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RasaGpt——一款基于Rasa和LLM聊天机器人平台

/paulpierre/RasaGPT 概览 RasaGpt是一个建立在Rasa[1]和Langchain[2]之上没有显示界面的LMM聊天机器人平台。...用他们自己的话来说: Rasa是一个开源(Python)机器学习框架,用于自动化基于文本和语音对话:NLU,对话管理,连接到Slack,Facebook等 - 创建聊天机器人和语音助手。...的话来说: 这个文本讨论了一个名为Rasa[5]聊天机器人框架。...一个朋友来找我帮忙解决问题。在 Google和Github上搜索了一个与 Rasa 集成LLM 优秀参考实现,但是一无所获。...认为这是一个满足好奇心绝佳机会,2 天之后,一个概念验证,一周之后,这就是想到。 ⚠️ 使用时须谨慎: 这远非生产代码,充满提示注入和一般安全漏洞。

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windows下直接跑MEME suite?对!任何人都可以。

一些思考 无论生物信息学怎么发展,但是生物(或者美其名曰,生物信息)数据分析,总是可以相对简单地方式去完成一些相对简单目的。一直对外推荐,新手用python,然而我还是在用perl。...最喜欢是前半句。之所以这么说,可以看我QQ空间几年前写perl one-liner日志,里面是一些现在不太看得上,但是可以完成很多事情,单行命令。...很明显,TBtools就是这样一个体现。而他开发,却被一部分人误解(其实甚至不知道误解个人出发点那部分人是否自己对生物信息认知)。...MEME suite网页分析常常需要排队,且每次排队可能是一两天。解决办法只有两个: 上服务器,命令行运行 让其他人上服务器,命令行运行 而我变成了上面的其他人。...分析要求,各种各样,有事时候,其实并不想过多地沟通,但拒绝合作,并不是课题组发展最好选择。 于是,小修了MEME和MAST源码,并编译,随后打包到了TBtools。

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在Keras和Tensorflow中使用深度卷积网络生成Meme(表情包)文本

这允许模型区分正在训练它48个不同Meme(表情包)。字符串左边零填充,因此所有ID都是相同长度。 0或1是被预测的当前文本框索引,一般0是机顶盒和1是底盒,虽然许多记因是更复杂。...之后是meme文本,|作为文本框结尾字符。 最后一个字符(第二个数组项)是序列中一个字符。...跳过已添加到训练集中重复Memes(表情包文本)标题,以减少模型简单记忆整个Memes(表情包文本)标题机会。 数据现在已准备就绪,可以输入神经网络!...选择1024作为滤波器数量,因为它是训练速度和模型精度之间良好折衷,由试验和错误确定。对于其他数据集,建议从128个过滤器开始,然后将其增加/减少两倍,以查看会发生什么。...这会生成非常单一结果,因为它每次为给定Meme(表情包)选择完全相同文本,并且它在Meme(表情包)中反复使用相同单词。”

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「GPT-4.5」来了!地表最强Code Interpreter与Midjourney联动,5分做出大片|附保姆级攻略

网友Kris KashtanovaChatGPT在5分钟内完成了如下游戏。 联合创始人Greg Brockman刚刚也转发了这个游戏开发例子。 那么,具体是怎么做? 1....输入提示:「为Asteroids编写p5.js代码,你鼠标控制一艘飞船,鼠标左键射击小行星。如果你飞船与小行星相撞,你就输了。如果你击落了所有的小行星,你就赢了!...数据制表大师 以往,做一个数据分析,一个人需要各种工具去整体绘制。 现在,了「代码解释器」,数据分析,图标制作处理完全都是动嘴皮子事了。...「代码解释器」能够使用现有的Python库来绘制视觉效果,再使用GPT-4来生成现有的表情包Prompt。 你还可以直接告诉它,「使用可用绘图工具,通过创建图像来创建一个全新meme。...提示「你能画出你自己原创meme,然后把它做成动画吗?让它变得有趣,并成为第一个人工智能meme意义」。 「代码解释器」是GPT-4.5?

