读取文本文件时，需要在使用open函数时指定好带路径的文件名（可以使用相对路径或绝对路径）并将文件模式设置为'r'（如果不指定，默认值也是'r'），然后通过encoding参数指定编码（如果不指定，默认值是None，那么在读取文件时使用的是操作系统默认的编码），如果不能保证保存文件时使用的编码方式与encoding参数指定的编码方式是一致的，那么就可能因无法解码字符而导致读取失败。下面的例子演示了如何读取一个纯文本文件。
在实际开发中，常常需要对程序中的数据进行持久化操作，而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词，可能需要先科普一下关于文件系统的知识，对于这个概念，维基百科上给出了很好的诠释，这里不再浪费笔墨。
实际开发中常常会遇到对数据进行持久化操作的场景，而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词，可能需要先科普一下关于文件系统的知识，但是这里我们并不浪费笔墨介绍这个概念，请大家自行通过维基百科进行了解。
这次将介绍有关文件和异常的处理，包括读写文本文件、二进制文件、JSON 文件，异常处理，以及 pathlib 模块的介绍。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
BaseException 所有异常的基类 | | +-- SystemExit 解释器请求退出 | | +-- KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) | | +-- GeneratorExit 生成器调用close（）方法时触发的 | | +-- Exception
第七章 异常 7.1 异常的简介和异常的处理 异常 程序在运行过程当中，不可避免的会出现一些错误，比如： 使用了没有赋值过的变量 使用了不存在的索引 除0 ... 这些错误在程序中，我们称其为异常。 程序运行过程中，一旦出现异常将会导致程序立即终止，异常以后的代码全部都不会执行！！！ -------------------------------------------------------------------
构造一个爬虫需要以下四个步骤：分析目标、下载页面、解析页面、存储内容，其中存储内容暂且不提。（因为我还没学） ◆ 分析目标：我的目标是抓取糗事百科24小时热门笑料的第一页的所有笑料内容，不包括图片信息
摘要：本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案，主要介绍了三大类任务：第一类任务是文本分类任务，业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析，同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践；第二类任务是文本生成任务，介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案；第三类任务是相似文本召回任务，业务主要是广告算法词召回，线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
异常就是运行期检测到的错误。计算机语言针对可能出现的错误定义了异常类型，某种错误引发对应的异常时，异常处理程序将被启动，从而恢复程序的正常运行。
2020年年初全国爆发新冠肺炎，很企业都遭受了很大损失。在疫情期间，机器人代替人类工作无疑是最佳选择，不管是物理机器人，还是安装部署在电脑上软件机器人RPA，都是不错的选择。加上这几年全球经济比较环境不太好，RPA机器人也是企业提效能的一大利器。无论是新冠肺炎对RPA行业的影响，还是全球经济不景气的影响，2020年肯定是RPA行业的爆发年。RPA行业爆发了，跟随而来的是，整个行业的变革和升级，那么意味RPA行业肯定需要大量的开发、实施、咨询、销售人员。51RPA小编整理了40个RPA面试试题，不管 开发、实施、咨询、销售人员都可以看看，对面试肯定是由帮助的。RPA人才在2020年肯定非常抢手，加油中国，加油RPA从业者。
两天前，谷歌类 ChatGPT 产品 Bard 迎来了大规模的更新，加入了很多呼声很高的新功能，比如识图能力，号称「史上最大升级」！
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
当Python检测到一个错误时，解释器就无法继续执行了，并且给出一个错误提示。比如写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据，网络突然中断。这时候，就需要捕获处理它，否则程序会终止执行。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最热门的技术之一，它通过构建能够理解和生成人类语言的机器，正在不断推动技术的发展。本文将为您提供NLP的全面介绍，包括其定义、重要性、应用场景、工作原理以及面临的挑战和争议。
摘要：最近的研究已经证明了基础代理在特定任务或场景中的成功。然而，现有的代理无法在不同的场景中进行泛化，主要是由于它们的观察和行动空间的多样性以及语义差距，或者依赖于特定任务的资源。在这项工作中，我们提出了通用计算机控制（GCC）设置：构建基础代理，它们可以通过仅以计算机的屏幕图像（可能还包括音频）作为输入，并产生键盘和鼠标操作作为输出，类似于人机交互，从而掌握任何计算机任务。为了针对GCC，我们提出了Cradle，一个具有强大推理能力的代理框架，包括自我反思、任务推理和技能培养，以确保在各种任务中具有泛化能力和自我提升能力。为了展示Cradle的能力，我们将其部署在复杂的AAA游戏《荒野大镖客II》，作为朝着GCC迈出的一次初步尝试，这是一个具有挑战性的目标。我们的代理可以在这款复杂的AAA游戏中按照主线剧情进行，并完成真实任务，几乎不依赖于先前的知识和应用特定资源。
