👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
【新智元导读】在FAIR和蒙特利尔大学合作的最新研究中，研究人员首次将实验中将感知、行动和使用自然语言交互达成目标这三个任务结合在一起：让两个Bot使用自然语言对话，让“导游bot”将“游客bot”带到指定地点，而且导航成功率超越了人类。
看到扣子商店里林林总总的Bots机器人，你是不是也有些心动呢？想必你已经迫不及待了吧，那我们就开始今天的分享之旅吧~
摘要 一直以来，人机交互方式都在发生着不断的变化，从命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到现在的对话交互（CUI）。之前传统交互都是人在适配机器，而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
实例 让机器人与所有好友聊天 from wxpy import * # 实例化，并登录微信 bot = Bot(cache_path=True) # 调用图灵机器人API tuling = Tuling(api_key='##############') @bot.register()def auto_reply(msg): tuling.do_reply(msg) embed() 让机器人与指定好友聊天 from wxpy import * # 实例化，并登录微信 bot = Bot(cache_path=True)
微信作为通信软件，基本上已经将短信变成了验证码接收工具。那么我们能不能将微信的强大通知功能集成到我们的数据处理软件中？让我们不管在哪里都能及时了解数据处理的运行状态，以便采取必要的干预。
【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品，背后都体现了 NLP 技术的重要性，这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为主题，分享了微软对包括神经网络翻译、聊天机器人、阅读理解等板块在内的 NLP 领域的思考，并接受了新智元等媒体的采访。周博士指出，“语言智能是人工智能皇冠上的明珠”，他认为目前 NLP 技术的发展呈现出六大趋势，同时为大家阐述了未来的 NLP 技术的六大研究方向。 自然语言处理对于微软有多重要？ 微软几乎所有和 AI
HBase的基础框架，将分成几个章节对HBase进行描述，不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
使用涉交网络作为C2 Server有两个好处，一方面是因为社交网络的服务器稳定，另一个方面是因为在于其通信的数据可以隐藏在正常的流量中，不容易被发现，本节主要是"站在巨人的肩膀"上来介绍通过Telegram的Bots功能结合Python来对API的调用来实现C2。
首先，索引（Index）是什么？如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构，你可能会有点懵逼。
索引是什么？为什么要有mysql 索引，解决了什么问题，其底层的原理是什么？为什么使用B+树做为解决方案？用其他的像哈希索引或者B树不行吗？
内容来源：2018 年 3 月22 日，微软资深技术顾问徐玉涛在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《云道·智远—微软人工智能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：1901 | 5分钟阅读 摘要 人工智能跟产业结合的时候能带来更多的经济增长，它已经深入生活的方方面面。那么人工智能的优势在哪，如何才能做好人工智能，微软又提供了那些技术帮助企业和用户更方便的介入呢，本次主题将一一讲解。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo
开发必须会数据库，因为现在所有的软件都需要存储数据。上网就是浏览数据，数据都是存在数据库里面。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。 图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算
自从智能屏上市以来，智能语音交互演化成了多模态智能交互，智能语音应用的开发与Web 开发越来越类似，开发者基于DuerOS研发智能语音技能的成本也相应地逐渐降低了。如果把基于模版的技能开发看作是静态的网页开发，那么DPL1.0 就可以类比为DHTML，DPL2.0 就已经有了现代web 编程的味道。
保证爬虫文件的parse方法中有可迭代类型对象（通常为列表or字典）的返回，该返回值可以通过终端指令的形式写入指定格式的文件中进行持久化操作;
