之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
Rasa尝试按上述顺序加载模型，即如果没有配置模型服务和远程存储，它只会尝试从本地存储系统加载模型。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa，我们建议你先Rasa教程开始。
最近学习了一下HTTP和HTTPS相关的知识，由于内容比较多，这里总结了一下自己经常错的地方
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 actions) 📷 Rasa NLU 理解用户的对话，提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等)，以pipeline的方式处理用户对话，在config.yml中配置。 Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息，得到上下文的语境：预测用户当前最可能表达的
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。如果你回答否，则models目录将为空。
Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具，供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人：
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理，并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它，而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
在机器学习的背景下，合成泛化（compositional generalization）是指机器学习从一组训练示例学习上下文表示。迄今为止，尚不清楚如何正确地测量神经网络中的compositionality。Google AI研究者在 ICLR 2020 上的论文《Measuring Compositonal Generalization: A Comprehensive Method on Realistic Data[1]》，提出了使用问题解答和语义解析等任务进行compositional generalization的最大基准之一。下图显示了该种新模型，使用原子（prodece，direct等）来产生新化合物（即原子的组合）的示例。这项工作的想法是产生一个训练测试拆分，其中包含共享相似原子（生成示例的构造块）但具有不同化合物分布（原子组成）的示例。作者声称这是测试compositional generalization的一种更可靠的方法。
之前有讲过Retrofit2.0的简单使用和解析。最近在做Retrofit替换之前使用的AsyncHttpClient，在替换的过程中遇到一些之前忽视的小细节。自己感觉知道这几点在开发中灵活使用Retrofit非常有好处。
今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中，如在我的公众号 coding01[1]里增加一个自动回复聊天机器人。
Rasa是一个开源的机器学习框架，用于构建对话式人工智能（AI）。它允许开发者创建复杂且功能丰富的聊天机器人，这些机器人可以在多种渠道上与用户进行交互。Rasa非常适合需要高度定制化对话系统的企业环境，因为它支持深度学习，能够处理复杂的对话场景。
HTTP（超文本传输协议）是一种应用层协议，用于客户端和服务端进行通信，按照标准格式如JSON、XML等进行网络数据的传输，通常也作为应用程序之间以RESTAPI形式进行通信的常用协议。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
open方法不会向服务器发送真正请求，它相当于初始化请求并准备发送只能向同一个域中使用相同协议和端口的URL发送请求，否则会因为安全原因而报错。
在ChatGpt引领的AI浪潮下，一大批优秀的AI应用应运而生，其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说，AI正在重塑各个行业。众所周知，Rasa是一个非常优秀的，用于构建开源AI助手的框架，它允许开发人员创建自然语言对话系统，包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上，通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。
在Django中需要自己手动创建静态文件存放的文件夹。 在创建好文件夹后需要在settings文件内进行如下配置：
WMS是一个返回图片地图的服务，图片本身就是栅格数据的一种，而对于矢量数据则可以进行矢量栅格化；因此，WMS的数据源既可以是栅格数据，也可以是矢量数据。而WFS则不同，它是一个专门针对于矢量数据的服务，其返回的也是矢量要素本身。在Web环境中，图片是很容易进行可视化展示的，甚至图片本身就是GUI中一类很重要的元素。但矢量要素则不同，是不太容易可视化的。例如，如果要在前端的HTML5页面中展示获取的要素，就需要调用HTML5的Canvas元素来进行绘图，这其中涉及到繁复的操作不说，也很有可能会有性能问题。因此，WFS并不关心可视化问题，而是为返回GIS矢量数据而设计的，同时还支持矢量的查询、增加、删除以及修改等事务性操作。
由于换工作以及家里的事，很久没有写东西了。最近因为工作内容，需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会，总结一下rasa框架的基本内容，包括基本架构，代码级别的分析，以及使用上的一些tips。需要注意，本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程，这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子，我这里就不重复引用了。贴一些链接，有兴趣的同学可以去这些地方看看。
使用Django服务网页时，只要用户执行导致页面更改的操作，即使该更改仅影响页面的一小部分，它都会将完整的HTML模板传递给浏览器。但是如果我们只想更新页面的一部分，则不必完全重新渲染页面-这时候就要用到AJAX了。
