上个月由于业务需要定制化了一个中文语境下的手机号码识别库YMMNlpUtils DEMO解析 Github地址 现在由于业务需求，又新增了一个语音对话过程中是否存在手机号交换行为意图的识别，所以更新了一个版本...实际拿来用的数据比想象中的要更加混乱，主要是由于我们的用户方言很重且经过了一轮语音转文本的信息转译，所以不少信息丢失，比如： 你等会让我jj#等会儿。是名额的香车翻起来！好，你说6.2。有三，有牛有。...我们设计的算法流程如下： ?...（采样）：黄色背景为纳入计算的采样负样本，蓝色背景为未纳入计算的采样负样本 outliers：去异常点，采取了概率分布越界原则 OneHotEncoder：离散化 standardize：标准化 1-3...是名额的香车翻起来！好，你说6.2。有 ...: 三，有牛有。U0150508。6050508。50568号。"
---new Vue后整个的流程new Vue({ el: '#app', render: h => h(App), data() { return { message: 'hello...$mount('#app')Vue.js 创建应用程序流程概述在使用 Vue.js 创建一个应用程序时，以下是整个流程的概述：引入 Vue.js 库：在 HTML 文件中引入 Vue.js 库，可以通过...使用 Vuex 进行状态管理（可选）：如果应用程序较为复杂或需要跨组件共享状态，可以使用 Vuex 进行集中式的状态管理，方便在不同组件间进行状态使用 new Vue() 创建Vue 实例流程概述当使用...new Vue() 创建一个 Vue 实例时，整个的流程可以概括为以下几个步骤：实例化 Vue： 通过 new Vue() 创建一个 Vue 的根实例。...创建一个 Vue 实例后，Vue 会处理选项、编译模板、挂载元素、建立数据响应式等操作，并根据数据的变化更新视图。用户还可以通过指令和事件系统来与实例进行交互。
new Vue后整个的流程 new Vue({ el: '#app', render: h => h(App), data() { return { message:...$mount('#app') Vue.js 创建应用程序流程概述 在使用 Vue.js 创建一个应用程序时，以下是整个流程的概述： 引入 Vue.js 库：在 HTML 文件中引入 Vue.js 库，...使用 Vuex 进行状态管理（可选）：如果应用程序较为复杂或需要跨组件共享状态，可以使用 Vuex 进行集中式的状态管理，方便在不同组件间进行状态 使用 new Vue() 创建Vue 实例流程概述 当使用...new Vue() 创建一个 Vue 实例时，整个的流程可以概括为以下几个步骤： 实例化 Vue：通过 new Vue() 创建一个 Vue 的根实例。...创建一个 Vue 实例后，Vue 会处理选项、编译模板、挂载元素、建立数据响应式等操作，并根据数据的变化更新视图。用户还可以通过指令和事件系统来与实例进行交互。
人们惊奇地发现，这家成立仅5年的公司，在2017年的营收已超过25亿美元。2018年上半年，比特大陆的总营收甚至达到了28亿美元，超过了2017年全年的业绩。 市场迅速给出了积极的反馈。...2017年8月，大区块方案的BCH由比特币原链分叉而来。在分叉之初，由于矿工数量有限，BCH网络并不稳定。在得到比特大陆的算力支持后，BCH才得以稳定运行。...比特币的拥趸们斥责比特大陆与吴忌寒是为所欲为的“矿霸”，意图以自己的意志改造区块链世界。 作为区块链世界的“一霸”，比特大陆确实曾经以投资、孵化等形式布局整个行业。...2017年12月，《福州日报》悄然发布了一篇文章，透露了福州市委书记王宁赴京拜访比特大陆等企业的消息，并表示“又有大项目要落户福州了”。 一年后，比特大陆与福州市政府的合作最终敲定。...在砍掉大量边缘业务后轻装上阵、更换舵手、宣布重新聚焦挖矿与AI的比特大陆将驶向何方，仍然是所有区块链从业者最值得关注的话题。
带计划协议的产成品按计划协议的销售 (231) 您已完成所有属于本文档中描述的业务流程的活动。 如果要向客户交付产成品 F231-1，则必须参考 业务情景按计划协议的销售 (231)。...完成该业务情景的业务流程文档 中描述的以下活动： 按计划协议的销售 (231) 要完成此业务流程的后续活动，请使用本文档中的主数据执行参考业务情景中描述的处理步骤（另请参见下表）： 从业务情景 按计划协议的销售...(231) 处理的步骤创建计划协议交货到期清单拣配过帐发货要分配的采购申请的开票显示清单 主数据字段名称描述用户操作和值注释物料 F231-1FIN231-1,PD,重复制造库存地点 1030装运
