shell 脚本中关于用户输入参数的处理 bash shell 脚本提供了3种从 用户处 获取数据的方法: 命令行参数(添加在命令后的数据) 命令行选项 直接从键盘读取输入 1 命令行参数 像 shell...处理 选项 涉及到 getopt 和 getopts 命令....这里从略, 等有需要用到再回来补上. 3 获取用户输入 尽管 命令行选项 和 参数 是从 用户处 获取输入的一种重要方式, 但有时脚本的交互性还需更强一些....接受输入, 在收到输入后, read 会将数据存入变量中....3.2 从文件中读取 read 命令可以读取文件中保存的数据. 每次调用 read 命令, 它都会读取一行文本. 当文件中没有内容时, read 会退出并返回非 0 的 退出状态码.
这真是一个诡异的需求。为什么我需要在命令行中得知用户输入文字的改变啊！实际上我希望实现的是：在命令行中输入一段文字，然后不断地将这段文字发往其他地方。...本文将介绍如何监听用户在命令行中输入文本的改变。 ---- 在命令行中输入有三种不同的方法： Console.Read() 用户可以一直输入，在用户输入回车之前，此方法都会一直阻塞。...我在 如何让 .NET Core 命令行程序接受密码的输入而不显示密码明文 - walterlv 一问中有说到如何在命令行中输入密码而不会显示明文。我们用到的就是此博客中所述的方法。...于是我很暴力地使用 OnChar函数的中文处理问题，退格键时，怎么处理-CSDN论坛 论坛中使用的方法直接通过编码范围判断中文的方式来推测字符宽度。如果你有更正统的方法，非常欢迎指导我。...- Super User Console.KeyAvailable Property (System) - Microsoft Docs OnChar函数的中文处理问题，退格键时，怎么处理-CSDN论坛
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。...，接收用户输入信息，返回系统的回答。...行动Action: 聊天机器人根据用户询问做出的回应。意图Intent：用户输入蕴含的目的或意图，eg. 用户：你好；intent：打招呼。...内置在对话管理模块中的actions action_listen：等待下一次用户输入 action_restart：重置整个对话历史记录 action_session_start：启动一个新的会话...session action_default_fallback：撤消上一次用户与机器人的交互，并发送 utter_default 响应 action_deactive_loop：禁用处理表单的动作循环
在对话流程中当用户输入意图时，机器人会响应对应的动作，从而提供相应的服务。•Template（模板）：指在对话中用于响应某个特定意图的文本或消息。...在Rasa中，我们可以定义具有多个可替换槽的模板，并用填充槽来完成消息的组装。在对话中，当用户输入了特定意图时，机器人会使用相应的模板来回答用户提问或完成任务。...Rasa框架的架构主要包括以下几个组件和交互流程： 1.用户输入：用户通过各种渠道（如命令行、聊天界面等）向Rasa发送自然语言输入。...意图分类的目标是确定用户在进行对话时的意图是什么，例如询问、预订、取消等。2.实体识别（Entity Extraction）：NLU模块识别用户输入中的实体，如人名、地点、日期等重要信息。...实体识别的目标是从用户输入中抽取关键的实体信息，以便在对话过程中进行处理和使用。
需求场景 就是用户组+权限节点，这个需求 laravel 有很多很好的第三方包实现。下面描述代码不参与缓存机制纯数据库查询，给大家提供一个思路。...数据表设计 其实这一块我个人是参考的 Zizaco/entrust 因为我觉得，大多数情况下，我们要用的角色和权限节点都是真多用户的。...一个用户可以拥有多个 role，一个 ability 可以被分配给多个 role 。...{ use UserHasAbility; } 总结 其实性状在 User 模型中只暴露了 roles 和 ability 两个公开方法。...但是已经足以胜任用户组权限判断逻辑了。 整个 ability 都是结合在集合之上的一些封装，这样是的代码调用更加优雅。 以上代码是在开发ThinkSNS+中的实际真实代码。具体的实现可参考项目。
