本文是《Python基于AIML智能聊天机器人实战》第四篇:AIML自学习能力集成; AIML是智能对话机器人具有里程碑意义的开源项目,曾斩获多项国际大奖,是基于检索技术的闲聊式智能对话机器人的基石。在此把过往学习AIML的内容做了专题整理,发布出来。同时相关内容发布了对应的视频课程《Python基于AIML智能聊天机器人实战》详见CSDN学院。
原文地址:https://blog.csdn.net/Lunaqi/article/details/76171702
AIML,全名为Artificial Intelligence Markup Language(人工智能标记语言),是一种创建自然语言软件代理的XML语言,是由Richard Wallace和世界各地的自由软件社区在1995年至2002年发明的。 它的雏形是一个名为”A.L.I.C.E.” (“Artificial Linguistic Internet Computer Entity”)的高度扩展的Eliza机器人。ALICE总共赢得3次每年度的Loebner奖,并且在2004年获得了Chatterbox Challenge的冠军。由于A.L.I.C.E. 的AIML设置是在GNU GPL协议下发布的,所以已经有许多基于该程序和AIML库的“克隆ALICE”出现。目前AIML已经有了Java,Ruby,Python, C ,C#,Pascal等语言的版本。
最近在研究机器学习一方面的,正好看到python的aiml模块,小研究一下效果显著分享出来。
AIML全名为Artificial Intelligence Markup Language(人工智能标记语言),是一种创建自然语言软件代理的XML语言,是由RichardS. Wallace 博士和Alicebot开源软件组织于1995-2000年间发明创造的。AIML是一种为了匹配模式和确定响应而进行规则定义的 XML 格式。
(其中第一种是属于“调用第三方API”,也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里)(第二、三、四种属于开源框架,也就是说我们可以下载其源码,采用,相对快速的自己搭建一个聊天机器人,核心代码和数据库都掌握在自己手里)
深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。
在本文中我们将学习如何使用使用coinmarketcap提供的比特币行情API,编写Python程序来获取像比特币、莱特币或以太币之类的区块链数字货币的实时行情/实时价格。
汇集最新实战区块链课程包括比特币、以太坊、EOS、Hyperledger Fabric、Tendermint,开发语言覆盖java、php、c#、node、go、c++,一对一在线答疑。区块链课程中既有面向初学者的内容如核心概念、区块链交互,也有核心应用如交易、转账、钱包、代币发行等。是不是很激动?赶紧去看看吧。
bitcoin客户端是接入比特币网络的必备软件,也是开发者构建基于比特币区块链的去中心化应用的基础平台。本文将介绍主流的五种bitcoin客户端软件,开发者可以根据自己的需求进行选择。
有时我们需要知道一款产品上线后的受欢迎程度,推广效果、有多少人安装、使用率,平均在线时长、活跃用户、启动次数、版本分布等数据,这个时候我们不得不用到统计分析。如果条件允许我们可以自己实现统计分析的功能,但如果要做的很专业很详细那么则需要一个庞大的工作量。在这里我们也可以采用第三方统计umneng。 在这篇文章中我会向大家分享,在React Native中集成umeng统计的方法及流程。因为umeng官网有非常详细的集成文档集成文档,在这里我会介绍在React Native的Android和iOS中如何集成统
有时候你可能希望在一个以太坊交易中向数百甚至上千个地址转以太币或者ERC20代币,但是以太坊的原生接口只支持一对一的转账,如果你采用循环的方式逐个执行转账交易,将耗费大量资金来支付gas,而且有可能超过单个区块的gas上限。本文将介绍如何只支付一次交易费就可以向多个地址发送以太币或ERC20代币。
XGBoost是一种强大的集成学习算法,但在解决复杂问题时,单个模型可能无法达到最佳性能。集成学习和堆叠模型是两种有效的方法,可以进一步提高模型的性能。本教程将深入探讨如何在Python中应用集成学习和堆叠模型,使用代码示例详细说明这些概念。
让我们通过构建一个应用程序来展示区块链是如何工作的。根据维基百科的描述,区块链是:一种分布式数据库,用于维护不断增长的记录列表,称为块。这听起来似乎不错,但它到底是如何工作的?
