最近工作较忙，回家闲下来只想闭目休息，一分钟屏幕都不想再看，然而我又想追更之前看的小说，于是，需求来了——我需要一个给我讲故事的机器人！...浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能，但是比较僵硬，总是将引人入胜的情节念成流水账，分分钟让人弃坑，所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节，而后将文字合成存储到音频文件，这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字...文本整合容易，但是如何将其快速转换成音频呢？难道要自己训练模型“炼丹”解决？...具体个人注册的过程和应用创建过程详见文章分享一次批量文件翻译的开发过程。 开发过程详细介绍 下面介绍具体的代码开发过程。 首先根据文档分析有道智云的API输入输出规范。...我有故事，我把它交给机器人来讲，闭目养神不枯燥，真是一件美事！
问题背景 8月推送的《当压测遇见奥运 ——游戏服务器如何在上线时面对用户的洪荒之力》中提到了机器人模拟测试是对各类已有的压力测试方法做了一个平衡， 通过高还原真实玩家的用户行为，模拟高并发场景，从而得到类似很多人同时游戏的测试效果...而要开发一款进行服务器性能测试的机器人，需要通过建模、分析、开发三个步骤，那么今天我们就要来介绍一下，具体在开发服务器性能测试机器人的时候，如何让它表现的更像人？有更加平稳和正常的表现？...为了让介绍的内容更加形象和具有说服力，我从我们自己的产品开始介绍，扒一扒腾讯WeTest服务器性能测试在开发机器人的过程中遇到的一些坑。...这里简单地提两个要点： a) timewait是在TCP连接的主动发起方才有的状态，一句话概况，它是为了防止“主动断开连接方发送的最后一个ACK包异常，导致被动关闭防会重发FIN请求，影响该四元组上的下一个连接的正确性...b) 解决的方法，一般是把两个内核参数：net.ipv4.tcp_tw_recycle、net.ipv4.tcp_tw_reuse都改为1，前者指启动time wait连接的快速回收，后者指让time
——让生成器与鉴别器不断进行类似「图灵测试」的训练；(4) 最后提出了赋予机器人通过与人的交流自我更新的自学习模型。...在这一章中，我们讨论了应对不一致问题的方法以及如何为数据驱动的系统赋予合乎逻辑的「人格角色」（persona）以模仿类人的行为，无论是个人助理，个性化的「阿凡达」智能体，亦或是游戏角色。...第五章 让对话更持久 在前两节中，我们讨论了聊天系统如何避免一般性的应答并对不同的问题生成满足一致性的应答。...之后，第二个机器人把之前那个机器人输出的响应和对话历史结合起来，重新通过编码器网络编码得到一个隐层向量（相当于更新了对话的状态），然后通过解码器网络生成一个新的回复，并传给第一个机器人。...因为每一轮的候选集合数目固定，所以每增加一轮，整个路径空间就成倍变大，呈现一个指数级别的增长状态，所以最终模型最多限定为五轮对话。
我联系了一些通过 WordPress 分享作品的高产诗人，询问他们是否愿意与我合作完成一个有趣的实验：能否让我的机器阅读他们的作品，让我的机器能够学到诗歌的形式和结构，最终让机器能够自己完成诗歌创作？...一个 LSTM 可以「记住」它之前的状态并将其告诉它当前的决策过程。关于 LSTM 如何工作的更深入的解释，可以参考谷歌大脑的 Chris Olah 所写的这篇精彩的文章。...与许多基于 LSTM 的文本生成案例一样，我的诗歌机器人通过一次生成一个字符来生成文本。因此，要想把单词组合成任何有意义的样式，诗歌机器人首先必须学会如何造词。...我使用一种非常简单的规则（根据每遇到一次「\n」的字符和上一个「\n」之间的词数）把除了诗歌的文本之外的所有东西清洗掉了。...我增加了一些 LSTM 层，尝试着改变每一层中 dropout 的程度，知道最终定下了一个如下面代码所示的最终模型。我最终选择使用三层 LSTM，因为此时训练时间开始变得很长，而训练的结果相当好。
