不知道玩Slack的人多不多?国内有一个类似的产品,之前搞PythonTG翻译组在用,但是没怎么用起来。感觉这些产品提供的灵活性还蛮大的,可以自己实现许多有意思的机器人。
一个工程师团队使用 Slack 进行团队协作比 QQ / 微信流的效率高多啦。除了基本的 IM 之外,它的扩展性也是非常重要的一点。
本教程描述了一种构建简单的 ChatOps 机器人的方法,它使用 Slack 和 Grafana 来查询系统状态。当你不在办公桌前的时候,仍有基本的处理能力,例如在你的手机上,能够用对话界面检查你的系统状态。
GPT-4 最近风头正劲,作为 NebulaGraph 的研发人员的我自然是跟进新技术步伐。恰好,现在有一个将 Slack channel 消息同步到其他 IM 的需求,看看 GPT-4 能不能帮我完成这次的信息同步工具的代码编写工作。
如果您在本地计算机(即非服务器)上进行测试,则需要使用[ngrok]()。这为您的机器提供了域名,以便Facebook,Slack等知道将消息发送到本地计算机的位置。
Slack是团队的沟通平台。Slack有许多附加组件,可以让团队扩展Slack,并将其与其他程序集成。slash命令是在消息输入框中执行操作的快捷方式。例如,键入/who列出当前频道中的所有用户。
在本教程中,我们将了解如何利用聊天机器人来协助网络运营。随着我们向智能化运营迈进,另一个需要关注的领域是移动性。用一个脚本来进行配置,修复甚至故障检修是很好的,但它仍然需要有人在场来监督,启动甚至执行这些程序或脚本。
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 史天 聊天机器人到底是什么呢?说白了,就是计算机程序通过听觉或文本方法进行对话。 当今最流行的四个对话机器人是:苹果的Siri、微软Cortana、谷歌助理、亚马逊的Alexa。他们能够帮你查比分、打电话,当然,偶尔他们也会出错。 本文,我们主要会详细介绍聊天机器人在文本方面的运作。 在这篇文章中,我们将看到如何使用深度学习模型训练聊天机器人用我们所希望的方式在社交媒体上进行对话。 意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢? 高水平的工作
翻译自 Kubiya Launches First Generative AI for Platform Engineering 。
我们今天将使用JBot制作Facebook Messenger Bot,因为我们之前使用JBot制作Slack Bot。
本项目支撑了 Istio 和 Kubernetes 的文档中文化流程,它以 Github Issue 为工作对象,通过 Chatbot 和 Webhook 相结合的方式,为翻译工作提供了任务管理的支撑功能。
许多现代DevOps团队在聊天室周围建立了越来越多的基础设施。有很多聊天室,从商业选项(如HipChat和Slack)到DIY选项(如IRC或Jabber / XMPP)。这个聊天室基础设施背后的主要动机之一是因为聊天室机器人,DevOps团队使用它来帮助他们更快更有效地完成工作,人们有时称为ChatOps。
Cobalt Strike应该是大家耳熟能详的工具了,它支持在客户端添加自定义的cna脚本来扩展功能。
以上是Alertmanager项目中的一些主要目录,可以在Alertmanager GitHub[1]上查看最新的源代码和目录结构。
今天我们来聊聊近年来被火热讨论,各大互联网巨头、各路VC和创业者看好的聊天机器人(Bot)。或许有人要问,聊天机器人不应该叫作 chatbot吗?是的,除了 chatbot,聊天机器人还有多个对应的英
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。
链接|https://itnext.io/ai-and-kubernetes-open-source-tools-powered-by-ai-for-kubernetes-59d0fc29213e
来源:我思锅我在 作者:GN ---- “Our mission is to make people’s working lives simpler, more pleasant and more productive.(我们的使命是致力于让人们的工作更简单、更快乐和更高效)” ——来自Slack招股书的扉页 “Our mission is to make video communications frictionless.(我们的使命是致力于让视频沟通更顺畅)” ——来自Zoom招股书的扉页 大
