我是一名前端，平时也喜欢写技术博客和交朋友，为此我也创建了微信技术交流群和微信公众号，一般我都会在文章下面贴出公众号和我的个人二维码，给有兴趣的小伙伴们添加微信然后我再拉他们进群这些，但是不停的同意微信好友验证，再发送群邀请真的是太痛苦了，相信很多做公众号的小伙伴都和我一样，作为一名开发，这种重复劳动是绝对不能忍受的
云崽，原神qq群机器人，通过米游社接口，查询原神游戏信息，快速生成图片返回 项目仅供学习交流使用，严禁用于任何商业用途和非法行为
基于DDoS比较广泛，很多机房都会针对DDoS攻击进行，因此，很多企业会选择高防服务器来进行抵御恶意攻击。
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
我们很多人喜欢一些网站或者博客，有时候会错过好东西或者福利，今天介绍下如何用 Telegram 做一个自己的 RSS 订阅机器人，这样我们可以非常方便的通过它来实现在 Telegram 里订阅网站并快速推送 RSS 内容。
ZAB 协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
为什么要掌握JavaScript呢？ 使用JavaScript能能否开发AI应用么？
volute(蜗壳)是一个使用 Raspberry Pi+Node.js 制作的语音助手.
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ZAB的全称是 Zookeeper Atomic Broadcast （Zookeeper原子广播)。Zookeeper 是通过 Zab 算法来保证分布式事务的最终一致性。
通过机器人对象 Bot 的 chats(), friends()，groups(), mps() 方法, 可分别获取到当前机器人的 所有聊天对象、好友、群聊，以及公众号列表。
在过去的几个月中，由于在新生群中回答问题费时费力，同时又有许多重复而又有固定答案的回答，我受到一些知乎文章的启发，维护了一个基于itchat的群聊机器人。从刚开始接入图灵机器人时只会尬聊的机器人，之后又加入了api.ai的按照消息内容自动回复，而后再加入了回复表情功能，使得机器人变得越来越有趣。 现在，由于itchat的更新和被wxpy一些更有趣的功能所吸引，我计划将这个机器人分步重写，并将完整的机器人构建步骤展现给大家。 安装wxpy 安装wxpy非常简单，如果你拥有pip，请直接按照Github中的方法
业务需求：最近需要将自动客户端的自动打包结果的二维码和下载地址推送到tg机器人群，需要了解。
大家每天都在用微信，有没有想过用python来控制我们的微信，不多说，直接上干货！ 这个是在 itchat上做的封装 http://itchat.readthedocs.io/zh/latest/
使用涉交网络作为C2 Server有两个好处，一方面是因为社交网络的服务器稳定，另一个方面是因为在于其通信的数据可以隐藏在正常的流量中，不容易被发现，本节主要是"站在巨人的肩膀"上来介绍通过Telegram的Bots功能结合Python来对API的调用来实现C2。
高防服务器指机房通过主要的高防设备对恶意数据进行有效鉴别和清洗，具有防御网络攻击功能的服务器。
练习: 1. 把 jpg,png,gif 文件夹中的所有文件移动到 image 文件夹中，然后删除 jpg,png,gif 文件夹 2. 把 doc,docx,md,ppt 文件夹中的所有文件移动到 document 文件夹中，然后删除
在2PC模型中，第一阶段是准备阶段。在这个阶段，协调者向参与者发送准备请求，要求参与者准备进行事务提交。
自动签到脚本此脚本涵盖了目前京90%以上的签到任务，我们只需要简单配置，每天定时触发，就可以签到，领奖品了。而且都是免费的。
ZAB 全称为 Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）
本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序。博主在最近有一个监控报警的需求需要完成，然后刚好在学习wxpy 这个东西，因此很巧妙的将工作和学习联系在一起。
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求，开发人员需要考虑六个主要步骤，包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
类型和可测试代码是避免错误的两种最有效方法，尤其是代码随会时间而变化。我们可以分别通过利用 TypeScript 和依赖注入（DI）将这两种技术应用于JavaScript开发。
wxpy基于itchat，使用了 Web 微信的通讯协议，，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能扩展。实现了微信登录、收发消息、搜索好友、数据统计等功能。
概述: 本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序。博主在最近有一个监控报警的需求需要完成，然后刚好在学习wxpy 这个东西，因此很巧妙的将工作和学习联系在一起。 博文中主要