，拿它的 token 以及 userid 里面存的 token 比较，不一致，就说明此登录已失效。...服务器接收到请求后，会取出请求头里的token值与数据库存储的token进行对比校验。若两个token值相同，则说明用户登录成功过，且当前正处于登录状态，此时正常返回数据，让APP显示数据。...若两个值不一致，则说明原来的的登录已经失效，此时返回错误状态码，提示用户跳转至登录界面重新登录。用户每进行一次登录，登录成功后服务器都会更新个token新值返回给客户端。...，目的就是为了通过token找到id，然后再查询出用户信息，像这种情况我目前也只是想到通过redis本身的有效期来清除这些，token的作用可以理解为一个session 2、另外一种情况，我自己就会通过本地存储的...token ，没有则跳转到登录页，有则请求获取用户信息，改变登录状态； 每次请求接口，在 Axios 请求头里携带 token; 后端接口判断请求头有无 token，没有或者 token 过期，返回401
为什么频繁执行重采样会使粒子多样性减小呢，这就好比我兔子一月繁殖一会我可能五年后这些兔子的才会共有一个祖先。但如果让兔子一天繁殖一会呢？...公式就变成了下面的形式： 为了估计位姿，RBpf使用粒子滤波来估计机器人位姿，而粒子滤波中最常用的是重要性重采样算法。这个算法通过不断迭代来估计每一时刻机器人的位姿。...目标分布：什么是目标分布，就是我根据机器人携带的所有传感器的数据能确定机器人状态置信度的最大极限。我们知道机器人是不能直接进行测量的，它是靠自身携带的传感器来获得对自身状态的估计。...，因为我没有数据信息来对机器人的状态进行约束了。...但我们只有有限的粒子来模拟状态分布，因此我们需要把权重小的粒子丢弃，让权重大的粒子复制以达到使粒子收敛到真实状态附近。但这就造成需要频繁重采样，也就造成了RBpf的另一个弊端即：发生粒子退化。
故障表现情况例如：崩溃、局部故障、弱网环境、状态更新、请求超时、并发表现……严重程度不一致，此处不逐一展开。 出过哪些问题分类回答完毕，你是如何解决的呢？是后续的一个命题。...5、人类总计2次交互，一次唤醒，一次表达意图，这2个行为过后，等待AI反馈。也就是说，当用户说完话后的下一秒，助手要同时处理，识别+理解+接口查询+反馈四个阶段，这个过程中，全部都是用户的等待状态。...【交互流畅】（4）新手教学表现 我第一次给父母体验‘小爱同学’的时候，他们是需要我的帮助才能使用。 什么是唤醒；什么是监听；什么时候你说话它会响应/不响应；觉得罗嗦，如何打断对方。...而当我们的产品被用户首次体验的时候，如果没有新手教学，用户也许就呆滞在那里，并不知道如何使用。 新手教学体验是非常重要的一个环节。 体验各家智能语音助手，在这一块的表现上各不一致，故而列为评测点。...在一个普遍使用点触操作习惯的年代，如何让用户体验这种新的交互体验方式？压力就在新手教学上。学的会就用，学不会就丢弃。 尝鲜体验过后，以后也会（改变习惯）使用语音寻求业务，压力则在业务设计上。
不过，创建出的第一个模型是非常不准确的，机器人并不知道自己是什么，也不知道自己的关节是如何连接的。但经过不到35小时的训练，自我模型已经和机器人的真实情况高度相符。...这个模型会在闭环系统中执行“拾取和放置”任务，使机器人能够完全基于内部自我模型，在移动轨迹的每一步上相对原始位置进行重新校准。...但是，通过这种方式学会的任务，往往无法扩展，也即机器人只能完成被训练好的那一项任务。 因此，如何实现无模型的扩展，也即通用端到端，就成了一个需要被解决的问题。...由上图可见，从“抓取并放置”改为“写字”时，机器人发现前后不一致，为了模拟全新的任务，形态发生了突然改变(上图步骤4)，并使用新数据更新了最初的自我模型(步骤5)。...更新自我模型后，机器人迅速转变状态，开始继续执行任务(写字)。 作者特别强调，他们提出的这种新方法能够让机器人自动完成多两种不同的任务，并且不需要进行额外的物理实验。