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DeepMind新AI超越自己:提速200倍,在所有雅达利游戏上胜过人类

Agent57,是DeepMind在2020年搞一个智能体,史上首次在所有57个雅达利游戏中超过了人类基准表现。 但它有一个致命缺陷是效率低:需要近800亿帧数据训练才能实现。...现在,MEME出现完美解决了这一问题。 网友看完表示:这就是真正样本高效吧。 话不多说,赶紧来一睹为快吧。...他们调查了在减少数据制度时遇到一系列不稳定因素和瓶颈,并提出了有效解决方案,最后建立一个更加强大和高效智能体:MEME。...通过下图可以直观看出,新智能体MEME在3.9亿帧时就超过了人类基准,比Agent57快了两个数量级,并且在将参数量从90B减少到1B情况下,取得了类似的最终表现。...更多关于评选标准、榜单报名欢迎扫描下方二维码~ 点这里关注 记得标星噢 ~ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见 ~

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TBtools | 多图合一至强版教程!进化树+Motifs+结构域+启动子+基因结构+....

多少,有时看到还是有点感动,毕竟这些事情也可以说是软件开发一部分。太懒,仍然是问题。工作以后,能静下心来写点文字时间,越来越少。正是假期,已然预见明天之后便是忙碌一个月。...相对系统总结一份教程,希望能减少一部分用户使用问题,也让一些朋友能够更好使用工具。...当然,也可以 TBtools 打包 **MEME/MAST GUI Wrapper**,直接在 Windows/MacOS 电脑下本地跑。...这里给出网站一个截图 [1240] 有时候网站访问不到,那么可以 TBtools MEME/MAST GUI Wrapper跑。 [1240] 所以非常简单........[1240] 效果如下(进化树还是Cla....这个布局好看点), [1240] 当然,其实还可以利用 JIGplot 特性(毕竟是开发嘛)做更多事情...就不再赘述。 写在最后 没啥好说

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币圈“土狗”万倍狂欢,一面暴富 一面归零

回顾历史上每一波meme数字币热潮,都以绝大多数项目归零而告终,这一轮已经有人损失惨重。事实上,链上发行代币成本低至百元,甚至ChatGPT就能写出批量发币软件,镰刀门槛越来越低。...比如上一轮加密货币牛市中,一个名为Loser Coin项目横空出世,代币简称直接显示为“LOWB”。...,项目的初步成功终于让他获得一个宝贵机会——搬到离女儿学校更近地方生活。...非小号数据显示,Turbo自发行以来累计上涨了824%。 看到这里,你大概能理解为什么meme币会火了。相比应用型代币,讲故事、炒叙事才是meme精神内核,但它也仅仅有精神内核而已。...这一波meme币热潮里,也已经大把代币暴跌或接近归零,包括XIRTAM、ROPE等。链上分析师余烬统计,一名加密资产大户近期投资了9个meme币,其中8个亏损惨重,唯一盈利也只有13%浮盈。

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还能搜视频,网友:六年没找到梗图这里两分钟找到了

你是否遇到过这种情况:一个梗图寻遍全网都还没找到。 现在外网一位小哥搞出了一个互联网规模Meme搜索引擎,库里近两千万个梗图,涵盖各种小众文化。 检索关键词,或者上传相似图片,结果就能秒出!...那不妨一起来看看这个“Meme搜索引擎”是如何搭建~ 灵感来自iPhone图片识别 要编写一个Meme搜索引擎,最重要也是最先面临一个问题就是:如何准确识别梗图中文字信息?...专业一点的话来讲就是:如何拥有一个可伸缩OCR(光学字符识别 )? OCR解决方案倒是现成,不过现有的要么就是遇到比较抽象梗图识别效果不太好,要么就是太贵。...举个简单栗子 ,比如说Tesseract OCR来提取图像中文字,测试时,只能用非常标准字体和配色方案识别Meme图,不然的话就会出现下面这种情况。...具体来说,小哥编写一个小型微服务,通过ffmpeg(它可以执行音频和视频多种格式录影、转换、串流功能),从视频中截取10个均匀间隔图片。

