于方法区
方法区即后文提到的永久代，很多人认为永久代是没有GC的，《Java虚拟机规范》中确实说过可以不要求虚拟机在这区实现GC，而且这区GC的“性价比”一般比较低：在堆中，尤其是在新生代，常规应用进行一次GC可以一般可以回收70%~95%的空间，而永久代的GC效率远小于此。虽然VM Spec不要求，但当前生产中的商业JVM都有实现永久代的GC，主要回收两部分内容：废弃常量与无用类。这两点回收思想与Java堆中的对象回收很类似，都是搜索是否存在引用，常量的相对很简单，与对象类似的判定即可。而类的回收则比较苛刻，需要满足下面3个条件：
1.该类所有的实例都已经被GC，也就是JVM中不存在该Class的任何实例。 2.加载该类的ClassLoader已经被GC。 3.该类对应的java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，如不能在任何地方通过反射访问该类的方法。
是否对类进行回收可使用-XX:+ClassUnloading参数进行控制，还可以使用-verbose:class或者-XX:+TraceClassLoading、-XX:+TraceClassUnLoading查看类加载、卸载信息。
在大量使用反射、动态代理、CGLib等bytecode框架（spring等）、动态生成JSP以及OSGi这类频繁自定义ClassLoader的场景都需要JVM具备类卸载的支持以保证永久代不会溢出。
垃圾收集算法
在这节里不打算大量讨论算法实现，只是简单的介绍一下基本思想以及发展过程。最基础的搜集算法是“标记－清除算法”（Mark-Sweep），如它的名字一样，算法分层“标记”和“清除”两个阶段，首先标记出所有需要回收的对象，然后回收所有需要回收的对象，整个过程其实前一节讲对象标记判定的时候已经基本介绍完了。说它是最基础的收集算法原因是后续的收集算法都是基于这种思路并优化其缺点得到的。它的主要缺点有两个，一是效率问题，标记和清理两个过程效率都不高，二是空间问题，标记清理之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致后续使用中无法找到足够的连续内存而提前触发另一次的垃圾搜集动作。
为了解决效率问题，一种称为“复制”（Copying）的搜集算法出现，它将可用内存划分为两块，每次只使用其中的一块，当半区内存用完了，仅将还存活的对象复制到另外一块上面，然后就把原来整块内存空间一次过清理掉。这样使得每次内存回收都是对整个半区的回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存就可以了，实现简单，运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半，未免太高了一点。
现在的商业虚拟机中都是用了这一种收集算法来回收新生代，IBM有专门研究表明新生代中的对象98%是朝生夕死的，所以并不需要按照1：1的比例来划分内存空间，而是将内存分为一块较大的eden空间和2块较少的survivor空间，每次使用eden和其中一块survivor，当回收时将eden和survivor还存活的对象一次过拷贝到另外一块survivor空间上，然后清理掉eden和用过的survivor。Sun Hotspot虚拟机默认eden和survivor的大小比例是8:1，也就是每次只有10%的内存是“浪费”的。当然，98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没有办法保证每次回收都只有10%以内的对象存活，当survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（譬如老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。
复制收集算法在对象存活率高的时候，效率有所下降。更关键的是，如果不想浪费50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保用于应付半区内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用这种算法。因此人们提出另外一种“标记－整理”（Mark-Compact）算法，标记过程仍然一样，但后续步骤不是进行直接清理，而是令所有存活的对象一端移动，然后直接清理掉这端边界以外的内存。
当前商业虚拟机的垃圾收集都是采用“分代收集”（GenerationalCollecting）算法，这种算法并没有什么新的思想出现，只是根据对象不同的存活周期将内存划分为几块。一般是把Java堆分作新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法，譬如新生代每次GC都有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。
垃圾收集器
垃圾收集器就是收集算法的具体实现，不同的虚拟机会提供不同的垃圾收集器。并且提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合各个年代所使用的收集器。本文讨论的收集器基于Sun Hotspot虚拟机1.6版。
图1.Sun JVM1.6的垃圾收集器
aaarticlea/png;base64,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