小企业主解释为什么机器人是避免企业结业的唯一选择 Marlin Steel总裁Drew Greenblatt说，“刚收购这家公司时，每一个折弯，每一刀裁切，每一次焊接，都是手工操作的。...这简直像Charles Dickens的小说，两个工人在这里没了眼睛，三个工人没了手指。” 一次性面包篮制造商是在Dickens故事中让“手”不寒而栗的枯燥、肮脏、危险工作的原型。...在这个“为什么我要自动化”的短片中，我们看到Marlin Steel的，不仅是如何生存，还有得益于自动化和机器人的蓬勃发展。 Greenblatt说，“另一种选择是灭亡。手工折弯面包篮没有前途。...加拿大货架制造商介绍协作机器人如何改变他本已高度自动化的工厂，节省占地空间和量产时间 在19个机器人工作站里，Etalex安排了29台机器人，其中大部分是发那科机器人。...我们第一次接触Rapid-Line是在去年秋天，当时，我们给你介绍了名为Kinetiq Teaching的机器人焊接新技术，异形机器人填充焊接差距。
处于Gank状态的机器人会表现出与单体行动很不一样的行为，比如坦克可能宁死也不撤退，ADC优先释放控制技能。...3.2.4兵线分布调整 image.png 当游戏运行时间超过6分钟时，AI要开始抱团，强推一路，之后每三分钟都要进行一次抱团检测。...我们每10秒计算一次兵线危机值，根据兵线的状况来决定是否援助和抱团。 抱团是一个较为稳定的行为，我们设定每次防守抱团之后都要锁定切换兵线行为3分钟，进攻抱团锁定2分钟。...3.Gank AI控制下的机器人可能会表现出和单体AI完全不一致的行为，比如肉可能直接冲到敌人人堆中，吸收仇恨，至死方休；ADC和APC最优先的策略可能不是输出，而是控制；部分机器人输出伤害优先级要高于逃避危险...如此，所有可能正处于交战状态的英雄就按照区域划分到了不同的Gank小组。 Gank的发起和结束 Gank小队是动态生成的，每一时刻Gank小队都是存在的，但发起Gank行为是需要条件的。
机器之心原创 作者：邱陆陆 新年刚过，身在老家的我就接到了这样一个电话。电话对方明显是一个对话机器人，我们在用时不到一分钟的时间里完成了下面这几轮对话： 我：我近期不在家。...它重复我给出的地址，我确认，它礼貌地结束对话。 之后快递员没有再联系我，回到北京之后，我顺利地在物业拿到了快递。...机器之心：语音对话机器人还服务于其他哪些体系与场景？如何衡量系统整体完成任务的情况？ 除了菜鸟物流之外，大家电派前的电联，盒马生鲜的派前电联，也都是基于阿里小蜜的语音对话机器人的产品。...比方说，多分类模型的问题是每增加一个类别就要重新训练一次，二分类模型的问题是每增加一个类别就要补充大量新语料，且不同分类之间量纲并不可比。...在其他一些国家，有法律明确规定机器人在打电话时必须率先声明自己的机器人身份的要求。 从技术角度出发，我们的目标是为了给用户更好的交互体验和类人体验，因此，我们希望让机器人的声音和交互过程尽可能像人。