2020年年初全国爆发新冠肺炎，很企业都遭受了很大损失。在疫情期间，机器人代替人类工作无疑是最佳选择，不管是物理机器人，还是安装部署在电脑上软件机器人RPA，都是不错的选择。加上这几年全球经济比较环境不太好，RPA机器人也是企业提效能的一大利器。无论是新冠肺炎对RPA行业的影响，还是全球经济不景气的影响，2020年肯定是RPA行业的爆发年。RPA行业爆发了，跟随而来的是，整个行业的变革和升级，那么意味RPA行业肯定需要大量的开发、实施、咨询、销售人员。51RPA小编整理了40个RPA面试试题，不管 开发、实施、咨询、销售人员都可以看看，对面试肯定是由帮助的。RPA人才在2020年肯定非常抢手，加油中国，加油RPA从业者。
首先讲一下Wizard-of-Oz如何通过众包工作者产生task oriented多轮对话。
twisted是一个设计非常灵活的框架，通过它可以写出功能强大的客户端，然而要在代码中使用非常多的层次结构。这个文档包括创建用于TCP,SSL和Unix sockets的客户端 在 底层，实际上完成协议语法和处理的是Protocol类。这个类通常是来自于twisted.internet.protocol.Protocol。大 多数的protocol handlers继承自这个类或它的子类。protocol类的一个实例将在你连接到服务器时被初始化，在断开连接时结束。这意味着持久的配置不会被保存 在Protocol中。 持久的配置将会保存在Factory类中，它通常继承自 twisted.internet.protocol.Factory(或者 twisted.internet.protocol.ClientFactory)。默认的factory类仅仅实例化Protocol,并且设置 factory属性指向自己。这使得Protocol可以访问、修改和持久配置。 Protocol
第十代QQ机器人群管插件提供强大、稳定、智能的功能，帮助群主更好地管理群组，增加群活跃度。
这篇文章中详细讲解了 Perlin 团队，在他们的 Wavelet 区块链框架的基础上，构建一个去中心化应用（Dapp）的示例。逻辑使用 Rust 合约实现，编译成 Wasm 运行。数据存储，直接存储在区块链上。
微软宣布收购BOXkit框架的制造商XOXCO，该框架为Slack，Microsoft Teams和Cisco Spark等团队通信聊天应用创建了对话机器人。
本人最近在使用python版的微信做了一些模拟操作，使用的wxpy封装好的框架api，聊天机器人接入的是图灵，其他的暂时还没有功能的接入计划。
【新智元导读】Bloomberg Beta 团队回顾总结全球机器学习 2016 一年发展，总结技术、应用、产业等各方面并展望未来。核心请看他们绘制的《机器学习生态全景图 3.0》。 （文／Bloomberg Beta 团队）大约一年前，我们发表了一份《年度机器智能公司生态全景图》（The current state of machine intelligence 2.0），从那时起我们有幸见证了这个领域的很多活动。今年的 3.0 版生态全景图，比两年前的第一版增加了三分之一的公司，而且更加详细、尽量全面，但
这是 LeetCode 上的「363. 矩形区域不超过 K 的最大数值和」，难度为 「困难」。
如果你熟悉以太坊和 Solidity，你可能有兴趣涉足 Solana 生态系统。Solana 的快速区块链很有前景，也很令人兴奋。另外也增加了对 web3 知识的认知。
为什么要掌握JavaScript呢？ 使用JavaScript能能否开发AI应用么？
要获取username的话 ，就需要用a[0]的方式去获取，当元组中数据比较多的时候，用下标的方式获取数据就容易写错索引值。在这些场景下，用tuple存储数据就没那么方便，就会采用其他的方式去存储数据。
2 月 1 日，字节跳动旗下 AI 聊天机器人构建平台 Coze 国内版（中文名：扣子）正式上线。Coze 是一款应用程序编辑平台，用于开发下一代 AI 聊天机器人。无论用户是否拥有编程经验，都可在该平台上快速创建各类聊天机器人，并将成果部署在不同社交媒体与消息应用当中。
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
2月1日，字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。无论用户是否拥有编程经验，都可在扣子上快速创建各类聊天机器人，并一键发布到不同社交媒体与消息应用当中，如飞书、微信公众号、豆包等渠道。
TiDB主要分为3个核心组件：TiDB Server ,PD Server 和TiKV Server，还有用于解决用户复杂OLAP需求的TiSpark组件。部署一个单机版的TiDB，这三个组件都需要启动。如果用生产环境，需要使用Ansible部署TiDB集群。
在解释磁盘读写慢之前，我们首先要了解它底层到底是个什么东西，数据到底是如何存储在物理设备上面，是以一个什么的形式存在。所以我们先来了解一下：磁盘究竟是什么，是用什么介质来存储数据的，数据在介质中的形式是什么样的？
