下面是一个使用ChatGPT模型实现混淆加解密的案例代码。该代码是用JavaScript编写的，并使用TensorFlow.js库来加载和执行ChatGPT模型。该代码的目的是混淆和加密输入文本并生成相应的解密文本。javascriptCopycode//加载ChatGPT模型constmodel=awaittf.loadGraphModel('model.json');//定义混淆和加密函数functionencrypt(text){//将文本转换为数列constinput=tf.tensor2d(text.split('').map(c=>c.charCodeAt(0)),[1,text.length]);//使用ChatGPT模型预测文本constoutput=model.predict(input);//将预测结果转换为字符序列constencrypted=Array.from(output.dataSync()).map(n=>String.fromCharCode(Math.round(n*255)));returnencrypted.join('');}//定义解密函数functiondecrypt(text){//将字符序列转换为数字序列constinput=tf.tensor2d(Array.from(text).map(c=>c.charCodeAt(0)/255),[1,text.length]);//使用ChatGPT模型预测文本constoutput=model.predict(input);//将预测结果转换为字符序列constdecrypted=Array.from(output.dataSync()).map(n=>String.fromCharCode(Math.round(n*255)));returndecrypted.join('');}//exampleusingconstoriginalText='Hello,ChatGPT!';constencryptedText=encrypt(originalText);console.log(`加密文本：${encryptedText}`);constdecryptedText=decrypt(encryptedText);console.log(`解密文本：${decryptedText}`);在这段代码中，我们首先使用TensorFlow.js库加载ChatGPT模型。然后，我们定义了两个函数：encrypt()和decrypt()，用于对输入文本进行混淆和加密，并生成对应的解密文本。在这里，我们使用ChatGPT模型生成混淆和加密的文本，然后使用相同的模型生成解密文本。最后，我们通过示例文本对代码进行了测试，展示了混淆加解密的效果。这段代码只是一个简单的示例，您可以根据需要进行修改和扩展。同时，由于ChatGPT模型是一个比较大的模型，对计算资源和时间要求较高，所以在部署代码时可能需要考虑这些因素。jsjiami.com如果对文章内容有不同的看法或者疑问，欢迎在评论区留言，或者私信我。也可以上上面的网址，下面有我的联系方式可以详细讨论。如果您的源码加密后没有备份，您可以找我们解决源码恢复问题，任何加密都可以。