其中的编码器 RNN 一次构想一条情境标记序列，并对其隐藏状态进行更新。在完成对整体情境序列的处理之后，其会生成一项最终隐藏状态——此状态将包含情境意识并被用于生成答案。 解码器如何工作？...在每一时间步长当中，该层会获取解码器的隐藏状态，并立足其词汇表中的所有单词输出一条概率分布结果。 以下为回复内容的生成方式： 利用最终编码器隐藏状态（h_o）对解码器隐藏状态进行初始化。...在每一时间步长当中将最终编码器状态传递至解码器。解码器只能查看一次编码器状态，随后可能将其遗忘。因此，最好的办法是将编码器状态连同单词嵌入一同传递至解码器处。 不同的编码器 / 解码器状态大小。...我在之前提到的模型要求编码器与解码器拥有同样的状态大小。大家可以添加一个映射（密集）层以将编码器的最终状态映射为初始解码器状态，从而回避这一要求。 使用字符——而非单词或字节对编码——来构建词汇表。...回复不一致 / 如何整合元数据 使用 seq2seq 模型时的另一大问题，在于其往往会在意义相同但表达不同的情境下给出不一致的回复内容： ? 目前最引人关注的处理方式在于“基于角色的神经对话模型”。
我希望能有个人能每隔5分钟就提醒我一次，你今天刷了5分钟了，你今天刷了10分钟了，你今天刷了15分钟了。。。讲真，我觉得这种提醒既温和又有效，当然，也可以变得很不温和，比如把提醒直接发给老板。...windows 行为：这个程序会用到 windows 焦点状态改变（onFocusChanged）行为。也就是当我切换程序，比如把 chrome 切到后台，把微信切到前台这样的行为。...发送钉钉请求：如果刷超过一定时间了，直接让钉钉机器人钉你一下。或者也可以简单的使用 alert 在 chrome 上面弹窗。...var GMT = +8 var MINUTE_PER_DAY = 1440 // 每刷几分钟就给出提醒，这里是每 5 分钟就提醒一次。...TIMEPACE：每刷几分钟就给出提醒，这里是每 5 分钟就提醒一次。
如果第一步执行成功，第二步执行失败了，抛出了异常，则第一步订单状态还是订单成功的，福袋状态未更新，也就是师父遇到的问题。 那如何保证两步操作的一致性呢？（要么都更新，要么都不更新。）...四、那如何优化无事务的代码？ 由于MongoDB 3.0 不支持事务，所以很有可能出现数据不一致的情况（订单已支付，福袋未发送）。 那我们既然不能享受到事务的一致性，有什么办法来优化这部分代码呢？...优点：前四步的业务逻辑处理任意一步如果出错了，并不会影响数据库的记录 缺点：后三步的保存如果出错了，和最开始的方案一样，存在数据不一致的问题。 那如何进行解决这种问题？ 五、如何解决无事务的问题？...我们很容易想到的方案是及时retry或 队列retry。那有什么问题呢？对于秒杀活动，队列retry肯定不可行。 那我们可以做一次补偿操作吗？（发起退款，更新订单状态为失败。） 答案是可以的。...模板消息 短信告警 或者用钉钉机器人报警，这里就不展开了。 六、具有补偿功能的解决方案 我们可以设计一个具有补偿功能的解决方案。
因他的改变而外界有所改变，一摊水洒在地上。 接着外界（地球）给她了一个回馈：你刚刚的动作是不好的（Don't do that），所以机器人得到一个负面回馈。...接着，机器人感测到地上有一滩水后，便采取行动——把地上水擦净，改变了外界的状态。 接着地球给了个回馈：干得好兄弟！这是一个正面的奖励，接着这个反馈机器人也接收起来了：我这个动作是好的。...一开始的监督则是从你一句我一句训练，然后根据动作奖励值，机器的目标就是要最大化期望值。 如果像阿法狗一样，让两个机器人训练呢？那机器人就会不断的对话出很多的句子。...可以从物理方面去理解，如果你的回馈是正的，便可以改变参数，让其对这个state采取的行动机率提高，负值的话则反之。 理解完公式，就是整个循环了。...另外有七次的τ，都是状态b ，六次的奖励= 1，一次的奖励= 0。 这里评估V（状态b）可以很快地得出6/8 = 3/4的值，但V（状态a）可以得出两个值，这就基于看是哪种评估方法。