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人类一败涂地!DeepMind再次制霸Atari游戏,比两年前快了200倍

Agent57是DeepMind在2020年搞一个Atari游戏智能体,史上首次在所有57个游戏中超过了人类基准表现,但这是以数据效率为代价,需要近800亿帧经验训练才能实现。...于是DeepMind一篇新论文,带来了一个智能体:MEME,所需训练经验更少,从而实现为原来Agent57「提速200倍」小目标。...我们调查了在减少数据制度时遇到一系列不稳定因素和瓶颈,并提出了有效解决方案,以建立一个更加强大和高效智能体。...(i) 一个基于循环重放分布式DQN(R2D2)分布式深度强化学习框架   (ii) 一系列策略和永不放弃(NGU)内在奖励机制进行探索。...新智能体MEME在3.9亿帧尝试就超过了人类基准,比Agent57快了两个数量级,并且在将训练预算从90B减少到1B情况下,取得了类似的最终表现。 和Agent57比完了,再和人比比?

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批量预测转录因子(TF)和转录因子结合位点(TFBS)

方法是转录因子可以调控核糖核酸聚合酶(RNA聚合酶,或叫RNA合成酶)与DNA模板结合。 转录因子本质是与DNA特异性结合一系列蛋白质。一般不同功能区域,如DNA结合结构域与效应结构域。...某度百科中是这么介绍:转录因子结合位点(Transcription factor binding site,TFBS)是与转录因子结合DNA片段,长度通常在5~20 bp范围内,一个转录因子往往同时调控若干个基因...,而它在不同基因上结合位点具有一定保守性,又不完全相同。...好了,接下来我们看如何预测整个物种转录因子和转录因子结合位点。 ? 首先介绍一个神奇网站:是由咱们北京大学开发转录因子数据库(PlantTFDB),目前,已经更新到v5.0 版本。...当然,如果要批量预测转录因子结合位点,最好还是Linux命令行来做预测,这样可以提高我们效率,结合MEME套件 fimo 工具来进行实现。 ?

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原核非已知转录因子结合位点和可能结合基因预测

内部) 1.由该TFDNA序列得到其最大ORF 2.NCBI blastp发现其最大hit序列(同时一个网站再次证实) 3.若去预测整个基因组中其结合promoter区域不现实也不真实,...只看一个已知ORF序列可能结合位点 4.得到该基因起始位点上游1000个nt序列作为扫描对象 5.得到转录因子结合DNAmotif,然后用MEME对4中序列进行扫描预测,得到结合序列。...domain,一个是蓝色DNA结合结构域Helix-turn-helix,一个是粉红色转录激活结构域。...并不知道blast是否可以预测出其靶基因。当作不能吧。...3.反过来试试,去MEME上对可能靶基因启动子序列进行扫描,看是否上述HTH_AraC结合位点 首先去http://jaspar.genereg.net/matrix/MA0227.1/,下载其

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生物信息学初识篇——第二章:序列比对(5)

一个较常用颜色方案是 Clustal 系列配色方案。这个配色方案和 EMBL 多序列比对工具做出结果页面里“Show Colors”之后颜色方案是基本相同。...TLR2、10、6、1 这四条序列第 53 列补空位。其他位置不动。 多序列比对外观也很重要。默认情况下,多序列比对是单行显示。由于序列长,需要拖动窗口拉条才能浏览全部。...Jalview 除了编辑多序列比对功能还有很多分析功能。...这步操作是通过 The MEME Suite 软件套装下一个软件 FIMO来实现。 ? 图2.72 MEME HTML 结果页面 ? 图2.73 More 链接查看基序详情 ?...点击“View structure”链接后,网页会打开一个三维视图插件,并以该家族中某一特征蛋白质具有的三维结构为例,在线显示指纹图谱中各个基序在三维结构中位置(图2.78)。

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一个模板承包你所有表情包!