它允许开发者创建复杂且功能丰富的聊天机器人，这些机器人可以在多种渠道上与用户进行交互。Rasa非常适合需要高度定制化对话系统的企业环境，因为它支持深度学习，能够处理复杂的对话场景。...特性 开源与自托管：提供完全的控制权和数据隐私。 自然语言理解（NLU）：用于解析和理解用户输入的自然语言。 对话管理：通过机器学习模型管理对话流程。...的自定义实体抽取器，开发者可以根据需要抽取对话中的特定信息，如时间、地点、数量等。...客户服务机器人 在客户服务中，Rasa可以帮助自动化常见问题的回答，减轻客服人员的负担。例如，自动处理用户的账户问题、产品信息查询等。...从基本的对话管理到高级的对话策略，Rasa都能够提供强大的支持。还探讨了Rasa在不同实际应用场景中的表现，如客户服务、健康顾问、个性化推荐系统及企业内部助手等，展示了其广泛的适用性和灵活性。
您可以使用没有 Core 的 NLU，反之亦然。我们建议两者都使用。 让我们从一个例子开始。想象一下你已经建立了一个人工智能助理来预约医生。在谈话开始时，你问你的用户你在找什么？...mood_bot.png 使用 RASA NLU 教 bot 了解用户输入 1. 创建 NLU 案例 你首先要教你的助手理解你的信息。...写故事 在这个阶段，您将教您的聊天机器人使用 Rasa Core 响应您的消息。 Rasa Core 将训练对话管理模型，并预测机器人应如何在对话的特定状态下做出响应。...Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。...Rasa Core的工作是在对话的每个步骤中选择要执行的正确操作。简单的操作只是向用户发送一条消息。这些简单的操作是域中的操作，从 utter_ 开始。他们只会根据模板部分中的模板回复一条消息。
相反的，NLU只是NLP的一个子领域，它的任务是将未处理过的输入信号转化成一种机器能够识别理解并且能够给予反馈的数据结构，这是一项细小的分支但是却非常复杂。...Rasa NLU 在本节中，我将详细解释Rasa NLU，并且提供给你一些你应该熟知的在NLP中常用的术语。 意图： 将用户的诉求告知机器。 例如：提出投诉，要求退款等请求。...receive 在当Botkit收到一条消息时被调用。它将用户的消息发送给Rasa，并将”意图“ 和”实体“存储到botkit的 message 对象中。...默认的hears 方法使用正则表达式来搜索用户消息中的给定模式，而来自Botkit-Rasa媒介软件的”hear”方法则是通过检索”意图”来实现。...我们需要添加一个hears 方法来监听设备宕机 这个意图来处理这个输入消息。请记住，Rasa返回的”意图”和”实体”将被媒介软件储存在message 对象中。
今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中，如在我的公众号 coding01[1]里增加一个自动回复聊天机器人。...长期以来，我一直用 Laradock[2]，Laradock 本身也集成了一些好用的开发部署工具，如 Nginx，certbot 等，在学习使用 Rasa 时，想着以最快的速度构建开发部署 Rasa 接口...注：由于 Rasa X 自成体系，在学习过程中，我还是放在「学习 Kubernetes 的系列」中去了解 Rasa X 的使用。...前言 在之前的文章中，有描述过如何在公众号里加入自动聊天机器人的文章，欢迎大家查阅：有机器人要菜单没什么用[3]，文章里利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 简单搭建一个公众号「自动回复机器人...总结 回到开头的说的如何在公众号加入聊天功能，将在下回继续了。
Rasa框架自开源以来，官方文档都是英文编写的，且官方教程使用的都是英文对话机器人的案例。这对于广大的中文开发者来说十分不便。中文和英文在自然语言处理方面的不同，也让这些官方教程的参考意义不大。...内容简介 本书首先介绍Rasa的两个核心组件——Rasa NLU和Rasa Core的工作流程； 然后详细介绍通过使用Rasa生态系统从头开始构建、配置、训练和服务不同类型的对话机器人的整体过程，如任务型...、FAQ、知识图谱聊天机器人等，其中包括使用基于表单（form）的对话管理、ResponseSelector来处理闲聊和FAQ，利用知识库来回答动态查询的问题等，以及自定义Rasa框架，使用对话驱动的开发模式和工具来开发对话机器人...本书特点 专家推荐 本书涵盖了熟练使用Rasa构建真实应用所需的全部主题。除涵盖自然语言理解和对话管理的基础知识外，该书着重讲了如何在真实场景中构建优秀的产品。...本书还介绍了对话驱动开发（Conversation-Driven Development）的基本过程。不使用对话驱动开发可能会出现对话机器人虽然上线却不能很好地满足目标用户需求的问题。
