开发环境 django 1.11 django-ckeditor 5.3.1（CKEditor 4.7.3） 发生背景 前端页面引用了 CKEditor 富文本编辑器，Django 未登录的时候上传文件就会报...："不正确的服务器响应"。...actual_decorator 从 staff_member_required 可以看出验证了 lambda u: u.is_active and u.is_staff 状态，所以我们要想去掉 ckeditor 的上传文件的验证...，就需要放开登录验证，通过修改 ckeditor 上传路由的那行代码，能关掉登录验证。...比如，本地的 media 文件需要登录了才能查看 # django 1.11.x from django.conf.urls import url from django.views.static import
2.3 翻书大法 找相关的比较经典的权威的图书。 比如我们找《MySQL深度剖析》，没有找到特别通俗的解释，放弃。...2.4 命令help大法 找了半天没找到类似 mysql explain --help这种命令，放弃。 如果有帮助命令，一般解释非常权威和详细。...2.5 官方文档大法 其实很多文章都是根据官方的文档自己翻译过来的，或者根据官方文档写的书，或者根据别人的理解写的文章。 因此看源码和看官方文档更权威。...三、learn more 另外跟据我们的learn more的习惯，我们可以去mysql官方文档中找到其他类型的详细说明和示例，系统掌握相关知识点。...源码，搜索引擎，翻书，命令帮助，官方文档，写demo验证等几个角度去找到想要的答案。
前面介绍了 WordPress 安全第一步：防止用户名暴露，其实还有一个地方可能泄露用户名信息，在登录界面，暴力破解机器尝试使用用户名的时候，一些错误信息的提示，可能让暴露破解获得正确的用户名，这个属于安全隐患...默认情况下，在登录 WordPress 的时候，如果输入的用户名不存在，WordPress 会报「未知用户名」的错误： 如果用户名正确，密码错误的话，WordPress 会报「密码不正确」的错误：...这样是存在一定的安全隐患的，首先让暴力破解知道快速定位用户名，确定了用户名，只需要给他时间，就可以开始暴力破解了。...所以最好统一改成：「用户名或者密码错误」的错误信息，让猜去吧。...; } return $errors; }); 还是那句话，安全是最重要的，所以一定要重视，隐藏错误信息，防止信息泄露是非常好的安全措施。
激活图集提供了一种融入卷积视觉网络的新方法，为网络的隐藏层内部提供了一个全局的、层级化和可解释的概念综述。...它展示了网络用于对图像进行分类的许多视觉检测器，例如不同类型的水果状纹理，蜂窝图案和类似织物的纹理。...在这里，我们可以看到不同的水，湖泊和沙洲探测器。 ? 在这里，我们看到不同类型的建筑物和桥梁。 正如我们前面提到的，该网络中还有更多层。...通过网络的下一层，mixed4b，动物和人类已被分离开，中间出现了一些水果和食物。 ? 通过层 mixed4c，这些概念被进一步细化并区分为小「半岛」。...您可以看到，在 mixed4c（左和中）中，沙子和水是完全不同的概念，两者都有被分类为「沙洲」的明显属性。将其与后一层（右），mixed5b 进行对比，以上两种概念似乎被融合为了一个激活图。
得益于 IBM Watson 提供的大语言模型(LLM)和其他资源，以及红帽的实现，加上 Ansible 长期以来作为领先的基础设施即代码支持者的作用，IT 自动化将发挥关键作用。...正如红帽的文档中所述，Ansible Lightspeed 与 watsonx Code Assistant 一起作为 Ansible 内容创建的 AI 体验。...它为 Ansible Automation Platform 提供了 AI 的支持，并通过后处理功能增强了 AI 的响应效果。...“我们真正利用了 Watson next 的培训和模型服务组件，但从我们红帽 Ansible 方面的角度来看，我们是收集组件的一方，确保它被正确训练，”红帽的 Ansible 自动化首席架构师 Matthew...在大规模地配置和管理基础设施时，特别是在安全和策略方面，如何确定每一个选项和组件都已正确选择，并且所有必要的配置都已正确设置?
