Step 2 - 在Botframework上注册账号 创建一个Bot, 同时下载Botframework提供的SDK／Sample( Node.js|C#)，连接到Telegram。 ?...Step 4 - 服务发布 Telegram是一个神奇的IM，它提供了聊天机器人应用商店。使用Telegram IM的用户可以快速体验和使用这些Bot。 ?...聊天机器人模型分类 基于检索的模型 回答是提前定义的，使用规则引擎、正则匹配或者深度学习训练好的分类器从数据库中挑选一个最佳的回复。...如何判断一个模型的好坏 在使用LSTM训练基于生成的模型的过程中，一个很大的挑战就是没有自动化的量化的标准：除了人工的和模型对话意外，不确定模型间的好坏。...在对话服务过程中，会产生新的数据，使用强化学习，给Bot Model正向的激励。 使用知识图谱记录Bot，User, World三层知识。
使用LUIS，一个Bot需要创建一个（或多个）LUIS App，然后标注所期望的输入(用户的自然语言提问)和输出(意图和实体)，再经过在线训练来获得自己的语言理解模型。...图-5 LUIS平台会自动从用户输入并标注的数据中提取文本特征。这些特征，包括LUIS预设的常用文本特征（从大数据语料中提取），也包括用户自定的新特征。...LUIS允许用户通过两种方式来定义新特征： i）短语列表特征（Phrase List Features） 需用户自己定义若干短语列表，这些被定义在同一列表中的短语，都会被当作同一个实体类型中的实体处理。...ii）模式特征（Pattern Features） 也称为正则表达式特征。主要用于定义若干正则表达式。 LUIS根据这些表达式从用户输入数据中抽取符合其模式的实体。...一天开发一款机器人 按照我们刚才说的： （1）创建一个LUIS App，添加意图、实体类型，定义特征，并输入相应数据，进行标注、训练和发布。
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。...在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？...逻辑回归模型 今天我们在这里介绍其中的逻辑回归（Logistics Regression / LR）。它也是LUIS做意图识别时用到的模型。 逻辑回归是一种简单、高效的常用分类模型。...怎么通过训练数据中已知的x和y来求未知的theta呢？...使用的时候，每一个输入数据都被这n个模型同时预测。最后哪个模型得出了positive结果，就是该数据最终的结果。 如果有多个模型都得出了positive，那也没有关系。
苹果提供了一些转化好的Core ML格式的模型，也可以通过苹果提供的工具把自己在别的常用机器学习工具生成的模型转化为Core ML格式的模型，这个工具当前页只是支持一些常用的格式模型的转换，如果需要转换比较特定的格式模型...Metal 选择了另一种方法，在渲染引擎初始化过程中，一组状态被烘焙 (bake) 至预估渲染的路径 (pass) 中。多个不同资源可以共同使用该渲染路径对象，但其它的状态是恒定的。...Vision库提供了很多图像处理方面的功能，可以完成人脸识别、特征检测、条码识别、文字识别、并对图像和视频中的场景进行分类等多个领域，苹果对这些大数据量的运行也是进行了很深入的优化的，性能比较好。...在使用 TensorFlow 这样的工具来构建通用计算图模型时，mlmodel 文件格式可能就不那么灵活了。 Core ML 转换工具只支持特定版本的数量有限的训练工具。...例如，如果你在 TensorFLow 中训练了一个模型，则无法使用此工具，你必须编写自己的转换脚本。
UI 控制台 和 CLI 分别为用户提供了图形化界面和命令行界面操作 API。...1、解析应用部署计划 解析应用部署计划的过程实际上就是解析应用部署计划中的组件、运维特征、策略和工作流，然后生成应用描述文件 AppFile，在生成 AppFile 之前会先检查最新的应用修订版与应用是否具有相同的...创建应用修订版本的过程实际上就是保存应用版本，如果是更新应用的操作，会获取应用最近一次的版本信息，并与应用当前版本比较确认是否需要更新应用状态中的最近一次版本信息。...另外使用最多的应用策略是 topology，topology 描述了组件应该部署到的集群和命名空间。...ignoreTerraformComponent: *true | bool } } 总结 本文主要介绍了 KubeVela 核心控制器的工作原理，包括核心控制逻辑中解析应用部署计划、创建应用修订版本
第一篇传送门：《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中，介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的，检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine....为了支撑这个模型，在设计Bot Engine过程中，要考虑如下的要点： 低成本的构建对话 能区分不同类型的对话 规范化输入 高效率的规则引擎 用户画像 回复时，考虑对话的历史记录 低成本的构建对话 构建聊天内容最好是不需要有开发技能...使用Botframework的waterfall，设计对话的人需要了解builder.Prompts接口和session.beginDialog|endDialog。这样做很不合理。...如果有下文，检测是否一个规则能匹配上输入。如果匹配上了，回复。 如果没有下文，或者没有规则能匹配上，进入次优匹配。 2） 次优匹配是将聊天主题的历史记录，使用TF-IDF算法进行排序。...简单说，就是使用一个函数计算用户聊天的对应主题频率。给不同的聊天主题加权重。在次优匹配中，都是处理用户曾经聊过的主题。 3） 在次优匹配中，没有命中，进入其他匹配。
