现在开始深入到服务器端看一看 ZooKeeper 是如何从初始化到对外提供服务的。 ---- 启动前的准备工作 在 ZooKeeper 服务的初始化之前，首先要对配置文件等信息进行解析和载入。...主要统计的数据有服务端向客户端发送的响应包次数、接收到的客户端发送的请求包次数、服务端处理请求的延迟情况以及处理客户端的请求次数。...，可以看作为 ZooKeeper 服务层提供底层持久化的接口。...而 ZooKeeper 最早也是使用自己实现的 NIO 框架，但是从 3.4.0 版本后，引入了第三方 Netty 等框架来满足不同使用情况的需求，而我们可以通过 ServerCnxnFactory 类来设置...---- 小结 主要从 ZooKeeper 服务内部的实现逻辑来学习 ZooKeeper 中的相关知识，从单机版服务器的启动，到对外提供服务的整个过程，逐步分析 ZooKeeper 实现的每个步骤，理解
---- Pre Apache ZooKeeper -从初始化到对外提供服务的过程解析（ 单机模式 ） 我们知道了 ZooKeeper 在单机模式下从启动运行到对外提供服务的整个过程。...当客户端发送一个请求到集群服务器的时候，究竟是哪个机器为我们提供服务呢？ 为了解决这个问题，先介绍一个概念名词“调度者”。...---- ZooKeeper 集群模式的特点 通过上面的介绍，我们知道了集群是由网络中不同机器组成的一个系统，集群工作是通过集群中调度者服务器来协同工作的。...底层实现原理 到目前为止我们对 ZooKeeper 中集群相关的知识有了大体的了解，接下来我们就深入到 ZooKeeper 的底层，看看在服务端，集群模式是如何启动到对外提供服务的。...当 Leader 机器启动成功后，Follow 节点的机器会收到来自 Leader 节点的启动通知。而该通知则是通过 LearnerCnxAcceptor 类来实现的。该类就相当于一个接收器。
接下来，聊天机器人可能会在数据库中进行查询（或者在线查询），以找到在给定日期从威尼斯到巴黎的机票。...Api.ai 提出了“Default Fallback intent”概念，用来处理无法匹配用户意图的情况。 ? Api.ai 接口 你可以通过指定活动的语境列表，来限制意图匹配。...其中非常有用的一个特性是：在结果返回给 Api.ai 后，该结果既能在文本水平也能在语音水平上，改变语境以及聊天机器人的响应。...Wit.ai 接口 每个 Story 都可以看成是一张带有用户意图的图表，你可以在诸如特定变量值存在或不存在的条件下添加分支，这些变量是从用户输入中提取而来的。这样一来，你就可以定义一个会话流。...通过使用分支以及动作发生条件（比如，仅在定义了一些特定变量时才显示此消息），我们可以控制对话流。 分配角色到实体有助于服务器端处理。 “Understanding”部分是使用例子来训练聊天机器人。
为此，英伟达正越来越多地参与制造 GPU 计算的系统组件，并且为 OEM 和 ODM 服务器提供成品组件。...这就是为什么在 HGX-2 平台上，英伟达正从主板和 GPU 加速器连接器的设计上，从仅是为了自己的内部需求，为少数重要的客户和研究人员提供技术规格以及为 ODM 和 OEM 提供参考架构上，转变为设计自己的系统...以 HGX-2 来说，事实上我们提供了集成的主板。设计这些系统真的是很复杂，因为我们要在一堆不同的载体上超越限制，从图像在一堆 GPU 中的信号传输到功耗等等。...新旧 HGX 借助基于英特尔 Xeon 服务器节点的 HGX-1 平台，GPU 通过混合立体网络中的 NVLink 端口相互连接，服务器节点中的一对处理器通过 4 条 PCI-Express 通道与 GPU...英伟达提供的 HGX-2 系统参考架构的有趣之处在于网络接口——无论是内置 RDMA 的 100 GB / 秒 InfiniBand 还是附加 RoCE 的 100 GB / 秒以太网——都在主板上，接近
一、背景 在开发联调阶段发现一个接口的响应时间特别长，经常超时，囧… 本文讲讲是如何定位到性能瓶颈以及修改的思路，将该接口从 2 s 左右优化到 200ms 以内 。...二、步骤 2.1 定位 定位性能瓶颈有两个思路，一个是通过工具去监控，一个是通过经验去猜想。...trace com.yyy.service.impl.AServiceImpl refreshSomeThings 最终定位到最影响耗时的函数上，继续往下跟。...将串行改为并行可以使用 CompletableFuture 来实现，具体参见：《Java 数据分批调用接口的正确姿势》 最终一个接口从1 s - 2 s降低到了 200 ms 以内。...最后大家在开发阶段或测试阶段，多看错误日志，多关注接口的响应时长等，尽早排除问题，尽早做优化。 希望本文对大家开发能够有帮助。
