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Comparativa simples de bibliotecas para gráficos, Matplotlib e Chart.js Ambos resultados devem ser semelhantes, apenas difere o ambiente de utilização. À partida para este post, não tenho nenhum código desenvolvido, vou fazer tudo online. Com a ajuda do ChatGPT. O objectivo é conseguir apresentar o mesmo resultado mas com linguagens e ambientes diferentes, sempre na dualidade Python versus WebStack. Para início tenho uma prompt com os dados fornecidos: crie um código para python, em que se represente um gráfico de linha, com os seguintes valores de X: 2 5 6 8 12 13 e os seguintes valores de Y: 3 6 12 8 6 8, usando a biblioteca matplotlib. Versão Python. A biblioteca para Python pode ser a matplotlib. O ChatGPT pode correr o código no próprio ambiente, o que nos permite observar o código e o resultado sem instalar nada nem codificar ou copiar nada. O código resultante: e o gráfico criado: Versão Javascript. A biblioteca para JS pode ser a chart.js. No caso que o chatGPT apresentou foi c...

Chat GPT e o cálculo de gabaritos O modelo LLM não é adequado a cálculos muito específicos. Os modelos LLM ou de inteligência artificial, são importantes ferramentas em alguns domínios. No caso apresentado para o cálculo de Gabarito Livre de Obstáculos, é dificil que o consigam realizar. Um dos pontos é que os modelos de IA vão procurar múltiplas fontes quando se aplicam entre milhares de fontes, regras específicas. Outro factor é a complexidade dos cálculos envolvidos e a saída gráfica. E também as traduções técnicas de outras linguagens. No presente exercício, houve sucessivos "prompts" para responder a dúvidas do modelo, mas fica a sensação de ciclo de operações que não leva a lado nenhum. Prompt Inicial: calcule o gabarito livre de obstaculos, segundo a EN15273-3, para um contorno PTb+. A curva tem um raio de 350m, uma escala de 150 mm e uma insuficiencia de 120 mm. Uma das respostas intermédias: Síntese / conclusão imediata Cálculos inequívocos que já obtive (valores ...

Caso simples de uso do ChatGPT - Programação Usei a AI, ChatGPT para transformar uma função de Python numa função de Javascript Um uso típico dos modelos de LLM é a aplicação à programação. Seja para criar código ou no caso do exemplo para transformar código. Inclusivamente faz notas sobre o trabalho realizado. Este exercício foi uma primeira abordagem ao problema, digamos, já que tenho um código funcional em Python e queria transformar o mesmo para Javascript, como é uma programação funcional pode ser transformada e ajustada aos poucos. Na parte direita no console é possível observar dados provenientes da função transformada. É possível comparar lado a lado o código nas duas linguagens. No código JS apresentado, o ChatGPT eliminou alguns comentários.