程序员与ChatGPT的日常问答
程序员与ChatGPT的日常问答
- GPT3.5与GPT4.0能力对比
- 技术问题
- 工具问题
- 编解码问题
- 其他问题
本文记录下调教ChatGPT的日常。
GPT3.5与GPT4.0能力对比
Q：采用同一个问题提问，对比下GPT3.5和GPT4.0的能力区别，比如：帮我列一个小白入门音频领域AI学习计划？
技术问题
Q：想问下C语言领域的问题，将64位有符号数字转换为32位，操作流程是怎样的？取的高32位还是低32位？
在 C 语言中，将 64 位有符号数字转换为 32 位有符号数字时，实际上是取的低 32 位。高 32 位会被丢弃，这样做的原因是计算机中数字的低位通常保存在较低的内存地址中，而高位保存在较高的地址中。对于小端字节序（例如 x86 和 ARM 架构），内存中的低字节位于低地址。而大端字节序，内存中的高字节位于低地址。
当进行强制类型转换时，C 语言会直接截取低 32 位数据用于赋值给 32 位整数变量。但要注意，这样的转换可能导致数据丢失和溢出，因为您将失去高 32 位的信息。
下面是一个简单的示例：#include <stdio.h> #include <stdint.h>int main() {int64_t num64 = 0x1234567887654321; // 64 位宽的有符号数字int32_t num32 = (int32_t) num64; // 强制类型转换（截断）为 32 位宽的有符号数字printf("64-bit integer:llx\n", num64);printf("32-bit integer:x\n", num32);return 0; }在这个示例中，我们将一个 64 位宽的有符号数字通过类型强制转换（截断）为 32 位宽的有符号数字。输出结果如下：
64-bit integer: 1234567887654321
32-bit integer: 887654321
可以看出，高 32 位的数据（0x12345678）被丢弃，低 32 位的数据（0x887654321）被保留下来赋给 num32。
Q：假设你是一个经验丰富的程序员，请教下__attribute__((always_inline))和inline区别是什么？
__attribute__((always_inline))是 GCC 编译器的扩展属性，用于强制编译器对指定的函数进行强制内联，即使编译器认为不应该内联该函数也是如此。而
inline是 C/C++ 中的关键字，建议编译器对函数进行内联处理，但是具体是否内联由编译器决定，也有可能不内联。区别在于，
__attribute__((always_inline))是强制性的，即使编译器认为不应该内联该函数也强制内联。而inline关键字只是建议，并且可能会被编译器忽略。另外，__attribute__((always_inline))只能用于 GCC 编译器，而inline关键字是标准 C/C++ 的语法。——ChatGPT的解释
- 点评：解释清晰明了，厉害厉害。
Q：假设你是一名经验丰富的C语言程序员，请问下宏定义时在负数前为什么要加括号？不加括号可能带来什么后果？
在C语言中，宏定义是一种预处理指令，用于将一些固定的代码片段替换成指定的值或表达式。在宏定义中，在对一个负数进行取反或按位取反时，应该加上括号。原因是不加括号会导致优先级问题。
举例来说，如果定义了一个宏：
#define NEGATE(x) -x然后使用宏调用：
int a = 5; int result = NEGATE(a + 1);不加括号情况下宏展开后，result将等于-6，而不是预期的-6。原因是宏定义展开后变成了 “-a + 1”，而加减运算符的优先级高于负号，所以会先计算a+1，然后再对结果取反。
如果在宏定义中添加括号：
#define NEGATE(x) -(x)宏展开后变成了 “-(a + 1)”，正确计算结果为-6。加上括号可以明确优先级，避免在宏展开时因为优先级问题导致错误的结果。
因此，当对负数变量进行处理时，如果宏定义中使用了负号运算符，一定要在负数的前面加上括号，以确保优先级正确。
——ChatGPT的解释
- 点评：思路逻辑正确，但细节有误，需要自己推敲下。总体表达的意思是：若不加括号，负数场景容易导致运算优先级不符合预期。
工具问题
Q：对于Github来说，issue和review的区别是什么？
在GitHub中，Issue和Review都是与代码库中的问题相关的功能。
Issue用于跟踪和管理代码库的 bugs、改进、建议等。任何人都可以创建一个issue，并且其他人可以对这些issue进行评论、附加信息和修复等。Issue功能用于记录代码中的问题和团队成员之间的讨论，以便更好地管理和改进代码。
Review通常指代码审查，这是一种团队中的开发者之间互相审查彼此的代码质量和安全性的过程。GitHub中的Review功能使开发者可以对提交的代码进行评论、建议和修改等，并通过团队内部的审核过程来确保代码质量和可靠性。
Review和Issue的不同之处在于，Review关注的是代码的质量和安全性，而Issue关注的是代码中的bug和改进建议等问题。解释来自ChatGPT。
——ChatGPT的解释
- 点评：个人总结，简而言之就是：issue拿来问题跟踪，适用于bug和代码改进。review仅是开发者相互评审，提建议，和讨论代码质量。
编解码问题
Q：请问下目前音频编解码的前沿核心技术有哪些以及有哪些优秀的音频编解码器？
音频编解码的核心技术主要关注高压缩比、低延迟和高质量的编解码效果。目前的前沿核心技术包括但不限于：
高效音频编解码（HE-AAC）：主要用于流媒体传输、广播等场景，它能在较低的比特率下保持较高的音质，被广泛应用于Internet音频、移动通信等领域。
音频子带编解码（SBC）：SBC作为蓝牙音频传输的基本编码格式，被广泛应用于蓝牙耳机等无线音频设备。
Opus编解码器：Opus是一款开源、免费、高效且低延迟的音频编解码器，适用于实时音频传输，如VoIP、视频会议等。
LDAC编解码技术：它是一种新型的无线音频编解码技术，能够实现更高质量的蓝牙音频传输。LDAC技术目前主要应用于高端蓝牙耳机等设备。
对象音频编解码技术：例如Dolby Atmos、DTS:X等，这些技术能够提供更为沉浸式的音频体验，适用于家庭影院、电影院等场景。
一些优秀的音频编解码器：
LAME（MP3编解码器）：一款广泛使用的MP3编解码器，提供较高的音质表现，同时具有较高的兼容性。
FFmpeg（音视频编解码库）：FFmpeg是一个开源、免费的音视频编解码库，包含许多音频编解码器，可以支持各种格式的音频文件编解码。
Fraunhofer FDK AAC：它是一款高质量的AAC编解码器，可以实现高压缩比和高音质的音频转换。
Opus：如上所述，它是一款高效且低延迟的音频编解码器，适用于实时音频传输。
Xiph.Org Foundation的Vorbis编解码器：它是一个开源且免费的编解码器，适用于多种平台，具有较高的音质表现。
——来自ChatGPT(4.0)的解释
其他问题
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