1、前言 IM应用从服务端数据的角度来看，它是一种很特殊的应用场景，抛开基础数据、增值业务和附属功能不谈，单从IM聊天工具的立身之本——聊天数据来说，理论上是不需要在服务端存储的（或者说只需要短暂存储— —比如离线消息，上线即拉走），这也是为什么微信在前段时间号称绝不存储用户聊天数据的原因（从技术上说这不是没有道理的，但到底有没有存储，这已经超越技术范畴了，不在此文讨论之列 ^_^）。 那么为什么说IM系统的服务端从技术上说，是不需要存储聊天数据的呢？ ，聊天消息在此时就相当于左手倒右手——即聊天数据的本质就是从A用户经过服务端到达B用户就完了，服务端完全没必要存储（当然，我们讨论的是技术理想情况，实际上抛开技术因素来说，这么多丰富的用户行为数据你是运营方你会放过吗 对用户而言聊天消息的社会学的本质来说就像两个人在对话，我已经听见你说的就好了，干吗老像复读机一样一遍一遍一说给我听？ 正如上述所言，IM系统中最重要的聊天数据从技术上不说其实是没有存储的必要的。
最近一次和创业者的聊天，让我更加认识到国产汽车的崛起对很多行业包括我们芯片行业来说，真的是息息相关，与有荣焉。 很多芯片公司创业做车载芯片。 为什么之前此类芯片公司不多，而现在突然这么多初创企业敢于进入这个门槛不算低的行业？究其原因在于国产汽车尤其是电动汽车的崛起。最新数据表明，中国汽车出口即将超过日本跃居世界第一。 最近和一位创业者聊天，他是来自合肥的创业者，谈到他们的芯片已经打入了蔚来的供应链。合肥是中国科技大学的所在地，因此，有人才优势。而蔚来在合肥建厂，合肥的芯片公司近水楼台先得月。 国产汽车厂自创立之初就直接面对世界第一的选手特斯拉。即便只做到不落下风，在面对欧美老牌车厂，直接就可以降维打击了。这也是为什么比亚迪市值世界第三，蔚来几年间就超过了百年的宝马。 比亚迪为了让自己的零部件或者零部件更有竞争力，各个部门是完全参与社会同类厂商的竞争。只有能够在社会上有竞争力之后，比亚迪汽车才会采购自己的芯片。因此，比亚迪其实也需要大量对外进行采购。
通话场景深度定制产品，提供含 UI 组件助您1天上线微信视频聊天同款能力，实现通话场景各功能，更有多人通话、离线推送等高级功能
你好，我是徐文浩，一个创办过一家 AI 聊天机器人公司的工程师。 这也使我深深意识到，今后 AI 应用不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员的专利了，而是变成了每个工程师都可以快速学习并参与开发的领域。 为什么人人都应该学习 如何开发新一代 AI 应用？ 说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？我从去年 12 月份就开始筹备《AI 大模型之美》，希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。 再跟大家聊聊「我」 我是在 16 年离开飞速发展的拼多多，创办了一家人工智能聊天机器人公司 BotBotHub，为走向海外的中国企业提供智能客服和社交网络营销服务。 当然也正是有了这次 AI 聊天机器人的创业经历，可以说在 AI 应用开发领域算是有比较丰富的前沿实战经验，所以我更加有信心能带给你一手的实战经验。
（音译，Fei-Fei Li）的爱徒，在推特上有14.9K关注者，我越看他那张方块脸，越觉得他长得像贾斯丁·汀布莱克（Justin Timberlake）。 前天晚上，我跟另一个研究生Jason Freeman（杰森·弗里曼）聊天，他在微软的西雅图总部工作了4年，在目前越来越有名的TypeScript团队工作了3年（TypeScript是静态的JavaScript 这玩意和我的领域不搭，为什么我要浪费时间去学？ 杰森的论点是，如果我学了它们的理论（甚至把它们实现一遍），就能更好的应用它们。我说：你把直觉（intuition）当什么了？ 就是别让你的算法过度拟合数据（当然L1，L2等等都有区别，但这些区别都很简单，L1让你关注某个值，L2让你利用所有的值）。 为什么我谈这么多关于理论的问题？ 我认识一些国内的大学同学，都异常优秀，他们努力的程度是我一辈子都比不上的，他们中一部分人因为运气不好（高考），不幸去了一些相对不是那么优异的大学，但是他们用努力弥补这个缺陷，对数学和各种学科展开攻克，很多人的阅读量和数学解题技巧也是我不能企及的