一些典型的例子是微软的 Zo、IBM Watson 或 Rasa（一种用于构建商业用途的聊天机器人的工具）。 那就让我们来看看到底是怎么样的吧！...顾名思义，它们使用一系列已定义的规则。这些规则是聊天机器人熟悉并可以提供解决方案的问题类型的基础。 就像流程图一样，需要给聊天机器人设置对话框架。...基于规则的聊天机器人有几个好处，例如： 聊天机器人不需要大量训练，这使得实施过程更快、更简单。 通过预先定义结构和答案，您可以更好地控制聊天机器人的行为和响应。...尽管这些差异很大，但机器人将意图捕获为“问候”，因此它会以与该内容相对应的对话进行响应。 开放域聊天机器人 可以说，基于意图聊天的聊天机器人也是基于人工智能的机器人。...当聊天机器人被错误地教授某些东西时，它需要一段时间才能“忘记”并学习正确的行为。
这套问答系统基于Google Assistant虚拟助手，所以（理论上）适用于Google Home智能音箱、Android手机和iPhone手机等平台。...这次开源之后，可以进一步的看到这套系统的设计和逻辑。 ?...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。...每个角色的音轨：开场音乐、回答正确或不正确的音效、计算音效、最终回合音效等。音效师总共设计了43种不同的音效，以OGG和WAV格式存储。...上面的“game.choice.answer”intent，用于处理相关的答案。intent使用一个“answer”实体来处理所有可能的答案。
新终端 Beta 编辑器中的粘性行 AI Assistant AI Assistant 改进 Ultimate AI Assistant 中针对 Java 和 Kotlin 的改进代码高亮显示 Ultimate...执行注入后，您可以再次调用意图操作列表，并选择在独立编辑器窗格中打开和编辑注入的片段。...Scaladoc 增强 我们对 Scaladoc 弹出窗口和快速文档弹出窗口中类、特征和方法声明的高亮显示做出了许多细微的改进和修复。 嵌套泛型形参现在可以正确高亮显示，字段访问修饰符也会显示。...这有助于基于编译器的高亮显示更快响应源文件和 .class 文件的外部更改，并避免有效代码报错的情况。...此外，现在可以使用对话框顶部的分页控件在接口、类型别名、枚举、函数和其他实体的多个声明之间导航。
通过挂载知识库，可以向模型提供额外的领域特定知识，使其能够提供更准确和全面的答案。减少误导风险：大模型可能会在超出其训练范围的情况下提供不正确或虚构的信息。...智能体在大模型开发过程中扮演着至关重要的角色。它是一个能够感知环境、基于感知作出决策并执行行动的实体，智能体能够在没有人类干预的情况下自主决策和行动。在大模型时代，智能体展现出巨大的活力和潜力。...的值在“我的智能体”->已发布的智能体上点击“...”按钮，点击“调用API”，可以找到您的assistant_id "assistant_id": "av3pwWStovQ3", "user_id...= requests.post(url, headers=headers, json=data) # 使用 json 参数自动设置正确的 Content-Type # 打印响应内容 print(response.text...的值在“我的智能体”->已发布的智能体上点击“...”按钮，点击“调用API”，可以找到您的assistant_id data = { "assistant_id": "av3pwWStovQ3
相反，它使用了数百种算法来映射一个句子中的“实体”，并理解它们之间的关系。它使用这种技巧来理解线索和挖掘数以百万计的文本源。...IBM 的研究人员通过给 Watson 提供数千条被标为正确或不正确的 Jeopardy! 线索和响应来训练他。...在这个复杂的数据集中，AI 发现了模式，并为如何从输入（线索）到输出（正确的响应）建立了模型。 早在 Watson 在 Jeopardy!...MD Anderson 在白血病科做了这么多的测试，但从未成为商业产品。 这两项努力都受到了强烈的批评。...基础设施也必须改变：医疗机构必须同意共享其专有控制的隐私数据，以便 AI 系统可以从多年来接收的数百万患者身上进行学习。 据报道，IBM 在美国很难找到 Watson 肿瘤产品的买家。
但是，如果您希望 AI Assistant 将其搜索专门限制在文档上，请使用 /docs 命令，如图： 如果在文档中找到相关信息，AI Assistant 将引用来源并为您提供指向完整文档的链接。...RAG 是一种结合了语义搜索和语言模型功能的方法。但这还不是全部：官方在传统 RAG 的基础上更进一步，实现了 AI Assistant 的几个独特功能。...动作搜索 当 AI Assistant 找到可以解决我们查询的 IDE 功能时，它会显示一个按钮，我们可以单击该按钮以立即执行相应的作。...这样，我们就可以直接使用这些功能，而不是浏览对话框和菜单，即告诉你是什么，而不是让你去菜单或对话框中找！...小二哥倒是经常碰到这个问题，尤其是久了没敲代码的场景下。 怎么解决？直接问 AI Assistant,如果答案提到了快捷方式，则该快捷方式将是键盘映射使用正确的绑定，直接用即可！
