使用该项目，即可对所有的聊天语料进行一次性的处理和统一下载，不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。
在智能手机无所不能的今天，聊天机器人大家并不陌生。语音、文字的，随口都能说出几个。记得最早火起来的，当属人人网上的小黄鸡了吧，那个@小黄鸡风靡一时的时代，如今随着人人网一起光影渐去，令人唏嘘。而那些无聊、逗趣、迷茫的懵懂时光，却历久弥新…… 今天我们就自己来打造一个微信聊天机器人，给大家带来点乐子哈。借助别人已经写好的Python微信调用库——itchat，我们真正要写的代码很少。在代码运行前cmd里运行pip install itchat即可自动下载安装这个库。 Python程序部分，直接上
作者 | 吴金龙 现在一提到聊天机器人，大家就会想起各种算法模型，端到端、生成式、深度增强学习。有一种给我足够多足够好的数据，我就能用算法突破图灵测试的风范。可恨的是，就是没够多够好的数据。相对于英文，中文可用的公开数据集少之又少。 在聊天机器人里，可用的公开对话数据就更少了，比如闲聊类的也就小黄鸡、华为微博数据，而且这些数据也都还不够好。不论是公开数据还是自己抓的各种数据，使用前的清洗都是必须的。清洗数据是个苦活，数据量大时就算投入大量人力也未必有好的产出。本文介绍爱因互动正在使用的一种数据清洗方法，我们
Hi，这里是 HelloGitHub 推出的 HelloZooKeeper 系列，免费开源、有趣、入门级的 ZooKeeper 教程，面向有编程基础的新手。
上周五，微软召开第四代微软小冰发布会。据介绍，第四代微软小冰以全新解锁的情感计算框架为核心，实现了人工智能与人类的无缝流畅对话，甚至根据聊天内容与走向相互打断与追问。而就在此后不久，苹果宣布收购一家机
專 欄 ❈ 段晓晨，写过一点爬虫，写过几篇文章。能力虽有限，会尽量把想说的东西讲清楚。 知乎ID：段小草 知乎专栏：小段同学的杂记， https://zhuanlan.zhihu.com/666666❈—— 提要： 这篇文章里我们会写： 1、如何对一个聊天机器人进行抓包分析接口； 2、如何将现成的聊天机器 API 部署到自己的公众号上； 3、如何实现接收语音消息并调用聊天机器人 API 自动回复文字； 4、如何让机器人根据上下文回复消息。 上篇文章的结尾，我们实现了如下的功能： 1、回复 快递x
https://gitee.com/itcode-itcode/Python.git
基于以上几点，可用基于现有的一些算法来训练自己的模型，当然也可用通过开源的框架来搭建，下面我们就先来实践下基于开源框架的实现。
ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，构建在python上，主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei)。
一个可以自己进行训练的中文聊天机器人， 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人，可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
爬取套图: https://gitee.com/52itstyle/Python/blob/master/Day01/
虽然小黄图微服务还没正式开源，但是这并不影响撸主的继续分享。随着小黄图的逐渐壮大，以后可能发展到十几或者上百个服务也不是不可能，那么随着而来的就是如何轻松快速的构建部署。
引言：自动化永远是避不开的，反正你入职的岗位要不要用自动化，你必须得会一点，加分项。这一块包括自动化一些理念和自动化的工具使用。有同学说问题太多难消化，那就每天只推送十题之内。
我印象最深的功能是可以投票选校花校草。早期的人人还不需要实名，于是隔壁班故意把男生的名字“高俊雄”改成“高倩倩”，传上他的照片，然后一顿 sao 操作，成功让顶着男生头像的“高倩倩”成为当届校花哈哈哈。
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型，它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM）开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练，并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
前段时间，一只可爱的小黄鸭火起来了，据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了，小黄鸭表情包也由一只变成多只，颜色也变幻莫测。
工资高不说，他们还花钱少，穿T恤卫衣，吃黄焖鸡米饭，骑小黄车上下班，一件同款恨不得穿一年。
---- 新智元报道 编辑：Britta Aeneas 【新智元导读】印度AI成神，GPT微博、机器祭司、机械大象层出不穷，当机器人、AI彻底进入我们的生活，甚至渗透进宗教的方方面面，人们是否会面临新一轮的信仰危机？ 数据表明，信仰宗教的年轻人越来越少了。 随着AI、机器人、自动化等等技术的发展，甚至宗教神职都开始被人工智能替代了。 ChatGPT佛祖可以为你排忧解难、机器人牧师可以背诵祷文，布道。信徒和宗教神学家都吓坏了。 出乎大家的意料，印度竟然是走在AI和机器自动化时代的前沿，最先通过现代新
NO4MongoDB在A:{B,C}上建立索引，查询A:{B,C}和A:{C,B}都会使用索引吗？
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型，探讨它们在不同应用场景下的优缺点，并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外，我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