Coze我已经使用过国际版本搭建了自己的 Bot 代理到了 discord，Coze是新一代的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台专为开发下一代AI聊天机器人而设计，该平台允许用户无论是否有编程经验，都能快速创建各种类型的聊天机器人，并轻松部署在不同的社交平台和消息传递应用程序上，它可以创建自己的 Bot 机器人类似 ChatGPT 的插件能够实现不同角色的机器人下面详细介绍一下Coze的 Bot 调教以及搭建 Bot 对接社交平台实战
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一，Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的，每个分区下有多个副本，其中只有一个是 leader 副本，提供发送和消费消息，其余都是 follower 副本，不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息，如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障，follower 副本不会起到任何作用，问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行，当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后，其中一个 follower 副本就会成为该分区下新的 leader 副本，那么问题来了，在选为新的 leader 副本时，会导致消息丢失或者离散吗？Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错？以及 leader 与 follower 副本之间的数据同步是如何进行的？带着这几个问题，我们接着往下看，一起揭开 Kafka 水印备份的神秘面纱。
授权转载自大数据分析和人工智能 作者：小马哥 爱数圈联合创始人 520这一天，也是网络情人节。就在今天，python聊天机器人竟然对我表白了，并且还自动地和微信里面的所有人和群聊天。一时间，所有人以为我变成了聊天达人。具体什么情况，我们慢慢看看怎么实现的。 运行环境 运行平台：Mac Python版本：Python3.6 IDE：spyder wxpy介绍 wxpy 在 itchat 的基础上，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能扩展。 wxpy一些常见的场景： 一些常见的场景 控制路由
0x00:简介 没啥新技术，基本就是老技术。我这里只是做笔记，仅供学习。 0x01:环境部署过程 1、申请TG token https://telegram.me/botfather 📷 这里有api的调用文档 https://core.telegram.org/bots/api 2、利用python 调用 #!python #!/usr/bin/python import sys import time import pprint import telepot bot = telepot.Bot
用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。在具体的任务型场景需要定义有哪些用户行为、用户意图、用户可能说的槽位等，而之后用户模拟器是怎么来推进对话过程的呢？
电报是一个消息传递应用程序，类似于WhatsApp和许多其他应用程序。这是一款维护良好的应用程序，由许多功能提供支持，使其比竞争对手更具优势。 今天，我们正在探索 Telegram 的 API。Telegram 具有一个非常简单的 API，几乎可以自动化任何事情——您甚至可以使用它来向您发送消息。
今天是周三（2020-04-27），分享一句谚语 “积累知识、胜过积蓄金银” 。分享给大家的是 「工具 模块」- wechaty 微信机器人。
上篇 zookeeper的zab协议工作原理之 原子广播 介绍了 zookeeper 广播的原理。
随着智能 AI 的普及，对话式人工智能产品也越来越常见。从产品定义出发，智能问答类产品最根本的价值在于以低成本的优势取代人工工作中大量重复性的部分。我司由于业务系统较为复杂，开发同学大部分的时间都在处理技术支持、业务方、测试同学反馈的真线"问题"。有些"问题"重复性极高，完全可以沉淀为 FAQ。但现状是开发同学依然在重复性地回答之前已经处理过的类似问题，这也占用了同学们大量的时间去进行无效的"沟通"。基于目前的痛点，我们觉得有必要使用智能问答机器人来管理这部分 FAQ，除此之外，智能问答机器人内部也闭环了线上 ONCALL 问答机制，这样更加方便管理所有问题的生命流程，也方便后续问题数据的总结分类及复盘。实现了 ONCALL 跟踪，QA 应答的自动化能力。本文简单聊一聊赋能给政采云同学们的智能问答机器人"贾维斯"的设计及落地推广。
上篇 zookeeper的zab协议工作原理之 原子广播 介绍了 zookeeper 广播的原理。 下篇 来详细的讲解 崩溃恢复模式 的原理 一、什么情况下zab协议会进入崩溃恢复模式？ 1、当服务器启动时 2、当leader 服务器出现网络中断，崩溃或者重启的情况 3、当集群中已经不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信。 二、zab协议进入崩溃恢复模式会做什么？ 1、当leader出现问题，zab协议进入崩溃恢复模式，并且选举出新的leader。当新的lead
最近猪哥感觉不能再拖了，所以就考虑自己开发一个多群直播项目，使用原来我们做的微信机器人项目。