自成立以来，搜索引擎已经从基本搜索代理变成了基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的复杂算法。这些创新技术从两个完全相反的角度影响搜索引擎优化（SEO）空间。
可以与人交往的个人家庭机器人开始从实验室走出，进入我们的家庭。但人类准备好邀请他们进入他们的生活吗？经过数十年的研究，建造机器人甚至比流行科幻小说中的机器人还要复杂。
在 Python 中，所有异常必须为一个派生自 BaseException 的类的实例。 通过子类化创建的两个不相关异常类永远是不等效的，既使它们具有相同的名称。
XML 用于存储数据,数据的形式类似于树结构(参考: http://www.runoob.com/xml/)
在Python编程过程中，我们有时会遇到SyntaxError错误，特别是在处理文本数据时。其中一个常见的SyntaxError错误是(unicode error) 'utf-8' codec can't decode byte 0xa3 in position 15: invalid start。这个错误表示Python无法解码特定字节。 这篇博客将为你介绍这个错误的原因，并提供一些可能的解决方案。
XAI 主要解决以下问题：对于使用者而言某些机器学习模型如同黑盒一般，给它一个输入，决策出一个结果。比如大部分深度学习的模型，没人能确切知道它决策的依据以及决策是否可靠。如图 1 的 output 所示，为一般网络给出的决策，缺乏可解释性的结果让使用者感到困惑，严重限制了其在现实任务中的广泛应用。
当使用Python的自然语言处理库（NLTK）的时候，你可能会遇到一个LookupError的错误，错误信息中提示："Resource [93maveraged_perceptron_tagger[0m not found"。这个错误通常出现在你尝试使用NLTK进行词性标注（part-of-speech tagging）时。这篇博客文章将向你介绍该错误的原因，以及如何通过使用NLTK Downloader来解决这个问题。
摘要：本手册介绍了模拟赛车锦标赛的比赛软件，在进化计算领域和计算智能与游戏领域的大型会议上举办的国际比赛。 它提供了架构的概述、安装软件的说明以及运行包中提供的简单驱动程序、传感器和执行器的描述。 1.介绍： 本手册介绍了模拟赛车锦标赛的比赛软件，在进化计算领域和计算智能与游戏领域的大型会议上举办的国际比赛。 比赛的目标是为赛车设计一个控制器，用于首次单独在未知轨道比赛中同其他赛车比赛。 控制器通过多个传感器来感知赛车环境，这些传感器描述了汽车状态（燃料水平，发动机转速，当前档位等），汽车周围环境的
作为机器学习的一个分支，深度学习可以说是当下相当热门的一个话题。像Google、Microsoft、IBM这样的巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们的目标是为了开发能够学习越来越多复杂任务的神经网络。但是它是如何工作的呢？本文中我们一起来进行探讨。 你有收到过垃圾邮件吗？ 当下垃圾邮件过滤器早已替我们过滤掉大部分我们不想收到的电子邮件，且精度十分之高。但是并没有多少人知道这些垃圾邮件是如何与正常邮件筛选开的。因为新的垃圾邮件地址能够很容易重新注册，所以不能简单地基于发件人地址来进行过滤。第二个
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：Joni 人机回圈（Human-in-the-loop，HITL）是人工智能的一个分支，它利用人类和机器智能来创建机器学习模型。从本质上讲，人机回圈将自动化的问题重新定义为了人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）设计问题。本文选择了三篇不同领域的研究论文简述人机回圈的应用。 一直以来，人们致力于使用 AI、ML 实现各种流程或任务的自动化（Automation）。然而，人们总是忽略这样一个问题，即这种全面的自动化、由机器接管全部任务
OpenAI 发布会带来了全新的开发方式——Assistants API，这背后基于的正是你可能闻所未闻的 AI Agent 智能体技术。本篇文章将为你全面解析 AI Agent 的概念、技术框架与应用场景。长文干货，先码再看！
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
我们之前介绍过，按照应用场景的不同，聊天机器人可以分为问答系统，对话系统以及闲聊机器人三类。今天我们就来详细讲一讲其中的生成型闲聊机器人。
作为最早提出 Affordance 这一概念的学者，James Gibson 在他的书 [1] 中正式定义了 Affordance：
sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 sys.modules.keys() 返回所有已经导入的模块列表 sys.exc_info() 获取当前正在处理的异常类,exc_type、exc_value、exc_traceback当前处理的异常详细信息 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0) sys.hexversion 获取Python解释程序的版本值，16进制格式如：0x020403F0 sys.version 获取Python解释程序的版本信息 sys.maxint 最大的Int值 sys.maxunicode 最大的Unicode值 sys.modules 返回系统导入的模块字段，key是模块名，value是模块 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 sys.platform 返回操作系统平台名称 sys.stdout 标准输出 sys.stdin 标准输入 sys.stderr 错误输出 sys.exc_clear() 用来清除当前线程所出现的当前的或最近的错误信息 sys.exec_prefix 返回平台独立的python文件安装的位置 sys.byteorder 本地字节规则的指示器，big-endian平台的值是'big',little-endian平台的值是'little' sys.copyright 记录python版权相关的东西 sys.api_version 解释器的C的API版本 sys.version_info >>> sys.version_info (2, 4, 3, 'final', 0) 'final'表示最终,也有'candidate'表示候选，表示版本级别，是否有后继的发行 sys.displayhook(value) 如果value非空，这个函数会把他输出到sys.stdout，并且将他保存进__builtin__._.