我们的房屋、汽车、城市、公共交通基础设施和工厂中的数百万个传感器也在创建更多数据。 数据科学家可使用所有这些数据来训练机器学习模型，这些模型可以根据它们在数据中找到的关系进行预测和推断。...(3) 使用算法对标记的数据进行处理，该算法可以提取样本特征与标记的物种之间的关系。 (4) 该算法的结果内嵌在模型中。 (5) 志愿者发现新样本后，该模型可以正确识别物种标记。...语言理解智能服务 (LUIS) 使用此服务可以训练能够理解口头或文本命令的语言模型。...Azure 机器人服务 该服务提供了一个用于创建、发布和管理机器人的平台。...该模型应在不考虑任何基于性别、种族或其他因素的偏见的情况下，对是否应批准贷款做出预测，这些偏见可能导致特定的申请人群遭受不公平的差别待遇。
ML.NET 1.0提供以下关键组件： 数据表示 机器学习任务（分类，回归，异常检测等） 数据特征工程 机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在甚至可以构建这些模型，因为新框架的设计考虑了AutoML...对于机器学习初学者，Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。...资料来源：微软 在命令行使用ML.NET 还引入了另一个工具ML.NET CLI（命令行工具），它允许使用AutoML和ML.NET生成ML.NET模型。...ML.NET CLI是跨平台的，是.NET CLI 的全局工具。Visual Studio扩展ML.NET Model Builder 还使用ML.NET CLI提供模型构建器功能。...参考 如何使用ML.NET自动化机器学习API 使用CLI自动生成二进制分类器 机器学习模型生成器 如何安装ML.NET命令行界面（CLI）工具 机器学习.Net样本
user/1605429 本篇文章首先会简要介绍iOS 11推出的Core ML机器学习框架，接着会以实际的已经训练好的Caffe、Tensorflow模型为例，讲解coremltools转换工具的使用...总而言之，Core ML提供了高性能的本地化运行机器模型的功能，能够很方便的实现机器学习模型本地化运行，并提供了一些封装好的模型接口供上层使用。...其中最重要的当然就是机器学习模型，Core ML只支持mlmodel格式的模型，但苹果提供了一个转换工具可以将Caffe、Keras等框架训练的机器学习模型转换为mlmodel格式供应用使用，还有一些第三方的工具可以将...格式的深度学习模型，最终生成的接口文件都是相同的，差别就在于输入输出的不同，所以，掌握了一个模型的使用方法，其他模型都是通用的。...读者还可以查阅VNDetectFaceLandmarksRequest的接口，该接口可以检测到人脸特征，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和脸的轮廓。就不再举例了，使用方法是一致的。
同时我也整理过一些问答的语料，因为大家都知道，使用机器学习训练问答系统的难点是特征提取，而特征提取的天花板其实是在于精确的语料。这里我通过整理 10 万个问答对，得到了 3000 个精确的问答语料。...这里先要写一个 SS 文件，它有特殊的语法，使用前需要用自带的解析工具对文件进行编译，生成 data.json 文件。而这个 data.json 中就包括了会话中包括了哪些谈话、开场白和回复等。...sfacts 提供了创建 DB 和加载 DB 的方法，同时它也允许用户创建自己的 concept，创建自己的 DB 等一系列操作。...第一步是创建一个 concept 文件，也就是声明一下名称和其中包含了哪些子类。 第二步是在通过解析工具生成 data.jason 文件的时候，需要引用第一步中声明的 concept 文件。...在调研了很多第三方服务之后，SuperScript 让我放弃了使用Botframework, TensorFlow让我放弃了使用api.ai.
项目和工具 为了更快地开始工作，Nest.js 附带了一个很好的 CLI 工具，可以为我们创建项目模板。...因此，您在代码中更改了实体类， typeORM 会为你自动同步字段， 但是，一旦您的数据库中有实际数据，后期打算修改字段类型或其他操作时，TypeORM 将通过删除并重新创建数据库表来更改数据库，这意味着你极有可能丢失了表内的数据...运行迁移 npm run typeorm:migration:run 现在我们拥有了创建和运行迁移所需的所有工具，而无需运行 API 服务器项目，它在开发时为我们提供了很大的灵活性，我们可以随时重新运行...回声“启动服务器”； npm run start:prod 调试和数据库工具 我们通过 API 完成同步数据库字段工作 - 但我们的数据库实际上反映了我们的数据模型吗？...这是一个非常强大的工具，有一个漂亮的用户界面。但是，我建议您使用以下工作流程： 我们现在可以看到表在数据库中创建。1. 我们在项目中定义的项目表。2.