Step 3 - 接入 API.AI API.AI可以提供标注对话，开放域对话和语音识别，意图识别等功能。 ?...不管是像微软这样的大公司，还是像Operator在垂直领域提供服务的创业公司，都将聊天机器人看成是下一代人机交互的服务形态，聊天机器人不单纯的提供了一个新的服务渠道，它还改变了服务本身，即通过历史数据训练...长对话和短对话 长对话需要考虑的因素更多，就像目前API.AI提供的服务中，要完成一个任务，比如预定酒店。 小明: 帮我订今天晚上，上海浦东香格里拉酒店。 这时，API.AI得到了时间，地点和人员。...但是目前API.AI们提供的方案需要人工标注Entity和Intent，这种工作很繁琐，效率低。 能通过历史数据，无监督或者半监督的完成意图的分类模型是亟须解决的一个挑战。...从社交网络上对接到服务需要走InboundMessage, 从OutboundMessage中异步获取回复。
通过一套模板工具可以，你只要给出问题和答案，就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。...Google的VUI团队设计了750种台词，以便让三个角色更有趣也更有个性。 这些台词分为44个类别，包括欢迎、答对响应、帮助提示等。...（Google官方说法） Cloud Functions for Firebase提供了免费套餐，开发者可以快速和简单的创建自己的问答游戏。 ?...实现逻辑为所有API.AI智能体定义的intents提供处理。 这个应用程序使用 Firebase Hosting托管音频资源。 创建个性化游戏 使用Node.js脚本可以把问题和答案加载到数据库中。...在实现代码中配置选定的角色后，相应的角色台词也就确定下来。女王会说：“看啊！一位胜利者”或者“一次勇敢的尝试，但没有什么用”。
方便连接智能家居、控制自制媒体中心、通过个人AI助理传送各种信息……这都归功于 API 和服务，让我们有了这么多创建人工智能的方法。...Wit.ai是一种为开发人员提供结合了语音识别和机器学习的服务。它能将口头命令转换为文本，并且还可以对如何理解这些命令进行训练。...它甚至为前端开发人员提供一个JavaScript插件。 Api.ai ? Api.ai 是一个聊天机器人 API，它跟 Wit.ai 类似，有目的和实体。...大部分 “域” 现在要求你升级账号，但价格不详（开发人员需要联系Api.ai的销售团队）。 Api.ai 还有一个付费的企业选项，允许整个服务在内部的私有的云上运行，了解更多详情请联系他们的服务团队。...如果你热衷于将 AI 原型提升到一个全新的水平，为什么不给予它查看和识别对象的能力？ 它可以从标记图像，搜索视觉上相似的其他图像和标记不适当的图像来做各种各样的事情。
根据目前可查阅到的资料，Deepmind主要用于以下几个领域中： 1. 游戏 从雅达利游戏到星际争霸，DeepMind在打怪升级的路上一直不断进步。...api.ai提供了业界领先的会话式用户界面平台，能够协助谷歌指导开发者持续开发优秀的自然语言界面。 3. Moodstocks（2016年7月6日被Google收购） ?...总部位于旧金山的Jetpac通过Instagram等社交图片分享工具制作城市导游服务。通过分析食品、装饰和人物图片，Jetpac的软件便可对城市的各种特点进行分析。...Emu是一个类似语音助手Siri但却是“通过文本消息服务的内置助手”。 它整合了类似Siri个人助理的功能，将会根据你的聊天记录，自动执行移动助理的任务。...小结： 从2006到2016，Google在人工智能领域的收购一直没有断过。
但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing...它们共同的实施方案是： 它们都被作为云服务进行托管。 它们都具有Nodejs，Python SDK和一个REST接口。 它们都有完善的文档信息。...取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai，这样一来，我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...他们还提供了一款名为Botkit Studio的用于机器人开发的IDE 。总而言之，Botkit是一个可以让我们只需编写一次就可以将其部署到多个消息平台上的工具。...Botkit同时也为用于扩展Botkit功能的媒介软件提供支持。这些媒介软件提供Botkit与数据库、CRM、NLU和统计工具的集成接口，使得该框架更加具有可扩展性。