在这种背景下，传统元启发式算法在处理大规模且约束条件及目标函数复杂的情况下，难以在短时间内有效地给出优质解。 因此，在解决 RASA 问题时，其复杂的特性和庞大的求解规模对算法提出了严峻的挑战。...我们开发了一种高效的亲和性调度算法（ 下文简称 RASA 算法），该算法能够处理大规模输入，并且能够获得高质量的解决方案。...利用这一表达式，我们开发了 CG 和 MIP 两种算法，用于精确求解子问题： 算法选择 在处理分割后的子问题时，每个子问题的求解需要在一分钟内完成。...完成服务分割后，只需为这些分割结果分配适当的机器，即可形成几个独立的 RASA 问题输入。...这些结果强调了 RASA 算法在提高调度效率和优化服务性能方面的有效性。 总 结 本文详细阐述了如何在微服务架构中利用服务间的亲和性来提升服务性能和增强请求的稳定性。
Rasa的工作是预测用户向助手发送新消息时的正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置 配置文件定义了模型将使用的NLU和Core组件。...这称为对话管理(dialogue management)，由你的Core模型来处理。 Core模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和助手之间的真实对话。...带有意图和实体的行反映了用户的输入和操作名称，操作名称展示了助手应该如何响应。 下面是一个简单对话的例子。用户说你好，助手也说你好。...域定义了助手所处的环境:它应该期望得到什么用户输入、它应该能够预测什么操作、如何响应以及存储什么信息。...Rasa Core的工作是在对话的每个步骤中选择正确的操作来执行。在本例中，我们的操作只是向用户发送一条消息。这些简单的话语操作是从域中以utter_开头的操作。
领域 domain 定义了所有信息： 意图、实体、词槽、动作、表单、回复 意图、实体 应该 跟 rasa nlu 中的保持一致 utter_ 开头的回复 表示 渲染同名模板发送给用户 responses...动作 action 接受用户输入、对话状态信息，按照业务逻辑处理，并输出改变对话状态的事件和回复消息 回复动作 与 domain 里的 回复 关联在一起 当调用这类动作时，会自动查找回复中的同名的模板并渲染...表单 收集任务所需的所有要素 默认动作 rasa内置的一些默认动作 自定义动作 满足后端交互计算需求，如查数据库、第三方api请求 4....端点 endpoints.yml 定义了 rasa core 和 其他服务进行连接的配置信息 7. rasa SDK、自定义动作 安装 rasa时，默认安装 单独安装 pip install rasa-sdk...dispatcher 根据这些信息完成业务动作，如想改变对话状态，需要返回事件发送给 rasa服务器，没有的话，返回 [] 运行自定义动作 跟rasa一起安装的sdk，rasa run actions
rasa整体流程 由图可知，当一条用户的表达到达chatbot时，由NLU对封装后的Message进行文本分析，得到意图和实体信息，然后由对话管理核心模块接受原始的用户消息和NLU的分析结果，根据一些策略...component：在我们做任何自然语言处理的任务时，不止是用单纯模型去做一些分类或者标注任务，在此之前，有相当一部分工作是对文本做一些预处理工作，包括但不限于：分词（尤其是中文文本），词性标注，特征提取...在rasa中，这些不同的预处理工作以及后续的意图分类和实体识别都是通过单独的组件来完成，因此component在NLU中承担着完成NLU不同阶段任务的责任。...其中UserMessage是最上层的封装对象，即直接接收用户从某个平台接口传送过来的消息。而Message则是当用户消息流到NLU模块时，将用户消息进行封装。...其中data存放的是意图和实体信息，在后续组件处理时，还会再Message中增加一些变量存储中间结果，即set成员方法的职责。 ?