指在python的交互式解释器里，'_' 代表上次你输入得到的结果，hook是钩子的意思，将上次的结果钩过来 sys.getdefaultencoding() 返回当前你所用的默认的字符编码格式 sys.getfilesystemencoding() 返回将Unicode文件名转换成系统文件名的编码的名字 sys.setdefaultencoding(name)用来设置当前默认的字符编码，如果name和任何一个可用的编码都不匹配，抛出 LookupError，这个函数只会被site模块的sitecustomize使用，一旦别site模块使用了，他会从sys模块移除 sys.builtin_module_names Python解释器导入的模块列表 sys.executable Python解释程序路径 sys.getwindowsversion() 获取Windows的版本 sys.stdin.readline() 从标准输入读一行，sys.stdout.write("a") 屏幕输出a
什么是 RPA？RPA 是机器人流程自动化 Robotic Process Automation 的简写。在《智能RPA实战》中，我们这样定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按照规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。一句话总结就是：用软件机器人自动化之前由人完成的任务。
纯学术性地建立机器学习模型与为企业提供端对端的数据科学解决方案（如生产制造、金融服务、零售、娱乐、医疗保健）之间存在着巨大差异。
有没有遇到过这样的问题，读取文件被提示“UnicodeDecodeError”、爬取网页得到一堆乱码，其实这些都是编码惹的祸，如果不能真正理解编码的问题所在，就像开车没有带导航，游泳没有带有度数的眼镜。如果你正在为此而 头疼，不妨来看看这篇文章，里面或许有你要的答案。
了解用于编辑电子表格、下载文件和启动程序的各种 Python 模块是很有用的，但有时您需要使用的应用没有任何模块。在计算机上实现任务自动化的终极工具是你编写的直接控制键盘和鼠标的程序。这些程序可以通过发送虚拟击键和鼠标点击来控制其他应用，就像你坐在电脑前亲自与应用进行交互一样。
当越来越多的AI技术引入运维领域后，我们能憧憬，我们的征途，正驶向星辰大海吗？
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】GPT-4等大模型组成的AI智能体，已经可以手把手教你做化学实验了，选啥试剂、剂量多少、推理反应会如何发生，它都一清二楚。颤抖吧，生化环材圈！ 不得了，GPT-4都学会自己做科研了？ 最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。 他们做出了一个会自己做实验、自己搞科研的AI。这个AI由几个大语言模型组成，可以看作一个GPT-4代理智能体，科研能力爆表。 因为它具有来自矢量数据库的长期记忆，可以阅读、理解复杂的科学文档
在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博士后。我们开发的 NLP 技术琳琅满目，包括输入法、分词、句法/语义分析、文摘、情感分析、问答、跨语言检索、机器翻译、知识图谱、聊天机器人、用户画像和推荐等，已经广泛应用于 Windows、Office、Bing、微软认知服务、小冰、小娜等微软产品中。我们与创新技术组合作研发的微软对联和必应词典，已经为成千上万的用户提供服务。
选自GitHub 机器之心编译 自然语言处理（NLP）是人工智能领域下的一个庞大分支，其中面临很多机遇与挑战。斯坦福大学李纪为博士在他的毕业论文《Teaching Machines to Converse》中对 NLP 领域近期的发展进行了解读。这篇博士论文从多个方面尝试解决如今对话系统面临的诸多问题：(1) 如何产生具体、贴切、有意思的答复；(2) 如何赋予机器人格情感，从而产生具有一致性的回复；(3) 最早提出使用对抗性学习方法来生成与人类水平相同的回复语句——让生成器与鉴别器不断进行类似「图灵测试」
FPS游戏可以说一直都比较热门，典型的代表有反恐精英,穿越火线,绝地求生等，基本上只要是FPS游戏都会有透视挂的存在，而透视挂还分为很多种类型，常见的有D3D透视,方框透视,还有一些比较高端的显卡透视，在透视实现难度上，方框透视是最复杂的一种，本教程将学习方框透视的实现算法，并编写通用辅助实现透视效果。
[ 导 读 ]条件语句通过一个或多个布尔表达式的执行结果（真值或假值）决定下一步的执行方向。所谓布尔表达式，即对某个对象进行布尔运算，产生一个bool值。条件语句的运行逻辑为：如果条件被满足（返回真值），可以做某件事情；如果条件不满足（返回假值），就做另一件事情，或什么也不做。
NLP是人工智能领域中的重要一环，NLP的进步将推动人工智能的发展。在过去的二十年里，NLP利用机器学习和深度学习的研究成果，在很多方面取得了长足的进步。未来十年，将是NLP发展的黄金时期。本文中，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们将为我们盘点NLP已经取得技术进展，并展望未来的研究热点。
