文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （19）-- go语言的slice和rust语言的Vec的扩容流程是什么？

Posted 2023-05-21 福大大架构师每日一题

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （19）-- go语言的slice和rust语言的Vec的扩容流程是什么？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

go语言的slice和rust语言的Vec的扩容流程是什么？

文心一言：

在Go语言中，slice（切片）和Rust语言中的Vec都是用于存储一组固定长度的元素的数据结构。它们的扩容流程略有不同，下面是它们的基本概述：

1.Go语言的slice扩容：

当Go语言的slice用完了可用空间时，它会抛出一个Len() 和 cap() 运算符限定符合下降顺序。具体而言，这两个限定符依次调用以检查容量是否在一定范围内。如果容量超出了范围，则会抛出一个RangeError错误。

当slice用完了可用空间时，可以通过将一个新的slice分配给它来扩容。如果分配成功，则返回一个新的slice，原始的slice会被分配给一个新的引用。否则，会返回一个错误。

Go语言的slice扩容是基于类似分配内存的算法的，具体来说，它通过一个分配队列来管理内存的分配。因此，扩容时的开销是较低的。

2.Rust语言的Vec扩容：

在Rust语言中，Vec的扩容是基于一个称为“可变分配”的概念。这意味着Vec可以在不增加容量的情况下，动态地分配新的元素。这使得它非常适合在O(1)时间内增加或删除元素。

当Vec用完了可用空间时，它会抛出一个TooSmallError错误。这个错误通常会导致生成的代码无法编译，因为它无法满足所需的容量。

在Rust语言中，Vec的扩容是通过在类型参数中指定一个较小的默认值来实现的。这个默认值称为“折半大小”，它是当前可用空间的一半。

当需要扩容时，可以使用Vec的resize()函数。这个函数接受一个新的大小作为参数，并返回一个新的Vec，其中包含新的元素。如果新的大小小于当前的Vec，则会创建一个新的Vec，并将其复制到当前的Vec中。否则，它将当前Vec的元素移动到新的位置。

由于Rust语言的Vec是通过指针进行引用传递的，因此它们可以方便地扩展到任意大小。而Go语言的slice需要在堆上分配新的内存，因此扩容时的开销相对较高。

讯飞星火：

Go语言的slice扩容流程：

1.如果当前slice容量小于cap,则直接分配一个更大的slice并将原slice中的数据拷贝到新slice中。

2.否则，创建一个新的slice,长度为cap,将原slice中的数据复制到新slice中。

3.将新slice赋值给原slice,释放原slice中的内存。

Rust语言的Vec扩容流程：

1.如果当前Vec容量小于cap,则直接分配一个更大的Vec并将原Vec中的数据拷贝到新Vec中。

2.否则，创建一个新的Vec,长度为cap,将原Vec中的数据复制到新Vec中。

3.将新Vec赋值给原Vec,释放原Vec中的内存。

chatgpt：

Go 语言的 slice 和 Rust 语言的 Vec 在动态扩容时采用了不同的策略和算法。

Go 语言的 slice 扩容

在 Go 语言中，slice 是一种可变长度的序列类型。当 slice 的长度超过其容量时，需要进行扩容操作，以便为新的元素腾出空间。

具体来说，在 Go 语言中，slice 的底层实现是一个指向数组头部的指针 ptr、一个表示 slice 长度的整数 len 和一个表示 slice 容量的整数 cap。在进行扩容操作时，我们需要将原有的数组重新分配一块更大的内存空间，并将原有的数据复制到新的内存空间中，同时更新 ptr 和 cap 字段的值。

Go 语言中的 slice 扩容规则如下：

1.如果当前 slice 的容量小于 1024，则每次扩容会使得容量增加原来的两倍，直至新容量大于等于所需容量。

2.如果当前 slice 的容量大于等于 1024，则每次扩容会使得容量增加原来的 25%，直至新容量大于等于所需容量。

需要注意的是，在进行内存分配和释放时，Go 语言使用了类似于 C++ 中的 malloc() 和 free() 函数的底层内存分配器，即 runtime.MHeap_Alloc() 和 runtime.MHeap_Free()。这个内存分配器是由 Go 的运行时系统实现的，可以在程序执行期间动态地调整其策略和参数。

Rust 语言的 Vec 扩容

Rust 语言的 Vec 也是一种可变长度的序列类型，在进行动态扩容时会调用 Vec::grow_amortized() 方法来进行内存分配和扩容操作。

具体来说，Rust 语言中的 Vec 底层实现是一个指向堆上内存块起始地址的指针 ptr、一个表示当前元素数量的整数 len 和一个表示分配得到的内存空间大小的整数 cap。当需要为 Vec 分配更多空间时，我们需要重新分配一个更大的内存块，并将旧内存块中的数据拷贝至新内存块中，同时更新 ptr 和 cap 字段的值。