QQ最早期的版本，99年推出的版本已经有语音聊天功能，其次是视频聊天，也就是音视频功能也有十多岁了。所以相当老，这么老的产品怎么办？ 之前所做的事情一直在比较重的体验上走，一直到2014年1月份才开始真正在手机上发力出这个版本，为什么这样做？其实也是一样的。QQ视频曾经的场景消失了，这是我们不得不面临的问题。 用户要解决交友怎么办？ 约炮，光文字聊天不是那么，直接线下跑异地成本高，怎么办呢？视频一下。那个时候QQ上面找人或者请求加好友，搜索栏上有两个东西用得最多，第一个，是否在线？第二个，是否有摄像头？ 这是很现实的场景。曾经这个场景非常大的，有大几千万量在上面跑。但是移动互联网来了，整个这个场景一下就没有了，这个场景没有了。 新的场景在哪里？ 最后是解决用户外延出的生活问题，比如游戏、购物、音乐、阅读、健康、吃喝玩乐。这些都是大家看到的。可能通过这样一个梳理，大家就很清楚路径。
3、Web的安全与架构 学习HTML5，网上有很多很多教程，以前酷壳也介绍过很多，我在这里就不罗列了。 推荐阅读《代码大全》《重构》《代码整洁之道》 高级深入 1、C++ / Java 和面向对象 我个人以为学好C++，Java也就是举手之劳。但是C++的学习曲线相当的陡。 写一个网络聊天程序，有聊天服务器和多个聊天客户端（服务端用UDP对部分或所有的的聊天客户端进Multicast或Broadcast）。 写一个简易的HTTP服务器。 4）有朋友说技术都是工具，不应该如此痴迷这句话没有错，有时候我们需要更多的是抬起头来看看技术以外的事情，或者是说我们在作技术的时候不去思考为什么会有这个技术，为什么不是别的，问题不在于技术，问题在于我们死读书 5） 对于NoSQL，最近比较火，但我对其有点保守，所以，我只是说了解就可以。对于Hadoop，我觉得其在分布式系统上有巨大的潜力，所以需要学习。
博文菌最近看知乎上有一位小伙伴“知乎用户Di4RhU”分享了阅读源码对他的帮助，发现学会高效阅读源码还是挺有用的！ 博文菌上学那会儿，也是位一线技术人，经常调用一些开源框架，发现BUG后，在不断调试的过程中，也需要看一些调用的开源代码是怎么写的，问题出在哪里，我想如果能学会高效阅读源码的话，可能在调试解决问题的时候会少一些畏难情绪 的主题分享，大家有任何问题也可以在直播间直接向老师提问，在线解答你阅读源码过程中的一切疑问！ 扫描下方海报二维码【预约】本场直播，就会准时收到直播间提醒哦！ 为了开播不迷路，快快扫码预约吧！ 俞超老师著作 ▊《跟闪电侠学 Netty：Netty 即时聊天实战与底层原理》 俞超 著 阅读量100w+Netty底层原理完整体系拓荒者首著 一线大厂生产环境高并发实践研究总结 覆盖99%以上Netty 上篇通过一个即时聊天系统的实战案例，让读者能够系统地使用一遍 Netty，全面掌握 Netty 的知识点；下篇通过对源码的层层剖析，让读者能够掌握 Netty 底层原理，知其然并知其所以然，从而编写出高性能网络应用程序
度娘是这样说的： Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 大蕉是这样说的： Kafka就是汪星人，有人丢飞盘就汪汪汪。 其实Kafka就是一个消息中间件，用来在进行N对N的消息传播，跟聊天室同一个道理，那么Kafka提供了什么样的功能呢？ 这时候A系统接收到消息，就屁颠屁颠跑去更新缓存里的配置项啦。 高效，嗯，对。 完事。 应用场景三：机器学习模型更新。 跟应用场景二一样，也是线上有个模型，然后跑得好好的，现在需要更新，咋办？ 应用场景四：Oracle库实时同步 这个就很少人能想到啦，如果我们在MongoDB有数据，需要实时跟Oracle保持一致，咋办咋办咋办？ 这个没啥好说的，SparkStreaming自己去官网看。 完事。 昨天想了一下，握草，原来Kafka能干这么多事呢。
关于视频有一些常见的问题，尤其是从技术角度来看电子商务。例如，添加视频的最佳方法是什么？我们是否应用使用CDN，在YouTube上上传视频，并在我们的网站上嵌入链接，或者其他什么？ 即使你的目标受众可以在描述部分阅读数百个单词，但我的建议是只展示60到80个单词，并将其余的隐藏在“更多”里面。 如果你是一家向多个国家/地区供应产品的企业，尝试使用支持多种语言的在线聊天软件 ，以帮助你与海外客户建立更好的关系。 导读：在我的网站上是否真的需要在线聊天软件呢？ 当潜在客户在产品页面决定是否要购买该产品时，在他们脑海中思考的最重要的问题是“我为什么信任这家公司？” ? 在 Workplace Depot,我们整个网站（包括产品页面）都使用这个信任标识，这就是为什么这几个月我们转化率增长的原因。
