南虾这帮家伙，真是让我操碎了

huoy

————心。

不是操碎了，是操碎了心。标题党标题党，见谅。
以下是我请教gpt，试图…… 你懂的！

我“1 有500张字符画，即所谓Ascii画。
2 我将500张画的数据存储。
3  当随机一张画出现后，我逐行读取，然后逐行和已经存储的画比对。
4  完全一样，就认为，“认出了”这幅画。
5  这个思想是否合理。”

（其实这步基本做到了，同样原理，可以用在其他任务上）

GPT:

这个思想在某些情况下是合理的，但也可能存在一些问题。

合理之处：

字符画是基于文本的表示形式，逐行比对可以有效地进行相似性比较。如果你的目标是判断输入的字符画是否和已有的500张完全相同，这种方法可以工作。
逐行比对可以在较小的内存占用下完成，因为你只需要逐行读取数据并与已存储的字符画进行比较。
然而，这种方法也有一些局限性和潜在问题：

精确匹配要求： 这个方法只能精确匹配完全一样的字符画，但实际中字符画可能会因为微小的变化（例如缩放、旋转、略微的像素变化等）而导致无法被识别出来，即使它们在视觉上看起来非常相似。
计算复杂度： 随着字符画数量的增加，逐行比对的计算复杂度也会增加，特别是当字符画的尺寸较大时。这可能导致处理速度变慢。
存储需求： 如果你想要在已存储的500张字符画中找到相似的画，你需要比对所有的500张画。这可能需要较大的存储空间来保存这些字符画数据。
（基本是老生常谈，大公司嘛，总担心担责任，说话都是模棱两可的）

我：我改进了算法。
不是逐行提取，而是只提取某些行，随机或者指定。
如果都命中了，我认为，“认出了”这幅画。（假设所有画都不会变化）

GPT :你的改进思路是朝着更加实际可行的方向迈出了一步，但仍然存在一些注意事项需要考虑。

提取某些行而不是逐行提取的确可以减少计算和比对的负担，但需要考虑以下几点：

选取哪些行： 你需要设计一种方式来选择要提取的行。随机选择可能是一个好的方法，但也要确保选择的行足够代表整幅字符画，以便能够正确地进行比对。

行的数量： 提取多少行才能保证准确性，同时又不会过于耗费计算资源？选择适当的行数很重要，以确保准确性和效率之间的平衡。

误判概率： 即使你只提取了某些行，仍然存在一定的误判概率，特别是当字符画之间非常相似但又不完全一致时。你需要在误判概率和性能之间进行权衡。

算法效率： 你的新算法在比对上可能更高效，但仍然需要考虑如何在大量字符画中迅速找到匹配。如果字符画数量巨大，你可能需要进一步优化算法，以确保它仍然能够在合理的时间内完成匹配。

（一等放狗屁，偶尔放个狗屁狗。二等狗放屁，虽然放屁，起码还是狗。三等放屁狗：除了放屁，啥都不会了。这条回答的GPT，四等吧）

我：让我们再继续思考。
我现在的办法是，首先，储存500张画的Md5 散列值。
然后，当需要判断一幅画时，计算该画的Md5  散列值，然后与已知的500个值比对。
符合的，即认为命中。
你认为这种算法，和之前的算法比较，哪个更省资源呢？
我本能认为这种更省一些，因为我们当散列值的第一个数字不一致时，就不用比对后边的了。
本质上来说，比我们最初的逐行比对，要快得多。你认为呢

GPT：
你的新思路使用MD5散列值进行比对的确在一些方面可以更加高效和节省资源，但也需要考虑其中的细节和潜在的问题。

优点：

快速匹配： 通过比较MD5散列值，你可以在很短的时间内确定是否存在匹配，因为只需要比较散列值是否相等，而不需要逐行比对。
减少计算量： 计算MD5散列值通常比逐行比对要快得多，特别是在字符画数量较大的情况下。
然而，也需要注意一些潜在的问题：

碰撞风险： MD5是一个广泛使用的散列算法，但已经被证明在某些情况下会产生碰撞-----

（我看到“MD5是一个广泛使用的散列算法，但已经被证明在某些情况下会产生碰撞”就没看了。都广泛了，还担心个毛风险。未必我北侠的数据，要比俄罗斯导弹密码还珍贵？）

（后边是一大段我请教gpt，逐行，抽行和md5，三种方式，哪个更省资源的，其实我也懂，差不多少的，网速快个100毫秒，比啥都强，就是好玩。但gpt 很老实的算了会，告诉我，md5可能最快）

下边一段是

我：下边是个新问题。假设两幅画，在人类看来，完全一样，但某个字符，做了变动，例如，某个#，变成了@，md5 方法彻底失败了。逐行比对，也失败了。倒是抽行比对的办法，有可能成功（因为可能正好抽中没任何变化的行）

(Zine 瞪大了眼睛！）

GPT :"你提到的情况展示了MD5散列方法的局限性，以及逐行比对方法在面对细微变化时的问题。抽行比对方法在这种情况下似乎更具潜在的优势，因为它有可能在提取的行中包含了未受变动的部分，从而可能导致比对成功。

这也强调了在字符画识别等任务中，所选用的比对方法必须与应用场景相匹配。而且，从这种情况可以看出，字符画的比对问题往往比我们想象的更加复杂，因为微小的变化可能会导致匹配方法的成功或失败。

在实际应用中，可能需要采用更为复杂的比对方法，如图像处理技术、特征提取算法、机器学习模型等，以提高对字符画变化的敏感性，减少误判，同时保持较高的性能。另外，对于字符画的变动问题，可能需要考虑一些近似匹配的算法，以便在字符画存在微小变化时也能找到相似的匹配。”

我：如果这种微小的变动极其频繁（每次检测都可能有几个字符变化），我们该如何设计更强大的判定算法呢？
（Zine瞪大了眼睛！咦，刚才好像说过他瞪大了眼睛…… 好吧，Zine 的眼睛瞪得超级大！）

如果字符画中的微小变动非常频繁，而且需要在这种情况下进行可靠的判定，可能需要考虑更高级的算法和方法。以下是一些可能的思路：

近似匹配算法： 使用近似字符串匹配算法，如编辑距离（Levenshtein距离）或最长公共子序列（LCS）等，来评估两幅字符画之间的相似性。这些算法可以容忍一定程度的变动，并给出相似度的度量。

特征提取和机器学习： 使用图像处理技术提取字符画的特征，并将这些特征输入到机器学习模型中进行训练。这样的模型可以学习到字符画变动的模式，并在输入新的字符画时给出相似性的判定。

深度学习： 使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，将字符画作为输入进行训练，从而建立一个可以判定相似性的模型。这种方法在大量数据和计算资源的情况下可能表现出色。

局部匹配： 如果变动主要集中在字符画的某些局部区域，可以考虑将字符画划分为不同的区域，然后针对每个区域进行比对和匹配。

动态阈值： 考虑使用动态的阈值，根据输入字符画的特点和历史变动情况来调整判定的敏感度。这可以在一定程度上适应变动的频繁性。

综合考虑，字符画中频繁微小变动的问题可能需要采用更为复杂的方法，并可能涉及到图像处理、机器学习和人工智能领域的技术。具体的方法选择应该基于应用的需求、可用的数据和计算资源来决定。

我：每个字我都认识，但确实看不懂啊……

对话结束。

不说了，去武庙吐口水，然后……哼！

谁让你们几个给我带来这么多麻烦！

ajump

没看出来和南虾有什么关系，更没看出来是用什么姿势操她的心的。

karr

一堆机器人的风言风语，幸好我没看完