由于机器学习系统没有足够上下文来理解meme,因为它比图像和文本更丰富内容,所以机器学习系统很难处理meme。...这么说可能不太好理解,举个例子:像平时我们表情包、用来传递信息网络热梗、甚至对于一个东西定义这些都是meme一种表现形式。在这篇文章中,作者通过图片来体现meme价值。...图3显示了我们知识库结构,其中所有文本数据(如about部分)都链接到模板,并与本地位置一起记录在JSON文件中。然后,该模板位于父目录中,该子目录包含示例。平均而言,每个模板9.49个示例。...通过从OCR中使用额外模因特定信息,我们可以自然地获得准确含义更好表示。 I Love Democracy! 只有在同时考虑模板和示例情况下,多邻居投票才能提高性能。...MEMEX不是把模因和标签配对,而是一个模因和一个解释配对创建一个新任务,其中标签是解释是否与模因相关。理解模因需要额外背景,但该方法不能应用于未包含在数据集中模因,因为它依赖于一个解释。

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找到最好计算机视觉API

所有领先科技巨头和前途初创公司都声称将通过提供易于使用计算机视觉API来“民主化AI”。 哪一个是最好?...要回答这个问题,你必须清楚地定义你业务目标、产品例、测试数据集和成功度量标准,然后才能比较这些解决方案。 通过玩具问题测试来区分吉娃娃和松饼,至少可以获得每个平台不同行为高层次感。...进行测试 为了做到这一点,将规范meme分解成16个测试图像。然后使用工程师Gaurav Oberoi编写开源代码来整合来自不同API结果。...但一个人类学步儿童也能在分辨食物和费多狗问题中打败机器学习。 现实图像进行测试 想知道这些API在吉娃娃和松饼现实世界图像上表现有多好,而不仅仅是在被精心设计图像上。...在这些复杂或不寻常情况下,Cloudsight的人工标题显示出了更好结果。Cloudsight将最后一张图像标记为“12块西部高地白色小猎犬杯形蛋糕”。而且它也承认这是一个流行meme

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怎么理解 Web 3.0?

去中心化是与中心化相对一个概念,在一个中心化系统中,其它节点必须依赖中心才能生存,中心决定了节点。...在一个去中心化系统中,分布众多节点,每个节点都具有高度自治特征,每一个节点都是一个“小中心”。...以太坊虚拟机是图灵完备,开发者可以在虚拟机上使用像JavaScript、Python这样友好编程语言来创建应用,以太坊作为一个平台为不同区块链应用提供服务。...智能合约是高级语言(编程语言)编写,如Solidity或Vyper。由于智能合约代码存储在以太坊区块链上,所以任何人都可以检查网络上所有智能合约应用逻辑。...尽管货币不是加密技术唯一例,加密领域Meme也会随着时间而演化,但加密技术被用于货币,这是时间最长、也可以说是最强大Meme之一。

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python测试中会反映什么问题?

所以,当我现在编写测试时,我会记住这一点: 演示如何使用正在测试类/函数/系统。 展示出所有认为可能会出错内容。 上述一个必然结果是,在大多数情况下,测试是行为,而不是实现。...在#2中漏掉东西就是bug来源。 因此,每当我发现一个bug时,都会确保代码修复程序相应测试(称为回归测试)来记录信息:这是另一种可能出错方法。...对于经过良好测试代码也是如此:如果你机器上没有所需库,则会崩溃。 首先是你用来开发机器(所有“它在机器上能正常工作!”这类meme(梗)来源)。...其次是你用来测试机器(可能与你用来开发机器相同)。 最后,你用来部署机器(请不要让它与你用来开发机器相同) 如果测试和部署机器之间环境不匹配,你就麻烦了。这就是部署环境用武之地。...我们机器上有本地开发,它位于docker中。 我们一个开发环境,其中机器安装了一组库(和开发工具),我们在上面安装在这些库上编写代码。其他依赖系统所有测试都可以在这里进行。