今天偶然翻到一个仓库 Embedchain，觉得很实用，分享给大家。仓库地址如下：
一个功能齐全的框架，让你能使用Rust中的async/.await语法轻松构建电报群机器人。将困难的工作交给框架，你只需关注业务逻辑。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。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）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
云计算架构下，云平台承载着越来越多的重要数据与用户关键业务，但随着各类威胁和攻击不断的升级，企业面临的安全挑战也越来越大。
推荐序 Google公司提出的MapReduce编程框架、GFS文件系统和BigTable存储系统成为了大数据处理技术的开拓者和领导者，而源于这三项技术的ApacheHadoop等开源项目则成为了大数据处理技术的事实标准，迅速推广至国内外各大互联网企业，成为了PB量级大数据处理的成熟技术和系统。面对不同的应用需求，基于Hadoop的数据处理工具也应运而生 例如，Hive、Pig等已能够很好地解决大规模数据的离线式批量处理问题。但是，HadoopHDFS适合于存储非结构化数据，且受限于HadoopMapRed
wxpy基于itchat，使用了 Web 微信的通讯协议，，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能扩展。实现了微信登录、收发消息、搜索好友、数据统计等功能。
SuperScript 是一款开源的交互式会话引擎，它带有弱AI、自然语言理解、简单易用和灵活可扩展的特点。SuperScript 也是目前开源领域内最优秀的聊天机器人引擎之一，社区讨论活跃、模块构建合理，受到诸多自然语言处理相关开发者的追捧。 近日，AI 研习社有幸邀请到了呤呤英语 AI 技术负责人 Hain，他从代码实操的角度为我们详细介绍了 SuperScript 系统的设计与实现。 嘉宾介绍 Hain，Rockq 开发者社区创始人，呤呤英语 AI 技术负责人，曾就职于 IBM 中国开发中心和创新
1）集合类：List和Set比较，各自的子类比较（ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet）；
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
基于以上几点，可用基于现有的一些算法来训练自己的模型，当然也可用通过开源的框架来搭建，下面我们就先来实践下基于开源框架的实现。
NoneBot2为跨平台Python异步聊天机器人框架，本文将阐述在Linux系统搭建一套QQ机器人，如何在日常使用中带来更多便利，为我们服务。
QQ、微信是我们平常使用最多的通讯工具，网上也有很多通过软件去控制QQ/微信的开源工具，通过这些工具，我们可以实现许多有意思的效果，而不仅仅局限于消息聊天。 自从微信网页版被官方禁用后，微信的软件工具几乎已经失效了，现有的一些是通过hook微信本身来实现，这种很容易被官方检测并封号。另一些是通过注册企业号来控制，但不直观且功能受限。 这里我们借助相对更开放的QQ来制作我们的机器人，对比几款工具后，最终选择了mirai。
练习: 1. 把 jpg,png,gif 文件夹中的所有文件移动到 image 文件夹中，然后删除 jpg,png,gif 文件夹 2. 把 doc,docx,md,ppt 文件夹中的所有文件移动到 document 文件夹中，然后删除
在 0.60 版本之前，这个组件是内置的，0.60 版本把它移到了 react-native-community/react-native-async-storage。
在做测试的过程中，同事们经常需要获取一个账户的token和个人信息，我自己利用spring boot写了一个接口，但是对于APP测试同学来说不是很方便，因为需要复制这个token到APP里面去，所以我做了一个微信自动应答的机器人，来实现这个需求。
技术文章第一时间送达！ 本文作者是CyanQueen，欢迎点击阅读原文 一.基础知识： 1）集合类：List和Set比较，各自的子类比较（ArrayList，Vector，LinkedList；HashSet，TreeSet）； 2）HashMap的底层实现，之后会问ConcurrentHashMap的底层实现； 3）如何实现HashMap顺序存储：可以参考LinkedHashMap的底层实现； 4）HashTable和ConcurrentHashMap的区别； 5）String,StringBuffer和
大家应该都忙着给祖国庆生，根本无心上班，所以精心为各位打造一篇，一点都不用费脑的文章，一起聊聊数据及数据存储的那些事儿。敲黑板，讲重点，我们开始。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