在Python中可以使用wxpy模块中的bot创建一个机器人对象，调用Bot方法会直接返回一个二维码，扫描该二维码登录，获取微信好友，选择一个好友，将该消息自动发送给她，相当于聊天机器人，这就是一个简单的实现
他的流程是这样的，针对客户端的事务请求，Leader服务器会为其生成对应的事务Proposal，并发送给集群中其余机器，然后再分别收集各自的选票。
上次和大家分享了爬取天气信息的python程序，程序上还有很多缺点，需要再了解一些html和css等相关知识后，才会把爬虫的程序做的更好。
思路整理：1、进入心灵鸡汤网页，使用python获取心灵鸡汤内容 2、登陆微信，找到需要发送的朋友 3、发送获取的内容 1、获取心灵鸡汤的内容 如下图，获取第一条鸡汤 实现
根据微信官方对外公开的消息，微信小游戏的脚步越来越接近了。它的开发者资格门槛和使用者门槛都很低，以后必将引爆一波"全民开发小游戏"浪潮。 官方的开发工具创建项目即可获取 `打飞机` 的源码，这是一个很小但五脏俱全的2D游戏，相信大多数嗅觉灵敏的程序员小哥哥们都已经体验并且亲手改造过啦。 这次教程我们就来讨论 **如何在完全不懂服务器开发的情况下做一个实时联网对战的微信小游戏** （联网飞机大战）。 为了能通读这篇文章，你最好： 已经掌握开发简单的微信小游戏，能看懂官方 打飞机 源码就行，甚至会用 Jav
1-将机器人添加到组中。 转到组，单击组名称，单击添加成员，在搜索框中搜索您的机器人，如下所示：@my_bot，选择您的机器人并单击添加。
网站挂了怎么办？有办法实时监控吗？ 一些有时效性的信息我需要第一时间获取他们的信息。 之前一直是在服务器上用脚本监控这些信息，并使用server酱推送到微信的。 这样我就能实时获取到我想要的信息。 可是，前段时间server酱突然被失效，导致网站挂了，我也没能第一时间发现。 于是乎，就想用telegram机器人来代替server酱，再也没有被封的风险 不得不说，telegram的机器人如此强大，各种功能面面俱到
python的环境为python3,搭建环境这里就不说了，之前的文章里有 首先安装一个python的微信库 pip install -U wxpy 下面放出源码： #!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 # @Author : Aiker from wxpy import * # 扫码登陆 bot = Bot () # 初始化图灵机器人 (API key 申请: http://tuling123.com) tuling = Tuling (api_key='c
高可用是很多分布式系统中必备的特征之一，Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的，每个分区下有多个副本，其中只有一个是 leader 副本，提供发送和消费消息，其余都是 follower 副本，不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息，如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障，follower 副本不会起到任何作用，问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行，当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后，其中一个 followe
zookeeper能被各个牛逼的中间件项目中所依赖，已经说明了他的扫地僧地位。就是低调，低调，还是低调。来，左边跟我一起元数据管理，右边跟我一起分布式协调，中间我们一起画个分布式同心锁。
任务型对话模型包括两种方法：Pipeline和End2End，前面介绍了问题定义和建模（任务型对话系统公式建模&&实例说明）、Pipeline方法中的SLU（总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（一）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（二）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（三））、DST（一文看懂任务型对话系统中的状态追踪（DST））、DPL（一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL））、NLG（总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG））。今天简单介绍下部分End2End的方法（End2End的方法也有多种，比如：有的方法虽然是End2End的方法，但是还是单独设计模型的部件，不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块；有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块，完全的End2End），后续抽时间会继续介绍。
coze-discord-proxy 是一款代理Discord-Bot对话Coze-Bot，实现API形式请求GPT4对话模型/微调模型工具。
今天，不是给大家发对象，只教大家方法。今天教大家怎么用 Python 给心动的人每天定时发早安或者晚安。
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