互联网的出现为大量内容创建者打开了创造内容产出信息的大门。因此，现在网络上存在大量高质量的用户生成内容。为了帮助计算机对这些文档内容有更好的理解，我们需要一种有效的方式来组织和表示这些数据。针对这个问题，人们认为可以把数据中隐藏的知识用图结构的形式进行表示，于是基于语义网概念提出了知识图谱来解决这个问题。
导读：条件语句通过一个或多个布尔表达式的执行结果（真值或假值）决定下一步的执行方向。所谓布尔表达式，即对某个对象进行布尔运算，产生一个bool值。条件语句的运行逻辑为：如果条件被满足（返回真值），可以做某件事情；如果条件不满足（返回假值），就做另一件事情，或什么也不做。
本阶段课程适合2年级以上刚开始接触EV3机器人的同学们。 本篇请下载 LEGO Mindstorms教育版软件 有条件的话，请为孩子添置一套EV3套装，让课程内容可以同步练习进行动手实践。 经过上周，讲了“阵列运算”模块的内容后，本号粉丝量飞涨了一把。 非常感谢大家的帮忙，请继续帮推，我们的好内容还有很多呢！ 同时，老丁非常欢迎更多小朋友和大朋友一起加入我们这个分享平台。 确实有很多小伙伴想要了解这些“非基础”模块的使用方法。 其实后续还有很多，比如“我的模块”的创建，蓝色的高级模块应用等等。 我们以后有机
机器之心报道 机器之心编辑部 机器之心已经体验上了Bard。 在 OpenAI GPT-4 发布、微软将 GPT-4 接入 Office 全家桶这样一波碾压后，谷歌也有了新的动作！ 刚刚，谷歌宣布正式公开发布其聊天机器人产品 Bard。谷歌表示此举是为了广泛获得来自用户的反馈，以支持其在对话式生成模型赛道上与微软竞争。 据谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊的推特，此次开放使用将首先从美国和英国的用户开始 —— 用户可以申请加入 Bard 的候补名单（waitlist）。 此外，Bard 目前仅支持英语，且不具备编
以下是 Python 内置异常类的层次结构： BaseException +-- SystemExit +-- KeyboardInterrupt +-- GeneratorExit +-- Exception +-- StopIteration +-- ArithmeticError | +-- FloatingPointError | +-- OverflowError | +-- ZeroDivisionError +-- AssertionError +-- AttributeError +-- BufferError +-- EOFError +-- ImportError +-- LookupError | +-- IndexError | +-- KeyError +-- MemoryError +-- NameError | +-- UnboundLocalError +-- OSError | +-- BlockingIOError | +-- ChildProcessError | +-- ConnectionError | | +-- BrokenPipeError | | +-- ConnectionAbortedError | | +-- ConnectionRefusedError | | +-- ConnectionResetError | +-- FileExistsError | +-- FileNotFoundError | +-- InterruptedError | +-- IsADirectoryError | +-- NotADirectoryError | +-- PermissionError | +-- ProcessLookupError | +-- TimeoutError +-- ReferenceError +-- RuntimeError | +-- NotImplementedError +-- SyntaxError | +-- IndentationError | +-- TabError +-- SystemError +-- TypeError +-- ValueError | +-- UnicodeError | +-- UnicodeDecodeError | +-- UnicodeEncodeError | +-- UnicodeTranslateError +-- Warning +-- DeprecationWarning +-- PendingDeprecationWarning +-- RuntimeWarning +-- SyntaxWarning +-- UserWarning +-- FutureWarning +-- ImportWarning +-- UnicodeWarning +-- BytesWarning +-- ResourceWarning
刚刚，ChatGPT 进行了一次重要更新，不管是 GPT-4 还是 GPT-3.5 模型，现在都可以基于图像进行分析和对话了。
读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
11月15日北京开始冬季供暖那天，谷歌科研博客发布了开源软件SLING，又一个号称能让计算机更容易看懂人话的技术。 SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser 几天之内就遭到若干中文网站自然语言处理（NLP）内行们的转译转载，一副要火的架势。 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING 谷歌开源语义解析器，像语言专家一样理解语言 Google发布了自然语言框架语义解析器SLING！ 谷歌推出自然语言框架语义解析器SLING，但没说有没有用 - 人工智能 -
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