某日收到工单，用户反馈在6.8.2版本的kibana中，对在Discovery中查询到的数据想导出到CSV文件，点击"生成CSV"按钮无响应，如下图所示：
Cookie是一种在客户端（浏览器）和服务器之间存储和传递信息的小型文本文件。其原理如下：
在现代的Web开发中，HTTP服务是构建网络应用程序的基础。而支持GET和POST请求是其中最基本、最常见的功能之一。GET请求用于从服务器获取数据，而POST请求则用于向服务器提交数据。在Go语言中，通过标准库中的net/http包，我们可以轻松创建和管理HTTP服务，并且很容易支持GET和POST请求。
Servlet – 接口 | GenericServlet – 抽象类 | HttpServlet – 抽象类（专用于服务HTTP协议的请求）
官方给出的概念：Express是基于Node.js平台，快捷，开放，极简的Web开发框架
对此，Keras 提出者、谷歌科学家 François Chollet 表示，这是一份非常详尽的介绍。
静态资源与动态资源的区别？ 客户端请求的页面如果是静态网页，那么服务器会直接把静态网页的内容响应给客户端；如果客户端请求的是动态网页，服务器要先把动态网页转换成静态网页，然后再把转换后的静态网页响应给客户端。
1、双引号和单引号的区别 双引号解释变量，单引号不解释变量 双引号里插入单引号，其中单引号里如果有变量的话，变量解释 双引号的变量名后面必须要有一个非数字、字母、下划线的特殊字符，或者用{}讲变量括起来，否则会将变量名后面的部分当做一个整体，引起语法错误 双引号解释转义字符，单引号不解释转义字符，但是解释'\和\\ 能使单引号字符尽量使用单引号，单引号的效率比双引号要高（因为双引号要先遍历一遍，判断里面有没有变量，然后再进行操作，而单引号则不需要判断） 2、常用的超全局变量(8个) $_GET ----
1、写一个python程序，读取一个文件夹及其子文件夹的文件目录、结构、文件名称，遇到py文件，读取py文件代码，以上内容保存到txt文件中
在《AI气象蜂产品介绍》的收费阅读中，我介绍了这款产品主要应用了Chatbot聊天机器人来自动管理社群并与群内用户进行互动。什么是Chatbot技术，我整理了一点技术资料共享出来供大家参考！先介绍一下Chatbot应用于气象社群服务的三个关键技术：
AI能力以API的形式开放出来让我们普通开发者能够很轻易上手使用。当然，市面上有很多成熟的AI API，那么今天就和大家介绍以下几种。
在Web应用程序中，请求体（request body）是一种常见的数据来源，用于向服务器发送数据。例如，在创建一个用户时，客户端通常会向服务器发送一个包含用户数据的请求体。由于请求体是来自客户端的数据，因此在接收和处理请求体时需要对数据进行验证，以确保数据符合预期。在FastAPI中，我们可以使用Pydantic模块来验证请求体数据。
RxHttp是基于OkHttp的二次封装，并于RxJava做到无缝衔接，一条链就能发送一个完整的请求。主要功能如下：
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集：
为了进行机器学习工程，首先要部署一个模型，在大多数情况下作为一个预测API。为了使此API在生产中工作，必须首先构建模型服务基础设施。这包括负载平衡、扩展、监视、更新等等。
在Python编程中，我们有时会遇到一个常见的错误：TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'。这个错误通常在处理文件、网络传输或加密解密等场景中出现。本文将带您深入了解这个错误的原因，并提供解决方案。
前面两篇文章我们分别讲了MVC下的视图和控制器，这章我们要讲模型（model），这章由于涉及到基架的使用，还有对模型绑定后数据库相关知识，可能会 很抽象，慢慢来吧，↖(^ω^)↗！在这之前可以先看看老师上课提的几个问题，相信看完了，你就对MVC中的模型有了个初步的了解了！
在本教程中，我们将详细介绍如何在Django中实现自定义用户认证，使用包含userid字段的CustomUser模型以及标准的密码认证。本教程假设您已经对Django有基本的了解并且已经设置好了项目。
PHP CURL是一个非常强大的开源库，支持很多协议，包括HTTP、FTP、TELNET等，我们使用它来发送HTTP请求。它给我们带来的好处是可以通过灵活的选项设置不同的HTTP协议参数，并且支持HTTPS。CURL可以根据URL前缀是“HTTP” 还是“HTTPS”自动选择是否加密发送内容。
URL只是标识资源的位置，而HTTP是用来提交和获取资源。客户端发送一个HTTP请求到服务器的请求消息，包括以下格式：
在Web开发中，经常需要与其他网站或API进行交互，发送HTTP请求并获取响应数据。Python中的requests库是一个简单、易于使用的HTTP库，可以轻松地发送各种类型的HTTP请求。本文将介绍如何入门使用requests库，执行常见的HTTP请求操作。
同步是多个任务按照执行顺序进行执行，前面的任务执行完成后才能开始执行下一个任务 异步是多个任务按照执行顺序同时调用执行，前面的任务执行是否完成不影响下一个任务的执行过程 项目开发中如果上一个执行任务的结果，对下一个任务有影响，需要按照同步的方式进行处理，如读取HTML文件内容响应给用户的操作 项目开发中如果上一个执行任务的结果，对下一个任务没有影响，可以通过异步的方式进行处理，如Node http模块中监听请求和启动服务就可以执行异步处理
在PHP编程中，有时候需要编程技术人员使用CURL的PHP扩展完成一个HTTP请求的发送，对于这个操作来说，很多初学者都会遇到很多苦难，那么下面就来为大家讲解一下。一般有以下几个步骤：
magic-api是一个基于Java的接口快速开发框架，编写接口将通过magic-api提供的UI界面完成，自动映射为HTTP接口，无需定义Controller、Service、Dao、Mapper、XML、VO等Java对象。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
首先需要说明的是本人只是一个前端，本文内容是综合各大资料搜索到的信息，进行简单明了的解读和记录，主要是针对前端需要了解到的一些http的知识进行归总。
ThinkPHP5.0的URl访问受路由决定，如果关闭路由或者没有匹配路由的情况下，则是基于：
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