所有的流程都可以通过使用即时可用的NLP服务（如Wit.ai、Api.ai或LUIS）进行智能控制。 管理NLP服务需要深入了解.NET和Node.js服务器端SDK。...它主张启动托管的Web视图，为您提供无限的灵活性，使用JavaScript、HTML和CSS显示对话丰富的用户界面。...要理解用户消息的意图和实体，您需要自然语言处理服务。大多数NLP服务（包括Wit.ai、Api.ai和LUIS）都支持.NET和Node.js SDK。...任务 工具 时间 花费 用基本表达式设置NLP服务 Wit.api, Api.ai, LUIS 8 $320.00 在现有数据的基础上对NLP服务进行培训 Wit.api, Api.ai, LUIS 40...将以上所有的个人成本总结到一起，使chatbot开发的成本达到了23,360美元。
(entity表示用户输入中的术语或对象，为intent提供说明或使用情境。)...基于流程(Flow-based)的对话：基于流程的对话是智能通信的下一个级别。在这里，我们会给予两个人之间对话的许多不同样本的RNN（循环神经网络），创建的机器人将根据你训练的ML模型进行响应。...基本上，我们以用户提供的query条件来準备API.AI文本请求，从messageField中检索文本并执行基本验证，确保文本字段不是空白，一旦我们得到了这段text，就将它丢给request的query...当然，我们需要处理API.AI代理回应的任何内容，有两种可能性：success或failure，如果代理程序返回成功讯息，那么我们希望应用程式说出回应并将其显示在萤幕上，如果出现失败讯息，那么应用程式只是打印错误到控制台...剩下最后一件事，我们还没有发起对API.AI的request，为此，我们调用enqueue函数并放入指定request，这可以通过使用下面代码来完成： ApiAI.shared().enqueue(request
引导语的主要用途是保证硬件只响应特定的对话，一来节省对无意义的语音的处理，而来确保设备不会「窃听」用户在家里发生的所有对话。...根据 NLP 的结果，alexa 知道我的实际意图是看看明天下不下雨，根据这个意图，查询到可以服务于这个意图的，注册在 aws 上的 weather skill，然后接下来向这个 skill 发送服务请求...当然还有一种可能是，Alexa 和 amazon 账号绑定，她也可以从家庭住址中获取我的位置。 这样，明天 Cupertino 是否下雨就可以通过天气服务获知了。...google 痛定思痛后，步子大起来，在 API 的开放性和易用性上，有了巨大的飞跃。尤其是在去年9月收购了 api.ai 后，势头直追 amazon。...在 api.ai 上制作一个 action 很简单（从交互的角度讲，比 alexa 好很多），基本上和 alexa 是相同的概念（intent 对应 intent，entity 对应 slot 等），相同的方式
中国的一家公司近日也发布了名叫“一个AI”的创建聊天机器人的免费在线平台，开发者、产品甚至是运营人员都可以轻松地开发聊天机器人应用，为企业提供免费创建垂直领域聊天机器人服务，客服与导购为其典型的使用场景...奥巴马用机器人与民众对话 再回溯到今年8月，白宫首席信息官宣布了一个令奥巴马总统颇感兴趣的东西——Messenger机器人。有了它，公民便可直接通过自己的“脸谱”账号与政府“对话”。...谷歌的API.AI的目标就是解决这样的问题。该公司提供的API（应用程序接口）能进行语音识别、意图识别和语境管理，而开发者还可以向自己的聊天机器人提供某一领域的专业知识。...作用2:贴心“小秘书” 聊天机器人代替人工客服，已经为企业与客户的交流互动提供了一种新的尝试，并为企业提供一个新的渠道宣传自己。...报道称，我们很少有机会能够看清摆在自己面前的科技革命，而我们目前正处于这样的时期。即便你尚未意识到它的存在，但聊天机器人其实已经无处不在。
那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么？也没有，图灵测试还没有过呢，着什么急啊。...抛开繁琐的从1按到9的决策路径，直接告诉他你要做什么，银行会直接给你提供最符合你需求的服务。...而语音到文本的识别便要复杂得多。这类工作确切来说始于1952年。从读识数字从1到0，然后把数字的声音谱线打出来，识别说的是哪个数字开始。...神经网络和人脑一样，将原始信号经过逐层的处理，最终从部分到整体抽象为我们感知的物体。图中所示的是一个从图像到物体的感知过程，或者说是一个图像到标签列表的映射模型。...，接口简单，集成容易，而且大多数时候，它在特定问题下的精度将会比端到端的深度学习要高。