为何人工智能(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用谁?人生苦短,就用Python。
Web3j让Java开发者可以轻松地访问以太坊区块链并调用区块链上的智能合约的方法,在本教程中,我们将学习如何创建一个简单的命令行应用来访问区块链上的合约。
理解中心化数字货币交易平台上的交易行为需要对它的几种钱包地址进行分析,本文采用可视化的方法来展示不同类型钱包地址之前的交易模式。
在许多 GUI 应用程序中,数据存储和管理是至关重要的一部分。为了实现数据的持久性存储和检索,我们通常会将数据库集成到我们的应用程序中。在 Python 中,有许多数据库系统可供选择,例如 SQLite 、 MySQL 、 PostgreSQL 等。本篇博客将重点介绍如何在 Tkinter 应用程序中集成 SQLite 数据库。
人工智能是一个不断发展的领域,可以用各种编程语言编写。但是,要确定下一步可能正在使用的AI项目中应该使用多种语言中的哪一种,这仍然很困难。以下是小编收集的一些人工智能编程语言。 01 Python Python是一种广泛使用的编程语言,由于它提供了简单和无缝的结构,AI领域经常使用。 Python使得不同的AI算法能够相当容易地实现,与其他可用的编程语言相比,它提供了较短的开发时间。 📷 通过部署Python,用户可以创建神经网络,并选择一些可用于AI开发的有用的库。其他功能包括测试算法的选项,不必实现它们
在PyQt6应用程序中,集成外部工具可以增强用户体验并提供更多功能,运用起来也十分方便。 下面就来介绍两个比较常用的外部工具吧。 首先得安装第三方库:
OpenTelemetry 是一个开源项目,它的目标是提供一套全面的工具,让开发者和运维人员可以获取、收集、分析和导出各种类型的遥测数据(包括但不限于跟踪、指标和日志)。通过 OpenTelemetry,我们可以更好地理解自己的软件服务的行为和性能,诊断和修复问题,优化用户体验。
随着容器技术的快速发展,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,容器化环境中的监控仍然是一个关键挑战。在本文中,我们将探讨如何使用内网监控系统和Kubernetes无缝集成,以确保容器化应用的可靠性和性能。我们将通过举例演示如何实施监控解决方案,重点关注实际代码示例。
作为一名优秀的打工人,Excel是大家上班中必不可少的办公软件。随着互联网时代的到来,越来越多的公司开始使用各种B/S系统来处理表格数据文件。那么有没有一种可以直接在浏览器中使用的Excel插件去处理数据呢?答案是肯定的。本文小编将为大家介绍如何在Vue框架中集成在线表格插件(以下简称为“SpreadJS”)和在线表格编辑器(类Excel浏览器插件)实现在浏览器中使用Excel插件来处理数据。
聊天机器人本质上是一个范问答系统,既然是问答系统就离不开候选答案的选择,利用深度学习的方法可以帮助我们找到最佳的答案。
ROS Robotics Projects(2)语音部分 第三章主要是语音部分,和ROS by examples类似; 这里还是要注意路径问题,还有.py和.launch文件的权限问题; 不需要用su
最好的PHP加密货币市场价格实时脚本script集。这些脚本显示实时报价,交易,历史图表,加密交易和超过2000种加密货币通过PHP和JavaScript进行交易。
aiml文件标签: 1 <aiml> Defines the beginning and end of a AIML document. 2 <category> Defines the unit of knowledge in Alicebot's knowledge base. 3 <pattern> Defines the pattern to match what a user may input to an Alicebot. 4 <template> Defines the respo
DeFi(Decentralized Finance),即去中心化金融,是2019年区块链应用发展 最迅猛的一个领域。在以太坊区块链上那些最成功的DApp,例如MakerDAO/DAI、Compound、0x 以及下面我们要介绍的那些,其目标都是颠覆传统的金融服务系统,促进一个全新的数字 经济时代的到来,让每个人都可以获得极大的经济自由度。本文将介绍DeFi的作用、 优势、演化历史、dApp架构等有关DeFi的重要概念,可以帮助你快速了解2019年区块链 的热门概念:DeFi。
Redis,作为一款高性能的键值存储数据库,因其卓越的读写速度、丰富的数据结构和广泛的适用场景,在现代应用开发中占据了一席之地。对于Java开发者而言,掌握如何在Java应用中集成和使用Redis,不仅能显著提升应用的性能,还能在数据缓存、会话管理、消息队列等多个方面发挥重要作用。本文将深入探讨Java与Redis的集成方法,通过具体案例展示如何在Java应用中高效地使用Redis。
LibTorch 是 PyTorch 提供的一个二进制发行版,包含了所有必要的头文件、库和 CMake 配置文件,便于开发者依赖 PyTorch 开发应用。用户可以从 PyTorch 官网下载包含最新 LibTorch 分发的 ZIP 档案。本文还提供了一个使用 PyTorch C++ API 中的 torch::Tensor 类的最小应用示例,包括如何下载 LibTorch、编写 CMake 构建配置和构建应用的步骤。此外,针对 Windows 开发者,提供了 Visual Studio 扩展的使用指南,以及如何在遇到问题时通过论坛或 GitHub Issues 寻求支持的信息:https://pytorch.org/cppdocs/installing.html