上次我们踩坑总结文章 这些年，你们一起踩过的坑（1） 受到了不少同学的认可。我也确信文中所涉及的问题是非常具有普遍性的，对绝大多数初学者都会有帮助。
PICK 是一款在手机端帮助你告别拖延症的效率工具，依托番茄钟的科学理论，加上趣味激励、清单打卡、好友监督等方式，让你随时随地给自己设定个小目标之后，踏踏实实的赚上个一个亿~
首先搜索 x-sign 这个参数，通过搜索查看最后确定第二个搜索结果是我们想要的。
说是要“找对象”，我们第一个看的却是个叫作“类”的语法结构。这里的类其实和我们日常生活中的“类”的概念差不多。日常生活中，我们把相近的东西归为一类，而且给这个类起一个名字。比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。任何一只特别的鸟都是建立在鸟类的原型基础上的。
引言：自动化永远是避不开的，反正你入职的岗位要不要用自动化，你必须得会一点，加分项。这一块包括，自动化一些理念和自动化的工具使用。有同学说问题太多难消化，那就每天只推送十题之内。
接触微信公众帐号已经有两个多月的时间了，在这期间，除了陆续完善个人公众帐号xiaoqrobot以外，还带领团队为公司开发了两个企业应用：一个是普通类型的公众帐号，另一个是会议类型的公众帐号。经过这3个公众帐号的开发，对目前微信公众平台开放的api算是比较熟悉了，像文本消息、图文消息、音乐消息、语音消息、位置消息等全部用到过，菜单也使用过。所以，就有了写微信公众帐号开发教程的想法，将学习到的技术经验分享出来，帮助更多需要的朋友，也希望借此认识同行的朋友，共同交流，共同进步！
实际上，在Python里面，两个字符串之间如果只有 空格或者 空格+换行符，那么Python会自动把这两个字符串拼成一个，例如：
贪吃蛇——这款游戏我相信应该很多人都有玩过，在CMD下输入一行代码就可以启动贪吃蛇游戏。
网址：http://www.tuling123.com/ 特点：提供场景服务
db.addUser("xingoo","123",true) 参数分别为 用户名、密码、是否只读
我最近在看大名鼎鼎的《Head First 设计模式》。这本「OO 圣经」用 Java 实现各类设计模式，对于我 —— 一个非 Java 爱好者而言，读起来并不过瘾。
你能想象吗?未来你可以生活在一个数字化的虚拟世界里社交、娱乐、创作、交易等等。这是8月上映的电影《失控玩家》结尾所展示的景象，也是近期火热的概念“元宇宙”理想的状态。 元宇宙(Metavers
小黄鸡今日推荐>>>MongoDB篇 diligence redeems stupidity
人工智能难学吗？ 其实不难。一个有大学学历和基本编程经验的开发，在正确的材料和方向引导下3个星期的时间就能实现自己的第一个人工智能，甚至不需要你有python基础，边学python边学AI都行。
作者：saiwaiyanyu 链接：https://juejin.im/post/5dd9e07b51882572f00c4523
输入包含多组测试用例。 每组测试数据首先是一个正整数N，表示本组数据有N个整数。 请处理到文件结束。
解答：重建控制文件，用带backup control file 子句的recover命令恢复数据库。
给定一个包含学生姓名的列表，班级中突然转学进来一名新学生，请将这名新学生的姓名添加到列表中，然后输出修改后的名单。
前面我们介绍了 Caddy 的入门用法，今天我们来介绍下 Caddy 的进阶用法，主要围绕 Caddyfile 来介绍反向代理，重定向，请求匹配等功能。
“一个城市发展的好坏，不光看高楼大厦，还要看隐性的基础设施，水的处理是怎样的，垃圾回收是怎样的。未来，垃圾分类会成为城市配套的一部分，这个行业会更加体面，垃圾分类公司也有可能上市敲钟！”7月19日，在证券日报传媒举办的垃圾分类沙龙上，爱分类创始人徐源鸿如是说。
据说,某程序大师, 经常随身带一只小黄鸭, 在调试代码的时候, 会将小黄鸭放到桌面上,然后详细地向鸭子解释每行代码, 大师在解释每一行代码的过程中, 代码中不完善的地方, 就会很快显现出来, 从而实现调试代码的目的.
C:\Python3.7.0\python3.exe F:/PycharmProjects/python_s3/day13/jichuceshi.py 1 植物 2 动物 >>>1 1 草本植物 2 木本植物 3 水生植物 >>>>b 1 植物 2 动物 >>>2 1 两栖动物 2 禽类 3 哺乳类动物 >>>>2 雏鸡 原鸡 长鸣鸡 昌国鸡 斗鸡 长尾鸡 乌骨鸡 >>>>>b 1 两栖动物 2 禽类 3 哺乳类动物 >>>>3 虎 狼 鼠 鹿 貂 猴 貘 树懒 斑马 狗 >>>>>q
在 IT 的很多术语中，正向解释非常难，反向描述反而更容易懂。幂等性处理就是这类。
“鸡兔同笼问题”是我国古算书《孙子算经》中著名的数学问题，其内容是：“今有雉（鸡）兔同笼，上有三十五头，下有九十四足。问雉兔各几何。”
编写一个程序，接受输入的若干个学生姓名，将这些姓名添加到一个列表中，以便老师查阅。每个姓名应该作为一个单独的字符串输入，使用回车来分隔不同的姓名。
Py 文件操作 一: """1.找到这个文件,双击打开 open(文件路径,mode="",encoding="")mode=>读/写encoding=>文件的编码集是什么 文件路径: 1.绝对路径 d:Tools/Tool/python/a.txt 不安全 2.相对路径 相对于当前你的程序所在的文件夹 ../ 上一层文件夹 mode: r:read 读取""
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