实现上述功能的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，使用CSDN开发的ChitGPT与用户进行对话：

from chitgpt import ChitGPT

# 创建ChitGPT实例
gpt = ChitGPT()

# 开始对话
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("User: ")
    
    # 生成回复
    response = gpt.generate_response(user_input)
    
    # 输出回复
    print("ChitGPT: " + response)

请注意，上述示例代码需要在安装了CSDN ChitGPT库的环境中运行。

相关问题

完善上述python实现代码

好的，以下是一个完善的 Python 算法实现，包括了参数检查、数据类型转换、异常处理等方面的考虑：

import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2
from numpy.random import laplace

def compress_face_image(W, k, epsilon):
    # 检查参数类型是否正确
    if not isinstance(W, np.ndarray) or len(W.shape) != 3:
        raise ValueError("W must be a 3-D numpy array")
    if not isinstance(k, int) or k <= 0:
        raise ValueError("k must be a positive integer")
    if not isinstance(epsilon, (float, int)) or epsilon <= 0:
        raise ValueError("epsilon must be a positive number")
    
    # 获取人脸图像的尺寸，并将其转换为灰度图像
    h, w, _ = W.shape
    W = np.mean(W, axis=2)
    
    # 对人脸图像进行离散傅里叶变换，并提取前 k × k 个系数
    F = fft2(W)
    Fk = np.zeros((h, w))
    Fk[:k, :k] = F[:k, :k]
    
    # 对系数向量 Fk 中的系数添加拉普拉斯噪音
    delta_Fk = Fk.real.max() - Fk.real.min()
    Fk_noisy = Fk.real + laplace(scale=delta_Fk / epsilon, size=(k, k))
    
    # 对添加噪音后的系数向量进行逆变换，得到隐私保护后的人脸图像
    W_noisy = ifft2(Fk_noisy).real
    
    # 将灰度图像转换为彩色图像，返回隐私保护后的人脸图像
    W_noisy = np.stack((W_noisy,)*3, axis=-1)
    return W_noisy

该实现在 `compress_face_image` 函数中添加了参数类型检查、异常处理等功能，保证了算法的健壮性和安全性。同时，为了使输出结果与输入格式一致，该实现在最后将灰度图像转换为彩色图像。

我想要一段实现上述功能的python代码

以下是一段实现上述功能的Python代码：

import re

def extract_emails(text):
    # 定义Email正则表达式
    pattern = r"\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b"
    # 使用正则表达式提取Email
    emails = re.findall(pattern, text)
    # 返回提取到的Email列表
    return emails

if __name__ == "__main__":
    text = "This is a test email1@example.com and another one test_email2@example.com"
    emails = extract_emails(text)
    print(emails)

运行结果为：

['email1@example.com', 'test_email2@example.com']