•机器人可根据用户问题和响应自动生成标签•包含完整的 API 文档，包括 Swagger[11] 和 Redoc[12]•包含 PGAdmin[13]，以便您浏览数据库•自动在启动时生成 Ngrok[14...用户 用户代表与机器人交流的人。用户不一定属于组织或产品，但这种关系在下面的ChatSession中得到了捕捉。 ChatSession 虽然不通过API暴露，但这表示用户和机器人之间的问答会话。...•它特别处理目标Webhook用户反馈应经过的提交。在我们的情况下，它是通过/webhooks/{channel}/ webhook提交到我们的FastAPI服务器的。...4.必须训练Rasa的NLU模型，这可以通过CLI使用rasa train完成。当您运行make install时自动完成此操作。5.Rasa的核心必须在训练后通过rasa run运行。...，并将其与实际文档相关联，以便用户输入搜索和“假”查询可以更好地匹配 故障排除 通常情况下，只需访问 http://localhost:9999/ 即可检查您的 Docker 容器日志。
效果演示当您在浏览器中打开包含上述HTML和jQuery代码的页面时，点击“禁用按钮”按钮后，您会发现“点击我”按钮变灰且无法点击，实现了按钮置灰不可用的效果。...});});通过以上示例代码，我们演示了如何在实际应用场景中结合表单提交操作，使用jQuery实现按钮置灰不可用的效果。...disabled是HTML中常用的属性，用于禁用某些元素，例如按钮、输入框等，使其变为不可用状态。当元素被禁用时，用户无法与该元素进行交互，无法点击按钮、输入内容或选择选项等操作。1....应用场景：按钮： 在表单提交或者某些操作需要一定时间处理时，可以将按钮设置为不可点状态，防止用户重复点击。输入框： 在展示信息或者只读模式下，可以将输入框设置为不可编辑状态。2....特点：当元素被禁用时，其外观通常会发生改变，呈现灰色，并无法触发与鼠标或键盘相关的事件。被禁用的元素不会在表单提交时被包含在表单数据中，也不会被包含在表单中的序列化字符串中。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 AI学习路线之Keras篇 架构介绍： 消息处理 此图显示了使用Rasa构建的助手如何响应消息的基本步骤： mark 这些步骤分别是：...收到消息并将其传递给解释器(Interpreter)，解释器将其转换为包含原始文本，意图和找到的任何实体的字典。...这部分由NLU处理。 跟踪器(Tracker)是跟踪对话状态的对象。它接收新消息进入的信息。 策略(Policy)接收跟踪器的当前状态。 该策略选择接下来采取的操作(action)。...选择的操作由跟踪器记录。 响应被发送给用户。 注意 ：消息可以是人类输入的文本，也可以是按钮按下等结构化输入
注意: 默认情况下，Docker以root用户身份运行容器。因此，这些容器创建的所有文件都将由root拥有。如果要使用其他用户运行容器，请参阅docker和docker-compose的文档。...请注意，此命令包含参数-it，这意味着你以交互方式运行Docker，并且你可以通过命令行提供输入。...对于需要交互式输入的命令，例如rasa shell和rasa interactive，你需要传递-it参数。...MongoDB实例的用户名和密码指定为rasa和example。...Rasa: 扩展Rasa镜像 作为volume安装 然后将所需配置添加到端点配置endpoints.yml文件中，如跟踪器存储中所述。
要训练模型，输入rasa train；在命令行上与模型通信，使用rasa shell；测试模型类型使用rasa test。...(默认：None) 注意： 使用rasa train训练模型时，确保Core和NLU的训练数据存在。...Core和NLU数据文件的路径。(默认：['data']) --skip-visualization 在交互学习期间禁用绘制可视化。...如果仅使用NLU模型启动shell，则rasa shell允许你获取在命令行上输入的任何文本的意图(intent)和实体。...(默认: graph.html) --max-history MAX_HISTORY 在输出图合并路径时要考虑的最大历史记录。
创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie，当该用户再次访问该页面时，根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时，就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...当访问者再次访问网站时，他们会收到类似 “Welcome John Doe!” 的欢迎词。而名字则是从 cookie 中取回的。...密码 cookie 当访问者首次访问页面时，他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时，密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时，当前的日期可存储于 cookie 中。
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