简单来说,Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式)的计算机程序,我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据,为客户挑选最好的金块,无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外,它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况,聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互,从而提供令人满意和未来的客户体验。
摘要:用技术来解决 PM 枯燥的 approval pr 工作,本文将阐述如何自动化获取 GitHub Organization 下各个 repo 待 merge 的 pull requests 并通知相关人员,告别每日的手动操作。
通讯应用巨头们纷纷布局聊天机器人,最终的动因是想将自家产品打造成一个汇集大流量的应用入口,用bot来替代现在用户手机里各种功能的APP。
T3SF是一款功能全面的桌面端技术练习模拟框架,该工具针对基于主场景事件列表的各种事件提供了模块化的架构,并包含了针对每一个练习定义的规则集,以及允许为对应平台参数定义参数的配置文件。
WebMonitor 是一款 python 写的开源的网页监控程序,能监控网页变化和 RSS 更新,并支持多种通知方式。
有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能,像变量解压缩,局部函数,枚举可迭代对象等. 在本篇文章中,我会尝试讲解一些我所知道的正在用的一些有趣功能
企业网络经常面临网络攻击者窃取有价值和敏感数据的威胁。复杂的攻击者越来越多地利用DNS通道来泄露数据,以及维护恶意软件的隧道C&C(命令和控制)通信。这是因为DNS对于几乎所有应用程序来说都是如此重要的服务,从本地计算机到Internet的任何通信(不包括基于静态IP的通信)都依赖于DNS服务,限制DNS通信可能会导致合法远程服务的断开,因此,企业防火墙通常配置为允许UDP端口53(由DNS使用)上的所有数据包,即DNS流量通常允许通过企业防火墙而无需深度检查或状态维护。从攻击者的角度来看,这使得DNS协议成为数据泄露地隐蔽通信通道。
这次要介绍一个 Kubernetes 资源观测工具,实时监控 Kubernetes 集群中各种资源的新建、更新和删除,并实时通知到各种协作软件/聊天软件,目前支持的通知渠道有:
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 。
如今,似乎整个科技行业都因赶着“bot”热潮而异常热闹。我和我的一些联合创始人就经常会讨论一些“bot”公司的商业模式。Chirag Jog一直对机器人浪潮充满希望,而我一直很不看好 -- 特别是一些有关于B2C的机器人。当然,我们应该考虑更多类型的“机器人” 譬如:聊天机器人、语音机器人、AI助手、机器人过程自动化(RPA)、应用程序或网站中的对话代理等等。
开源地址: https://github.com/madawei2699/myGPTReader
BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。本项目涉及到自然语言理解、计算机视觉和音频处理技术等方面,旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。开箱即用(Out-of-the-box)的机器学习算法允许普通程序员更快、更容易地开发人工智能应用程序。
这一切始于2013年,当时斯图尔特·巴特菲尔德(Stewart Butterfield)继续设计了一款名为Glitch的在线游戏。在工作期间,他意识到自己的团队需要有效的内部沟通系统。这次事件导致Slack的发展,Slack是用于处理组织内团队的工具。
会话是一个平台(CAAP)的未来,所以我们已经使用BotSharp AI BOT平台构建器为我们的 .NET 开发人员提供了整个工具包,以构建一个CaaP。它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力,并精确控制人工智能处理管道的每一步。