移动适配 移动适配，在百度站长工具中是一个很重的功能，接下来，我将详细的讲解“移动适配”在实际SEO中如何应用，又有什么样的使用技巧。 直接讲正题，如下图： ?...1、网站移动适配分开提交，每提交一次，只提交一个页面类型的适配正则，例如：首页页面，我单独提交一次，详情页页面类型，我也单独提交，不能把首页与详情页混合在一起提交。...莫慌，请看下面解决办法： 说明：移动适配有哪些状态、失败有哪些原因，不同状态代表什么意思，在这不细说，可以直接去百度站长工具后台“移动适配”页面下方查看最常见的问题（因文字太多，复制过来后，我相信绝大多数人是没有耐心仔细看完...例如：技术在写移动端页面标题时，错误的把正文的第一段内容当做标题（我遇到过，这真是让我无比尴尬，不仔细检查，很容易忽略）。一般，我建议移动页面的TDK直接把PC端的抄过来即可，后期有精力在进行微调。...）； ⑵ PC与移动页面更新机制不同（缓存逻辑、版块逻辑），由于这个逻辑不同，导致出现的内容也不同，例如：如果PC端页面是1小时更新一次，那移动端如果不是同步的话，很容易让搜索引擎识别出内容不一致，从而导致失败
机器之心原创 作者：杨德泽 亚马逊Alexa Prize的打分系统每4个小时就会更新一次，这将决定着SEAGULL团队最终结果，在经历206天的代码更新之后，他们才能知道他们摘得了冠军，在此之前则是一次又一次打分的...相比于传统对话机器人只需要处理语言输入并给出回复，SimBot任务的难点在于，机器人还需要处理视觉信号从而“看懂”环境，并通过执行动作改变环境中物体的状态，达成任务目标。...这是所有参赛队伍需要面对的问题，它不光是技术方面的整合和优化，另一方面也是产品方面的创新，比如：如何让自己的机器人更受用户喜爱，如何让系统运行更快更稳定等等。 ·谁在参加亚马逊Prize？...这两种方法中的任何一种都首先需要面对一个问题，如何让机器人对人类世界做出反应，这就需要告诉计算机，摆在它面前的是一杯实在的牛奶，而非“milk”这个单词。...在SEAGULL中，我们设计了一个全面的状态跟踪系统，可以跟踪游戏中的大量信息，包括物体的位置和物理状态、用户和机器人之间的互动历史，以及提及的目标和任务进展。
强化学习通过与环境的交互来学习如何最大化奖励。 例如，一个走迷宫的机器人在迷宫里游荡（见图1-1）。机器人观察周围的环境，并且根据观测来决定如何移动。...错误的移动会让机器人浪费宝贵的时间和能量，正确的移动会让机器人成功走出迷宫。 ?...强化学习的学习对象就是策略。强化学习通过改进策略以期最大化总奖励。策略可以是确定性的，也可以不是确定性的。在机器人走迷宫的例子中，机器人根据当前的策略来决定如何移动。...很多游戏需要得到尽可能高的分数，或是要在多方对抗中获得胜利。同时，对于这些游戏，很难获得在每一步应该如何操作的标准答案。 从这个角度看，这些游戏的游戏AI需要使用强化学习。...A； 环境受智能体动作的影响，改变自己的状态（state），记为S，并给出奖励（reward），记为R。
即使在随机选择的一条腿折断后，ARZ策略能够控制步态，让其继续行走。 而这一挑战任务，在2个流行的神经网络基线MLP+LSTM中，取得了失败结果。...要实现这种能力，它们必须在没有外部提示的情况下，通过观察行动如何随时间改变系统状态，来识别环境变化，并更新其控制以做出响应。 当前，递归深度神经网络是支持快速适应的常用策略表示法。...StartEpisode() 会在与环境交互的每episode开始时运行一次。它的唯一目的是用进化常量初始化虚拟内存的内容。 这些内存在任何时间的内容，都可以被描述为控制程序的状态。...研究人员的目标是发现，能够在与环境交互的同时，通过调整内存状态，或改变控制代码来适应环境的算法。...倒立摆突变任务的进化后测试结果 简单性和可解释性 在这里，研究人员对ARZ策略进行分解，以详细解释它是如何在不断变化的环境中，整合状态观测结果来计算最优行动的。
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