腾讯说：我一向低调行事，我不怕事，也不惹事，经过 3Q 大战，我已经是一个非常清楚自己的人，变得成熟稳重，你头条还是太年轻了。 今天早上，醒来，看到知乎上有人在提问： 腾讯与今日头条的冲突正在升级吗？ 现在网络平台之间，已经由 “争夺用户量” 转移到 “争夺用户时间量” 的战场上来了。也就是说互联网巨头的们的征战重心将进入 “时间战场”。 流量已经到达顶峰或者达到最大化了，再拼流量已经没啥了，因为流量就这么多了，现在已经转移到争夺用户的时间量上来了。 你想想，现在微信去年年底，今年年初的时候刚刚宣布月活 10 亿的用户，在流量上，在国内用户量上，其实已经没有增长空间了，头条系的产品，已经把用户的时间给锁住了，每个用户在哪个平台上消耗的时间最长，将是平台竞争的核心战场 就在今天头条系开始全网进行道歉，为什么呢？如下： ? ? 今日头条（字节跳动）旗下抖音平台在搜索引擎广告投放中，出现侮辱英烈邱少云的内容。
对话式 AI (聊天机器人)涉及到三个维度的问题：(1)语言技能(2)知识获取(3)对话行为。 这三者虽然强相关，但人类大脑通过单独的实验，在不同的时间段内，可能使用不同的神经区域来获得这些优点。 语言和知识能否分开处理，使后者的成长不需要与前者混合 如果可行，我们如何模拟这种半独立性 我将介绍一种新的方法，称为深度克隆方法(DCM)。 另一方面，深度学习无论对哪种应用都使用同的神经元，典型的神经元如下图所示。在不同网络中有神经元模型的变化，然而没有涉及归因于自然语言处理的任何特定角色。 基本上有四条主要公路(黑色、红色、蓝色和橙色)。 进一步处理最终网络以将重复神经元压缩成单独的神经元。 这个最终过程产生一个基于事件的本体，其中每个事件概念都连接到大量的仪器上。 总结 以下是深度学习与深度克隆的对比： 深度学习具有不分解作为需要本体论处理的单独步骤的优点。 深度克隆取决于分解过程的质量。 深度克隆具有数据量小和单步收敛的优点。
也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。 更严谨的RPC基础知识介绍，请阅读：《即时通讯新手入门：快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》。 5、为什么需要RPC？ 6、为什么不直接使用HTTP，而要搞RPC？ 在日常业务中我们可以把功能封装成静态库、动态库、sdk、独立服务等，最常见也最方便的还是HTTP这种形式的调用。 虽然国家一直在提倡使用普通话交流，但是这么多年过去了，你回一趟家乡探个亲什么的就会发现身边的人还是流行说方言。 基于 TCP 实现的 RPC 调用，能够灵活对协议字段进行定制，减少网络开销提高性能，实现更大的吞吐量和并发数，但要关注底层细节，在进行数据解析时更加复杂一些（比如最受欢迎的Protobuf的使用）。
在客观描述的基础上，你可以再加上自己的判断和尝试解决的结果。 不要只说“我执行了xxx语句为什么结果不对”，这样别人只能回复你“……”。 4.最好选择QQ群和论坛提问 这一点是我个人针对本教室的听众的建议。 当然你也可以直接问我，但有时可能我不在，或者没看到，有些问题我也未必知道答案。而且单独提问，大家互相之间看不到，很可能是在重复问同样的问题。 综上所述，我认为一个比较好的提问方式是：在你尝试自己搜索后依然不能解决问题时，在QQ群里或者论坛上描述清楚你的问题，包括你要做什么，遇到了什么状况，你的代码、输出、报错信息，足够信息量的截图和代码片段， 尝试请教懂行的朋友以找到答案 如果你是程序员，尝试阅读源代码以找到答案 提问时 仔细挑选论坛 面向新手的论坛和互联网中继聊天（IRC）通常响应最快 第二步，使用项目的邮件列表 使用有意义且明确的主题
前两天，我跟一个面试官聊天，发现一个普遍现象，不少候选人，对数据库的认知，还处在比较基础的阶段，以为会写“增删改查”、做表关联就足够了，那些工作中经常出现的问题，却支支吾吾答不上来，比如： 使用索引查询一定能提高查询的性能吗 一共 45 讲，全部更新完毕，信息量超大，结合了丁奇自己的理解和实战心法，还深入探讨了 36 个 MySQL 常见痛点问题，再配合手绘的 100+ 详解图，真正梳理出一条完整系统的 MySQL 学习路径 只要能认真跟着学，一定能搞懂 MySQL 中那些经典、巧妙的设计，并且把这些设计思路应用到自己的工作中，可以说是长期的影响到了我。 这是极客最早的专栏之一，但真正有价值的内容，是经得起时间检验的。 说了这么多，看看目录吧。 想当年，我们哪有这种待遇，几十块就能获得技术大牛的经验总结。想都不敢想，只能自己摸爬滚打，踩坑试错。 所以，真正的好内容，值得被更多人知道。 点击「阅读原文」，来一起站在丁奇的肩膀上玩转 MySQL。需要的朋友，自己把握！