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Hugo 与 Hexo 异同

# 主题目录 themes/ 在 Hugo 中,与 Hexo 一个很大不同——也可以说是优点——是主题目录与站点目录一样结构,以 MemE 主题举个例子(已剔除无关文件): 1...此外,如果你想将文章中 Front Matter 也从 YAML 转换成 TOML 的话,推荐一个 Python 脚本,是在这篇文章中发现。但特别注意:尝试前务必先备份!...URL 是 .html 后缀,但需要注意是:这样是会产生一些 bugs ——具体就不再花时间叙述了——因此还是建议直接抛弃 .html 后缀。...但我还是不建议这样做,因为全小写 URL 的确会更美观,即使这会导致原链接 404,但重要是文章链接,而非某一标签页面。 最后,对于以上方法,只能保证在 MemE 主题中是正常工作。...此外,MemE 主题支持复杂中文标签名,支持复杂中文部类名,支持复杂中文分区名。 对于分区,推荐直接使用小写英文命名,然后通过新建相应 _index.md 并添加 title 以修正标题。

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关注编程Up主,竟然是新晋IOI第一人:18岁高中生,玩起《世界》来不能打扰

一位“不明真相”网友还评价说,IOI金牌只有1%机会能获得,“愿意以1:99赔率打赌”。 ? 这位网友不知道是,William Lin去年第一次代表美国队参加IOI就拿到过银牌。...他YouTube创作始于5年前,上传一个视频是编写一段程序杀死Dyknow进程。 这段视频一直没有什么热度,直到去年他获得过IOI银牌后,才收获了第一条回复。...从银牌逆袭到满分金牌 当被问及怎么样才能才能成为一个程序员(computer programmer,CP)时,William Lin只给了一个建议: 做超大量练习,然后参加很多像这样竞赛。...可以看见,想要问问题、但恰逢William Lin在玩游戏粉丝,在一路追到《世界》后“撞上了铁板”,只能遗憾离开。...《Among Us》是最近很火一个小游戏,规则是在9个玩家中,找到其中3个混进来“冒充者”。 William Lin将它改成了一个9种编程语言表情包,并给出了3个“冒充者”提示: ?

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脱碳入硅:不是人类被机器取代,而是“人类社会”被“社会机器”取代

人是软件定义动物 人三万个基因。几百个基因区别就能区分两个物种。但人一生其实被文因(Meme)塑造,一生被imprint(思想钢印)进大脑文因,何止三万个。...另一类系统不需要付出这些成本也可以构成坚强社会,因为它们完全不同通信手段。 人工智能并不只是机器人。它是我们通信界面,是我们构造秩序。它不是要取代大脑,而是增补大脑。...觉得全人类一个“人类图灵测试指数”,就是把所有人中能识别当前最先进AI是否为人比例。...社会机器是关不掉 有人认为:“只要电脑AI一天进化不出保护自己电线插头能力,就永远不信它们能超越人类之类扯淡”。机器并不只是机器人,或者一台单独电脑。...人类从5万年前meme取代gene作为进化载体实现了飞跃,今后100年内机器meme取代人meme又是一个飞跃。不过不是所有的人同时被所有的机器取代。谁先?谁后?

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开发人员使用 GPT-4 30 种重要方式

特别是,他主要将其用于机器学习管道,小型 React 站点和 Python 命令行界面(CLI)。 “首先,我会让它给我问题域概览;这为语言模型提供上下文,”他说。...优化代码以减少内存使用 开发者 Vitor Baptista 写道:“必须优化一些 Python 代码以减少其内存使用。在尝试了能想到所有主意后,考虑一种不同语言重写它。...他写道:“它为提供了很棒答案,想也许一次或两次代码无法编译(每天使用它几十次)。” Baptista 写道:“现在在生产环境中使用优化后 Go 代码。” 14....从那里就可以开始了。” 15. 查找如何做某事 “GPT-4 不擅长做事,很擅长为你查找东西,”一份提交内容中写道。“与其试图让它做事,不如问它应该怎么做。 16....“已经够多了,在它周围缠了一些 cli 胶水......”大多数情况下,这位评论者用它编写 Python 和 Bash 代码,虽然也“偶尔编写一些 Makefile 和 Dockerfile ”

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