因为数据、计算能力和网速都在迅速发展，在message这种消息的APP上会出现很多有意思的应用和服务，就像PC到Web，APP到chatbot这个过程的转换一样。...我认为chatbot是未来，接下来的所有服务可能都是通过chatbot去实现的。...聊天机器人是一种由规则和一部分人工智能驱动的服务，通过聊天接口进行交互。 现在的交互方式已经发生了新的改变，我们可以通过说话去实现所有的功能。...要部署到一个可托管的环境并时刻去监控它，然后做推广。 最后还要做chatbot的分析，需要知道每一个会话时长是怎样的、用户对什么最感兴趣。拿到这些数据后再去调研用户的需求，形成一个循环。...How to build a chatbot Wechaty是一个可以让微信变成机器人的接口，利用这个框架可以把个人微信号变成机器人，能自动回复和提供一些服务。
Viber发言人说：“通过优化高退出率的请求，我们的一款热门聊天机器人的请求数量增加了35%。Chatbase很有帮助，我们不必再梳理日志，而是可以借助它的机器学习能力来优先进行有必要的优化。”...这也是Chatbase着重关注的领域，找到聊天机器人无法很好响应的热门请求。” ?...如果谷歌能够成功让Chatbase兼容多个平台，这项服务就会像Analytics一样普及，帮助该公司从各种对话中吸收庞大的数据。这不仅可以让谷歌改进机器人生态系统，还能看到机器学习领域的大幅提升。...它提供的数据包括活跃用户数、对话、留存率，还会对不同平台的表现进行对比。 任何人都可以注册使用Chatbase。...Dialogflow（之前名为API.ai）的用户可以自动接入Chatbase的基础功能。
这个是 Botframework 提供的方案。 第二个是 API.AI，它是硅谷的一个创业公司，去年被谷歌收购，收购之后现在主要在做会话训练、会话管理，同时也接入了谷歌的语音识别方案。...这两年 API.AI 升级比较大的地方是不同知识域的会话，在你自己上传的数据之外，它可以给用户提供训练好的语言模型，比如一些打车的服务，直接可以在它的平台上调用。...SuperScript 为用户开放的其实是非常简单的接口，当我们使用它的服务是这样的几行代码，就可以 setup 一个服务。...我们主要是处理chglish，目前也是通过常见的拼写错误识别方法和人工制作列表的方式进行。长远的角度来讲，我们希望积累到大量的数据，然后通过机器学习的方式来解决。...而像api.ai这样的服务，通过人工标注 -> 意图识别 -> 派发行为这样的系统，是带有更多可控性的，可以作为开发个人信息助手的选择。
那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么？也没有，图灵测试还没有过呢，着什么急啊。 ?...抛开繁琐的从1按到9的决策路径，直接告诉他你要做什么，银行会直接给你提供最符合你需求的服务。...而语音到文本的识别便要复杂得多。这类工作确切来说始于1952年。从读识数字从1到0，然后把数字的声音谱线打出来，识别说的是哪个数字开始。...神经网络和人脑一样，将原始信号经过逐层的处理，最终从部分到整体抽象为我们感知的物体。图中所示的是一个从图像到物体的感知过程，或者说是一个图像到标签列表的映射模型。 ?...——它设计直观，接口简单，集成容易，而且大多数时候，它在特定问题下的精度将会比端到端的深度学习要高。
这种应用的活动完全基于与特定用户合作的经验。 强化学习 它把教师提供的知识和自己的经验抽象出来。例如，你可以创建一个自动管理机器来分析用户评论，并提高服务质量。机器人和物联网APP中使用了类似的算法。...机器学习开发移动应用程序的五大平台 API.AI Api.ai是一个由Google开发团队创建的平台它可以积极地使用上下文相关的依赖关系。...此外，尽管科学家们证明，即使是新生儿也有一些关于世界的概念，Api.ai的创造者通过强大的数据库加强了他们的算法。这个数据库就是所谓智能体的用作指导，提供基于这个平台的软件解决方案。...IBM WATSON IBM Watson系统是提供了处理用户请求的全面方法的解决方案。无论采用何种格式收集到的数据（语音，图像等）都可以采用多种方法快速分析。...SEER PREDICTIVE SPEED DIALER 这个从谷歌的移动应用程序可以让你减少电话簿的使用，你可以直接从主界面拨打最活跃的联系人。
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