由于微信公众号的编辑器太难用,我已经差不多放弃在微信公众号上写东西了,这篇博客主要是测试mdnice这个编辑器怎么样,本文直接从CSDN的MD上复制的内容(有点卡)。
有了监控后,我们就可以进行下一步操作:将所有项目的打包工作交给jenkins。当然,现实中是逐步实现的,并不是一步到位的。
从上图上可以看到在整个记录中有几个振幅不同的脉冲。这些脉冲对应于在采集过程中呈现给受试者的不同刺激。
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本文中我们将分享我们对模块化恶意软件 PsiXBot 的分析。该恶意软件于 2017 年首次出现,最近一段时间核心代码与模块有了很大改变。其中包括键盘记录与 Outlook 和浏览器凭据窃取,随着这些新开发项目的完成以及在野观察到的第一批大规模投放,PsiXBot 已正式在恶意软件生态中崭露头角。
Slack是史上增长最快的SaaS创业公司,如今《财富》100强中的企业中有77%都在使用Slack。同时,它还在短短五年间里完成了一项看似不可能完成的任务:让工作变得有趣。
本文首先阐述了 RESTful 风格 API 的基础理论知识以及 Richardson 成熟度模型,随后讨论了好的 API 应该具有哪些特征,最后对流行的 API 实现方式,即 GraphQL 和 RESTful,进行了对比。
演示应用程序 emojivoto 有一些问题。让我们用它和 linker 来诊断一个应用程序,它的失败方式比整个服务崩溃要微妙得多。本指南假设您已经按照入门指南中的步骤进行了操作, 并在 Kubernetes 集群中运行了 linker 和演示应用程序。如果你还没做完,那就开始吧,做完就回来!
Webhook,也就是人们常说的钩子,是一个很有用的工具。你可以通过定制 Webhook 来监测你在 Github.com 上的各种事件,最常见的莫过于 push 事件。如果你设置了一个监测 push 事件的 Webhook,那么每当你的这个项目有了任何提交,这个 Webhook 都会被触发,这时 Github 就会发送一个 HTTP POST 请求到你配置好的地址。
Prometheus是一个开源监控系统,可从您的服务中收集指标并将其存储在时间序列数据库中。Alertmanager是一种处理警报的工具,可以对相应的接收器进行重复数据删除,分组,发送警报。它可以处理客户端应用程序(如Prometheus)的警报,并支持许多接收器,包括电子邮件,PagerDuty,OpsGenie和Slack。
你是否面临着太多来自客户的标准要求和问题,并且难以应对?你是否在寻找一种既不增加成本又扩大客户服务的方法?
从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号,这些时间窗口可以称作为epochs。由于EEG是连续收集的,要分析脑电事件相关的电位时,需要将信号"切分"成时间片段,这些时间片段被锁定到某个事件(例如刺激)中的时间片段。 比如在EEGLAB分析中,EEGLAB将连续数据视为由一个较长的时期(long epoch)组成,而将数据切分后,它由多个较小的时期(small epoch)组成。
2017年,我们看到了关于聊天机器人前所未有的大肆宣传,这要归功于微软的机器人“Tay”和Facebook将chatbot功能整合到Messenger中的决定。 使用人工智能和自然语言交流的能力可以使我们看起来好像正在经历未来。然而,你不必成为一个拥有无穷无尽开发技能的硅谷巨人。事实上,你可以很简单的创建一个聊天机器人,甚至不需要复杂的编程技巧。 如果你想创建自己的聊天机器人,以下这12大工具和框架或许是最好的选择. 1. Flow XO 📷 Flow XO是一家总部位于英国的公司,提供一个可视化平台让开发
Tcl中的注释符为井号#,但井号#的位置是有所讲究的,即它必须位于命令的第一个字符。从这个角度而言,Tcl的注释和命令处于同一层次,这意味着一个注释要占用一个命令位置。看一个简单的例子。在这个例子中,第一条注释独自占据一行并以#开始,因此该注释是合法的;第二条注释尽管和set命令在同一行,但set命令后紧随分号,表明命令结束,故该注释也是合法的;第三条注释中,#出现在set命令中间,并不是命令的第一个字符,而被当做set命令的一部分,从而造成set命令参数设置不合理。
这将执行InvokeWebRequest(PS v.3 +)以下载payload,使用LOLBin执行它
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