之前介绍了如何在 Spring Boot 中集成 Swagger2 和 Swagger3,对于我们日常的接口管理已经够用了。但是作为一个颜值党,无论是 Swagger2 还是 Swagger3,都难以满足我们的审美。而且 Swagger2 和 Swagger3 都已经好久没更新了,更新还是比较慢的。
人工智能时代,开发一款自己的智能问答机器人,一方面提升自己的AI能力,另一方面作为转型AI的实战练习。在此把学习过程记录下来,算是自己的笔记。
事情是这样的。 这次客户使用的是.Net项目,直接做BI大屏过于复杂,所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。
自2017年秋季以来,Tokenika一直致力于创建基于Python的EOS智能合约开发平台,以便轻松创建,测试和部署智能合约。随着EOS的不断发展,我们已经习惯了其基础代码的突然变化,并且随着我们的进展而逐渐减少诅咒;)今天,这一天终于来了,我们非常高兴能够将我们的工作交给EOS社区。我们的新生婴儿将以EOS Factory的名义出现,旨在成为一个完整的,完全记录的跨平台IDE,使用简单的命令行界面,你将能够:
据说在微软收购github当天,一大批用户纷纷转向了gitlab和bitbucket,这两者也都是比较不错的代码托管网站,针对个人和企业都有对应的免费和收费版本,国内公司使用gitlab的应该比较多,而bitbucket比较倾向于个人的私有项目,国内用的人比较少,大家只需要简单了解即可。
2017年是加密货币热潮令人难忘的一年。从那时起到现在世界没有任何改变,但今天我们对加密货币仍然很兴奋。乐观主义者认为,比特币将从根本上改变世界各地的支付,经济甚至政治。最乐观的支持者甚至开始抵押他们的房子以购买比特币。悲观主义者声称比特币是一个泡沫,不可避免地会遭遇崩盘。无论比特币发生什么,支持加密货币的技术仍将是真正的结构转型,可能会像20年前的互联网成为影响这个世界的发展一种方式。
在 Spring Boot 应用中,监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。Prometheus、Grafana 和 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是常用的开源监控和日志管理工具。以下是如何在 Spring Boot 应用中集成和使用这些工具的详细指南。
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随着Web3的演化,开发者已经开始在以太坊区块链上快速开发去中心化应用。虽然 在以太坊上开发dApp很酷,但是要搭建自己的以太坊节点还是挺令人头疼的一件事, 这需要不短的时间,而且还需要一些技巧。QuikNode 通过提供高性能的以太坊节点服务解决了这一问题,正如其官网所说,这是运行专用以太坊节点的最快、最简单的 方法。
前面学院君分别给大家介绍了如何在 Windows 中基于 WSL 搭建 PHP 本地开发环境,以及在 WSL 虚拟机中基于 Docker 编排 LNMP 运行环境,并且学院君前面已经介绍过,WSL 本地开发环境的最佳实践是把 Windows 系统作为编码环境,把 WSL 虚拟机作为代码运行环境,这样,一方面我们就可以充分利用 Windows 图形界面的优势提升编码效率,另一方面可以利用 Linux 虚拟机与线上系统环境一致的优势对代码进行充分测试(基于 Linux 的代码运行环境搭建也更加简单),降低上线风险。
Tesseract是一个开源的ocr引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在,都由Google公司开发。
如果你曾上过BlockExplorer观察自己的比特币收入状况,你是否曾经被搞的一头雾水呢?这正是因为比特币所使用的交易模型并非我们直觉上以账户为基础的,而是一种叫做UTXO的模型 。在我的前一篇文章:《深入了解NEX:Neon Exchange》中,也提到了比特币所使用UTXO模型与乙太坊使用的账户模型在功能上的一些差异,但究竟这两个模型到底差在哪儿?
2021 年 4 月 14 号,一封主题名为《Rust support》的邮件出现在 LKML 邮件组中。这封邮件主要介绍了向内核引入 Rust 语言支持的一些看法以及所做的工作。邮件的发送者是 Miguel Ojeda,为内核中 Compiler attributes、.clang-format 等多个模块的维护者,也是目前 Rust for Linux 项目的维护者。
作者:Rosaria Silipo翻译:尤杨校对:赵茹萱 本文约2600字,建议阅读10分钟最好的数据科学家将不再是能更快地编写代码的人,而是能更好地指导数据科学项目的组装。
聊天机器人从20世纪80年代起相继出现:TalkBot、Elbot、eLise、Alice、Laylahbot、爱情玩偶等,其中Alice曾被认为是最聪明的机器人。
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