其次，该算法同时提取脑电图信号的时间和空间特征，提高了精度， 第三，该网络提取了中间层特征，以防止特征丢失。...与传统的机器学习算法不同，CNN不需要手动设计功能，它从原始数据中自动学习抽象特征进行分类，从而避免丢失有用信息。...最后，这两个部分被归类为完全连接的层。除此之外，这个混合模型使用直系线性单元（ReLU）激活和批量归一化（BN）来规范CNN中的激活函数。激活函数tanh用于LSTM。...提取和融合了空间特征、时间特征和中间层特征。它克服了传统机器学习算法的缺点，即无法人工调参。结果表明，与单个特征相比，融合特征具有更强的分离性和更高的分类精度。...此外，即使在嘈杂的数据集上，融合特征的准确性也高于其他算法，这表明使用融合特征的算法可以提取更多信息进行分类，并且对不同主体具有很强的适应性。
二.安装 1.安装 dva-cli npm install dva-cli -g 2.扎到安装项目的目录 cd ylz_project/my_reactdemo 3.创建项目：Dva-test...│ └── example.js // model example, dva的模型是一个集合了redux中 reducer 和 store，异步action...action 必须带有 type 属性指明具体的行为，其它字段可以自定义，如果要发起一个 action 需要使用 dispatch 函数；需要注意的是 dispatch 是在组件 connect Models...在 dva 中，connect Model 的组件通过 props 可以访问到 dispatch，可以调用 Model 中的 Reducer 或者 Effects，常见的形式如： dispatch({...dva 实例提供了 router 方法来控制路由，使用的是react-router。
AI平台TensorFlow已经有了可视化工具Tensorboard，但是如果你用的不是TensorFlow怎么办？ ?...最近，Uber也推出了一款ML可视化调试工具Manifold（流形），可以帮助开发者发现让模型不能准确预测的数据子集，通过不同子集之间的特征分布差异来解释模型性能不佳的可能原因。...图片会根据实例之间跨模型的性能相似性，将数据集自动分为多个横行。而不同的颜色代表不同的模型。 特征分布视图可以显示按用户定义的数据特征值划分。...使用每个数据切片的特征值分布信息，用户可以更好地了解某些性能问题的潜在原因，例如，模型的预测损失与其数据点的地理位置和分布之间是否存在任何关联。 3、与Jupyter Notebook集成。...4、基于每个实例的预测损失和其他特征值的交互数据切片和性能比较。 用户将能够基于预测损失、真实值或其他感兴趣的特征对数据进行切片和查询。该功能使用户能够通过通用数据切片逻辑快速验证或拒绝其假设。 ?
模版功能有如下，下文介绍了cli 的实现。...技术实现 CLI 流程图 使用的模块介绍 commander: 提供了用户命令行输入和参数解析的工具 chalk: 可以实现好看的日志输出 inquirer: 一个强大的用户与命令行交互的工具 listr...: 可以在命令行中画出进度列表的工具 ncp: 可以实现跨平台递归拷贝文件 pkg-install: 可以使用 yarn install 或 npm install 安装依赖 semver: 专门分析语义化版本的工具...我们在工作中也可以多考虑到这一点， 举个例子：比如本文如何对一个cli工具建立可插拔的plugin插件机制,因为 CLI可能会给多个部门创建 BFF 服务使用，不同的业务可能要创建的 BFF 有所区别，...NPM 官网真的有很多优秀的模块包！，去上面找两个都能学到一些的。比如这次写CLI用到的几个，举两个例子：ncp 模块，网上一些文章也都实现了拷贝，但是是否考虑到了跨平台等，可以看下 ncp 的实现。
$ npm install dva-cli -g $ dva -v dva-cli version 0.9.1 #创建新应用 安装完 dva-cli 之后，就可以在命令行里访问到 dva 命令（不能访问...action 必须带有 type 属性指明具体的行为，其它字段可以自定义，如果要发起一个 action 需要使用 dispatch 函数；需要注意的是 dispatch 是在组件 connect Models...在 dva 中，connect Model 的组件通过 props 可以访问到 dispatch，可以调用 Model 中的 Reducer 或者 Effects，常见的形式如： dispatch({...dva 实例提供了 router 方法来控制路由，使用的是react-router。...向 store 注入 action, 促使 store 的状态进行变化, 同时又订阅了 store 的状态变化, 一旦状态有变, 被 connect 的组件也随之刷新 使用 dispatch 往 store
模型生成器预览 为了简化.NET开发人员构建ML模型的过程，我们今天也很高兴地宣布ML.NET模型构建器。使用ML.NET模型构建器，只需右键单击即可将机器学习添加到您的应用程序中！...Model Builder是一个简单的UI工具，供开发人员使用AutoML使用您提供的数据集构建最佳的ML模型。...ML.NET CLI是一个dotnet工具，允许使用AutoML和ML.NET生成ML.NET模型。ML.NET CLI快速遍历您的数据集以获取特定的ML任务（目前支持回归和分类）并生成最佳模型。...dotnet tool install -g mlnet 下图显示了ML.NET CLI构建情感分析数据集。 ?...在Azure上横向扩展以进行模型培训和消费 使用模型构建器和CLI时，支持其他ML方案和功能 用于Apache Spark和ML.NET的.NET大规模机器学习的本机集成 .NET中的新ML类型，例如DataFrame
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