在这么多的故事中，选择一个感兴趣的内容点击进去，在出现的这个页面里，就为你准备了关于这个故事的「作者」、「摘要」、「浏览量」、「标签」等信息。 看起来很像聊天界面对不对？ 但是和聊天好像又不太一样，因为并没有输入框让你输入信息进行交流呀。所以这要怎么玩？ 仔细看，原来界面上出现提示：「点击屏幕开始对话阅读，长按两秒自动播放」。 比如「你能不能从我女朋友身上下来」、「死鬼 cp 的日常」、「火影忍者之一脚大结局」等故事。 ? 不过，有一些故事在加入了这些功能后，体验感略差，有点画蛇添足的感觉。 不用担心，小程序早已考虑到你的顾虑，除了搜索框助你快速找回失踪的故事。 在我的页面里，也贴心地记录了你最近的阅读记录。 在小细节上处理得真让人满意，曾经饱受从首页翻翻翻到指定页的痛苦，终于不用再经历。 生成我的专属故事 细心的你一定也发现了，在阅读页面的右上方有一个像易拉罐拉环的按钮，这是什么？
网络上有海量的文本信息，想要处理这些非结构化的数据就需要利用 NLP 技术。 本文将介绍 NLP 的基本概念，2大任务，4个典型应用和6个实践步骤。 NLP 为什么重要？ 但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频… ? 在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。 自然语言：我背有点驼(非自然语言：我的背部呈弯曲状) 自然语言：宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝（微博上这种段子一大把） NLP 的2大核心任务 ? 语言的使用要基于环境和上下文。 NLP 的4个典型应用 ? 情感分析 互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的情感是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。 NLP 的4个典型应用： 情感分析 聊天机器人 语音识别 机器翻译 NLP 的6个实现步骤： 分词-tokenization 次干提取-stemming 词形还原-lemmatization 词性标注-
本文是用机器学习打造聊天机器人系列的第三篇，通过阅读本文你将对聊天机器人的实现有一个大致的思路。 我们的聊天机器人将具备什么样的特性？ 用户可以使用人类自然语言的方式来表达自己的意图。 ，这样匹配问题的时候，就要和所有的问答对数据比较一遍，如果数据量很大的话，效率肯定是很慢的； 策略:将问答对分类存储，比如在mongodb中，不同类型的问答对存储在不同的集合里，这一步称为意图分类，所以我们需要通过另外的算法来确定输入句子的意图类别 那么句子又是怎么转成向量的呢？这里我们采用了平均向量的方法，就是先对句子分词，然后将词向量相加再除以向量的个数。至于为什么余弦值可以表示两个向量的相似度，我们同样也会在原理的部分进行介绍。 如何让机器人说我想听的话？ 由于我们可以自己调教机器人，所以你可以将其调教成仅属于你自己的独一无二的性格。 ok,本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O。
这么多的客户和群聊，对于单一个销售人员来说就非常头疼。很容易就忘记这个客户是哪个分区、哪个类别、哪种标签的。 而且销售人员主要的工作就是要精细化运营、每天都要和客户以及群聊 聊天。 什么时候聊、怎么聊、聊什么都是大学问，而且一旦和这么多客户、群聊聊天更是难上加难。类比一下，时间管理大师最多也只能和 10 个人聊也已经顶天了。 但是在配置侧边栏应用的 HTML 地址时，你是不能直接填 localhost 的，必须是可信域名！网上有些教程可能会让你直接改 hosts 文件来将域名转向 localhost。 :5000 不过，在企业微信侧边栏上调试我们的应用还是很麻烦，我们更希望的是可以直接在浏览器上调试程序，等开发差不多了，再去真实的侧边栏环境下调试。 考虑到这一点，我在我的前端模板里也实现 Mock 模式。具体怎么玩可以看 这里，可以直接 Mock 客户端 API 的返回值和用户身份信息。能大大提高开发效率。
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