Rust 语言中的 Vec 扩容规则与 Go 语言有所不同：

1.如果当前 Vec 的容量小于 1024，则每次扩容会使得容量增加原来的两倍，直至新容量大于等于所需容量。

2.如果当前 Vec 的容量大于等于 1024，则每次扩容会使得容量增加原来的 1.5 倍，直至新容量大于等于所需容量。

需要注意的是，在进行内存分配和释放时，Rust 语言使用了称为 jemallocator 的内存分配器，它是一种针对 Rust 的高效、低延迟的内存分配器。与 Go 语言中的内存分配器不同，jemallocator 是由第三方开发者实现的，可以通过在 Cargo.toml 文件中添加 jemallocator 库的依赖来启用它。

总结

这三个模型生成的答案都有问题，不够文心一言和讯飞星火生成的答案太离谱了，chatgpt稍微好些，对于golang老版本的扩容描述没问题，对rust的扩容有问题。

个人首测百度文心一言 VS ChatGPT GPT-4

昨天我写了一篇文章GPT-4牛是牛，但这几天先别急,文中我测试了用GPT-4回答ChatGPT 3.5 和 Notion AI的问题，大家期待的图片输入也没有出现。

昨天下午百度发布了文心一言，对标ChatGPT，录屏+无实机演示让百度股价暴跌。但是晚上百度就开放了个人的体验申请

https://yiyan.baidu.com/welcome

朋友圈有好兄弟申请通过了，帮忙问了几个问题，我把百度文心一言的回答和GPT-4的回答一并贴上。

数学问题：三分之一加五分之一等于多少？

文心一言：

GPT-4:
为了计算这个分数相加的问题，我们需要找到它们的最小公倍数，然后将它们转换为相同的分母。

三分之一加五分之一：1/3 + 1/5

首先找到最小公倍数，这里是15。然后将两个分数转换为相同的分母：(1/3) * (5/5) = 5/15 (1/5) * (3/3) = 3/15

现在我们可以将这两个分数相加：5/15 + 3/15 = 8/15

所以，三分之一加五分之一等于8/15。

开放问题：前段时间AI绘画比较火热，比如DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等，很多人担心画师、设计师等会呗取代，你觉得呢？

文心一言：
从就业市场的角度来看，AI技术的发展对于设计行业可能有一定的影响。但是，这并不意味着画师和设计师会被取代，因为新的技术和工具正在不断涌现，使得设计师们有更多机会通过创意、数字化技术等方式来提高他们的工作效率和质量。此外，设计师还需要不断地学习新的知识和技能，以应对不断变化的市场和消费者需求。
因此，尽管AI绘画技术可能在某些方面会带来挑战，但设计师们仍然会继续在自己的领域中发挥重要作用。而且，随着技术的不断进步和更新，我们也可以期待更加智能、高效和个性化的设计解决方案出现，使得设计行业的未来充满无限可能。

GPT-4：
虽然近年来AI绘画技术取得了很多进展，诸如DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等项目已经展示了它们在创作领域的潜力，但这并不意味着传统的画师和设计师会被完全取代。AI工具和人类创作者之间的关系可以看作是互补的，而非竞争的。

以下是一些原因为什么AI不太可能完全取代画师和设计师：

独特的审美和风格：每位艺术家都有自己独特的审美观和艺术风格。尽管AI可以学习和模仿这些风格，但它很难替代真正的个人风格和原创性。

创意过程：艺术创作不仅仅是技巧的体现，还包括情感、观念和寓意等元素。AI目前还不能理解或表达这些复杂的人类情感和观念。

人际互动：艺术家和设计师与客户、观众和其他创作者进行沟通和合作，以满足特定需求或实现共同目标。AI在理解和处理这种人际互动方面的能力相对有限。

技术局限：虽然AI在绘画领域取得了显著的进步，但它仍然受到技术局限，例如在某些情况下可能产生无法预测的结果。

因此，AI绘画技术可以被视为一种强大的辅助工具，帮助画师和设计师提高生产效率，实现新的创意和视觉效果。它们可以相互激发和推动彼此的发展，而不是取代人类的创造力。

代码能力：线性回归模型基于统计学的实现，请给出python代码，并使用Markdown格式

文心一言：

import numpy as np  
 
from statsmodels.tsa.model import LinearRegression  
 
# 构建线性回归模型  
 
model = LinearRegression()  
 
# 定义训练数据  
 
X = np.array([-1.0, 1.0, 2.0, 3.0])  
 
y = np.array([1.0, 0.0, -1.0, 0.0])  
 
# 定义模型  
 
model.fit(X, y)  
 
# 输出模型估计值  
 
print(model.summary())  
 
# 绘制模型曲线  
 
line = model.predict(X)  
 
plt.plot(line)  
 
plt.show()

GPT-4：