写在前面 从按下电源到Linux完全启动，发生的事情有太多太多，细节也太多太多，这里我们不会那么深入细节，但力求理清整体的脉络； 这里暂时只会介绍到 体系结构无关部分的初始化和体系结构相关部分的初始化，...这两部分具体细节我们会在以后的学习中继续分析; 这里的分析基于 Linux 5.4.2 x86_64; 如果你希望看到很详细的源码解析，那可能会让你失望了，这里还是以流程为主，能给你的可能只是下面这张图而已...； 启动流程图 ?...linux启动流程.png 要点说明 模式转换 我们这里以x86_64体系结构为例来分析，从按下电源后经过了 16 位实模式 ----> 32位下的保护模式 ----> 64位下的长模式才将算最终完成启动...; 模式指的是CPU的工作模式：实模式，保护模式，长模式，概念我们很容易在网上查到，这里不再赘述；在上图中这几种模式扫从上到下用向右的长箭头作了分隔并用浅蓝色字体作了标注; 伴随着模式转换，执行控制权也有发生转换
企点客服对话智慧工业CMO 工业4.0时代已经悄然到来，智慧工业后服务市场如何更好的利用数字化技术与客户进行连接，推动客户的全生命周期运营管理？...企点客服携手CMO训练营，与工业行业资深大咖一起进行深度对话，打造【企点客服对话智慧工业CMO】系列课程。...机遇与挑战 ▼ 机遇 在云计算、大数据、5G、人工智能等新兴技术突飞猛进的时代背景下，企业数字化已是企业发展的必选项，工业、制造业后服务市场的数字化转型也迫在眉睫。...智慧工业后服务市场，以商用汽车后市场为例，在迈入互联网时代的同时，市场规模将会有显著增长，B2C、B2B、O2O未来10年预计保持20-35% 的年增长率。 ?...智慧工业后服务市场未来方向 数字转型背景下，在服务企业的过程中，有效数据一直是企业重点关注的结果。
本文通过一个具体的示例，解析如何利用 MCP（Multi-turn Conversation Protocol）和 OpenAI API 中的 Function Call 功能，实现一个完整的多轮对话流程...示例场景模拟用户预订机票的需求，从解析意图、查询航班、用户选择到最终预订确认，每一步都展示了如何将 Function Call 与多轮对话结合起来。...场景描述 用户请求： “帮我订一张明天从北京到上海的机票。” 系统需要完成的任务： 解析用户意图：确认用户请求后，需要调用 search_flights 查询航班信息。...整体流程图 下面的 Mermaid 序列图展示了整个多轮对话和 API 调用的流程： 详细流程解析 第 1 步：解析用户意图 系统首先接收到用户请求后，通过预设的系统提示和用户输入来确定任务需求。...此时，系统已经内置了 search_flights 的 Function Call 配置，准备后续查询。
第一次分配完毕后，每人还有剩余未分配的筹码，再选最小的下注，做第二次分配，这叫边池。 以此类推，直到分配结束。如下表： 图片 至此，分配结束。你看懂分配算法了嘛？...数据结构 我们必须要记清楚，每个玩家本局总共投入了多少筹码，才方便后续计算。 以下变量类型都是python。...对局中下注时，这里的值会实时减少，对局结束后再把赢的部分加回来） } 第二，定义playing_seats是本局的玩家信息，是个list，每一项是个dict，形如： { 'i': 1, # 座位号...算出得分后，按付出的筹码从小到大排序，放到final_seats里，为什么叫final呢？表示他们会最终参与到分筹码流程里（都是亮牌的人）。...“至多付出筹码”，只会付出“至多付出筹码”，后续还会参与下轮分配 bonus_together += current_chip other_seat['all_chip
1 引入pytest使用assert进行断言，如果有多个断言，第一个失败了，那么后续的断言将不会执行；那么如果第一个断言失败了，还想继续保持执行后边的断言，那如何做？...断言效果：# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：虫无涯# 日期：2023/3/16 # 文件名称：test_assume.py# 作用：pytest-assume插件的使用# 联系：VX...b - a) / a == 1if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "test_assume.py"])运行结果如下，可以看到第一个断言失败后，...后边的断言是无法进行的：collecting ... collected 1 itemtest_assume.py::test_case FAILED...后边的断言是继续进行的：test_assume.py::test_case01 FAILED [100%]执行到这了~~~~~
三、典型算法模型介绍 3.1 用户意图模型 用户在和客服聊天的时候，往往会有各种各样的意图，我们需要实时判断用户是否存在购买某一个具体产品的意图，或者是否能够形成一个明确的意图方便后续的产品推荐。...在真实情况下，用户的大部分聊天内容比较集中，样本量也非常大，而在某些意图上的样本量缺极度缺乏，为此我们构建了一个有效的群监督模型来解决样本极度不平衡的问题，该模型上线后，准确率从10%+提升到了80%+...在对话管理之后，根据对用户意图和对话控制的理解，会选择检索式粗粒度回答和知识库细粒度回答两种方式。...在获取所有的回答之后，我们会对其进行重新排序，同时，我们还会根据对用户意图的理解和当前用户所处的环节进行相应的推荐，最后生成最佳回答。下图展示了自助问答2.0系统的处理流程。 ?...写在最后 以上对携程度假智能云客服平台进行了介绍，但AI对于携程度假的价值远远不限于此，后续我们会进一步将知识图谱应用于智能推荐和搜索，同时也会实践旅游领域的机器阅读，减少知识图谱构建的费力度，最终实现服务全流程的自动化和智能化
我们识别了以下几个关键挑战： 微调后的 LLM 需要从用户的问题中识别到用户意图和关键信息（槽位） 微调后的 LLM 需要对用户的问题有判断边界的能力，容易混淆的内容将触发意图确认，完全无关的内容将触发兜底话术...基于图的对话流程图的建模 我们使用有向图（Directed Graph）的数据结构来对通用的任务型对话流程进行建模，这比传统的有限状态机更加灵活和通用。...在构建对话流程图时，我们首先定义了一组节点，每个节点代表了对话中的一个关键状态。...对话流程转移图示例（可能没有覆盖全部场景） 初始状态随机生成 在对话系统的开始阶段，用户的首次提问可能包含从零到全部所需槽位的不同信息量。...在后续阶段生成语料时，我们会考虑之前阶段已经提供的槽位信息。
其中，意图对应task-orient对话系统中的intent。而实体信息则用于对话系统中的槽填充。...下面用一张图来表示rasa的整体流程： ?...rasa整体流程 由图可知，当一条用户的表达到达chatbot时，由NLU对封装后的Message进行文本分析，得到意图和实体信息，然后由对话管理核心模块接受原始的用户消息和NLU的分析结果，根据一些策略...在rasa中，这些不同的预处理工作以及后续的意图分类和实体识别都是通过单独的组件来完成，因此component在NLU中承担着完成NLU不同阶段任务的责任。...其中data存放的是意图和实体信息，在后续组件处理时，还会再Message中增加一些变量存储中间结果，即set成员方法的职责。 ?
动作可以是一个返回文本的响应，可以是一个客户端API调用，也可以是一个数据库查询等。在对话流程中当用户输入意图时，机器人会响应对应的动作，从而提供相应的服务。...在对话中，当用户输入了特定意图时，机器人会使用相应的模板来回答用户提问或完成任务。 总的来说，以上每个概念都包含了在对话机器人中的特定角色和任务，以此来负责对话流程和任务的执行。...总的来说，Rasa的NLU处理主要负责将用户输入的自然语言进行解析和理解，包括意图分类、实体识别和槽值填充等功能，以便后续的对话管理和决策模块进行处理和响应。...NLU数据包括用户意图和实体，对话流程数据包括对话状态和对话行为。2.特征提取：Rasa将从NLU数据中提取特征，这些特征将用于训练对话管理模型。...6.模型保存：训练完成后，Rasa将保存最终的模型和配置文件。 在这个过程中，Rasa会涉及多个组件，包括： •NLU组件：负责加载和处理NLU数据，包括意图和实体的提取。
引言 回顾一下自己参与的智能客服系统项目，从技术调研到游戏领域的对话文本数据分析和任务细分定义，再到建模调优以及最后的运营优化等整体流程的学习，收获良多。...一般的智能客服系统包括三大模块，具体系统结构图如下： 对话系统整体结构图 对于多轮任务型对话，首先需要理解用户主要说了啥，怎么说的以及对话的逻辑流程，并借助于对业务的理解以及对话文本的数据分析，抽象出对用户发言的语义理解定义...所以，话题意图的识别效果对后续流程影响较大。 话题意图识别属于文本分类任务，在我们的游戏安全场景中，定义了7种话题类别，包括安全模式、被盗、失误、封号、信用、举报，以及常用性发言。...首先，本话题意图原始数据是基于游戏中一段对话的场景来打标签的，训练集样本的标签准确度不高，因此需要对样本做标签修正的预处理来提纯样本标签。 话题意图分类模块构建 1....后续可以根据业务需求增加后过滤处理操作。
该过程也可以看作一个信息结构化的过程，用户的输入信息一般表示为如下格式： 如图1所示即为一个用户输入语句经过结构化后的示例，该示例中的意图是希望用户提供手机号码信息，因此“act”为“request...如图2所示即为领域识别的流程。 图2 领域识别流程 确定用户输入语句的所示领域后，可以快速帮助我们缩小对话范围，方便我们更加精准的识别用户的对话意图，以及后续的对话过程，提升对话系统的整体效果。...二，意图识别 在确定用户输入语句所属的领域后，接下来需要识别用于输入语句的具体意图（intent），意图识别就是判断用户要做什么，比如用户输入为“帮我订一张火车票”，那么用户的意图即为“订票...图5 基于神经网络的意图识别 三，词槽填充 词槽（slot）是对话系统中的重要概念，词槽的填充是指从用户输入的对话中抽取与对话任务相关及所需的关键信息并补全到词槽中的过程。...图7 编码器解码器模型完成意图分类与词槽填充示例 经过领域识别、意图识别、词槽填充后，自然语言理解模块最终将用户输入的语句转换为结构化的数据。
最近，腾讯为了改善微信小程序的使用体验、防止开发者滥用API，对现有的一些API做了改版，比较重要的就是登录和分享相关的API，这些改动都会涉及到对现有小程序的设计与代码变动(查看官方通知)，所以还是值得关注一下的...今天主要是给大家介绍一下登录相关的这块内容，以下是最近做的一次对该内容的直播的录播视频，感兴趣的朋友可以观看一下： 点击观看相关视频讲解 以下是放在GitHub上的完整示例代码： 小程序端代码：
按上面流程走完之后确认套餐 会进入下发：然后进入加速选择，暂不清楚这里的配置是否支持修改：这里在含有中国大陆区域加速上会做备案校验，如果没有备案，则需要先完成域名备案。...可以看下规则引擎的大概情况，当然后续也可以自己设置：接着就是修改cname以便让规则生效。直接添加，再确认：确定之后就会进行添加，看到解析前面有一个小图标就代表成功了，备注中会表明由eo提供加速。...配置完成后，就支持https了。流量调度需要企业版，这里不展开。源站配置中，如果存在多个源站的，需要在这里进行设置和添加。...注意：开启智能加速后，将增收客户端与 EdgeOne 节点的上行流量费用（客户端 一＞ EdgeOne 节点服务器）和智能加速请求数费用缓存配置中有，节点缓存TTL，浏览器缓存TTL，查询字符串，忽略大小写...离线缓存启用离线缓存后，当您的源站故障，即无法正常回源获取资源时，可使用节点中已缓存的资源（即使资源已过期），直到源站恢复可以根据需求开关或调试，我这里采用的追随策略。
接下来的业务流程处理，就十分值得讨论和考究了。 单个技能并不难，难得是如何处理好与其他已存在技能之间的关系。用户在对话过程中的每一句话，都会被识别意图。 ?...主体流程设计基于用户习惯，只要在后续的对话过程中，把4个主槽位确认完毕，即可完成买电影票的下单行为。 ? ? 对话管理。此处是引用一段在其他文章里面的内容。...因此对话设计需要通过明确提示用户需要进行的反馈，以及能进行的选择，逐步的缩小用户的对话走向，帮助用户明确意图，并完成最终的服务提供。...5、技能测试与版本迭代 通过了自查清单后，然后进入了内部流程测试，一般而言分为两个测试步骤。 内行自测：产品经理（VUI设计师）自己编写对话测试用例。...上线前，依照流程标准，已经做好了数据埋点，并搭建好了完整的用户对话log分析后台。 上线后，通过业务后台观察业务数据，和实际真实用户的表述，继而迭代技能，提升体验。
每一个机器人都可独立成为一个系统，它们具有不同功能，会产生相应的回复。DM通过收集每一个机器人产生的回复，对回复排序后返回。...图5领域知识示意图 同时小蜜的技术分享文档中也给出了自然语言理解的处理逻辑流程。...这张图主要讲述了阿里小蜜NLU部分的处理流程，可以看出意图分类，属性抽取以及基于上下文的意图排序是NLU重要的组成部分，这里给出了每一个部分对应所采用的算法模型，这些算法模型在前文中都有所提及，这里就不在详细展开了...如 Query =提醒我明天查下张震的动作电影好吗？ ? 图10基于文法规则的意图分析示意图 对上面这句Query 经过乔姆斯基文法规则分析后，最终产生了一个机器可以识别的指令。...小结 本文内容的组织也是从如何架构一个一般性的对话系统开始，后续又详细介绍了两个个机器人：阿里小蜜和百度对话的架构设计。本章中间部分介绍了一些对话系统常用的一些工程技术以及工程运维相关的知识。
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