一个完整的基于 LLM 的端到端问答系统，应该包括用户输入检验、问题分流、模型响应、回答质量评估、Prompt 迭代、回归测试，随着规模增大，围绕 Prompt 的版本管理、自动化测试和安全防护也是重要的话题..., "ideal_answer": "您可以在用户设置中找到取消订阅或升级的选项，并按照步骤进行操作。"...你的关注核心应该是答案的内容是否正确，内容的细微差异是可以接受的。 提交的答案可能是专家答案的子集、超集，或者与之冲突。...（C）提交的答案包含与专家答案完全相同的细节。 （D）提交的答案与专家答案存在分歧。 （E）答案存在差异，但从事实的角度来看这些差异并不重要。...，可以仔细观察 Prompt 发生了什么变化 （其实就增加了一句你需要仔细分析用户的意图，特别是最终的问题。)
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。...动态响应 动态响应是一种完全不同的方式，运用某些资源（例如知识库）来获取一系列的响应，并对这些响应进行打分，以挑选出最佳的响应。这种方式特别适合问答系统的聊天机器人。...//www.luis.ai/） Watson（IBM，https://www.ibm.com/watson/） Lex（Amazon，https://aws.amazon.com/lex/） 这些平台正在努力降低学习成本并尽可能的提高聊天机器人的会话性能...我们认为 LUIS 和 Watson 对于我们要进行的实验来说，是稍微显得有些复杂的框架（虽然最终效果更好）。至于亚马逊的 Lex，我们在写这篇文章的时候还不能访问 Limited Preview。...需要指出的是，“意图”不再是一个概念，而是一个非强制性的用户实体。这个改变对 Wit.ai 产生了更大的影响。
改进了 AI Assistant 中 Java 和 Kotlin 的代码突出显示 最终的 我们在 AI Assistant 的响应中增强了 Java 和 Kotlin 的代码突出显示。...执行注入后，您可以再次调用意图操作列表，并选择在单独的编辑器窗格中打开和编辑注入的片段。...Scaladoc 增强功能 我们对 Scaladoc 弹出窗口和快速文档弹出窗口中如何突出显示类、特征和方法声明进行了许多细微的改进和修复。现在可以正确突出显示嵌套通用参数，并显示字段访问修饰符。...此外，现在可以使用对话框顶部的分页控件在接口、类型别名、枚举、函数和其他实体的多个声明之间导航。...语言服务小部件 最终的 您将在状态栏上 找到新的语言服务小部件，它提供对当前文件和项目的活动语言服务的深入了解。您可以重新启动服务或直接从此小部件导航至其设置。
您将学习如何： 创建Dialogflow帐户和第一个Dialogflow聊天机器人，它允许您定义自然语言理解模型。 使用实体提取参数，您可以使用这些参数定义如何从用户话语中提取数据。...查看和管理您的Google智能助理语音命令，对话框和语法：此权限允许您在Google智能助理上测试您的Dialogflow聊天机器人。有关详情，请参阅Google智能助理集成。...您可以更改Default Fallback Intent中的响应以提供示例查询，并指导用户发出可以与intent相匹配的请求。 创建你的第一意图 Dialogflow使用意图来分类用户的意图。...名称 在“响应”部分中，单击文本字段并输入以下响应： 我的名字是Dialogflow！ 单击“保存”按钮。 ? creating-008.png 现在尝试询问聊天机器人的名称。...Dialogflow使用训练短语作为机器学习模型的示例，以将用户的查询与正确的意图相匹配。机器学习模型根据聊天机器人中的每个意图检查查询，为每个意图提供分数，并匹配得分最高的意图。
这个功能被称为“可浏览的意图”。 通过在清单文件中指定 URI 模式，应用将响应具有其 URI 模式的链接转移（用户点击等），并且应用以链接作为参数启动。...可以假设的是，它们滥用应用功能，通过准备一个恶意网站，它的链接的 URL 具有不正确的参数，或者它们通过欺骗智能手机用户安装恶意软件，它包含相同的 URI 模式，来获取包含在 URL 中的信息。...使用“可浏览的意图”来对付这些风险时有一些要注意的地方。 4.7.1 示例代码 使用“可浏览的意图”的应用的示例代码如下： 要点： 1) （网页侧）不得包含敏感信息。...此时，当几个应用设置意图过滤器来接收相同的 URI 模式时，应用选择对话框将显示，与隐式意图正常启动相同，并启动用户选择的应用。...如果应用选择对话框中列出了恶意软件，则用户可能会错误地启动恶意软件，并将 URL 中的参数发送到恶意软件。
Azure 认知搜索还允许公司使用具有内置人工智能功能的云搜索服务来发现其内容中的模式和关系。...4.IBM 沃森云 [202110281855524.png] IBM Watson Cloud允许公司将人工智能注入到他们的应用程序中，以便他们能够做出更准确的预测、自动化公司决策和流程并获得优化的解决方案...IBM 提供的一些预构建的 Watson 应用程序包括： Watson Assistant Watson Speech to Text Watson Natural Language Understanding...IBM Watson Cloud 还为特定市场提供 AI 解决方案，例如 AI for Customer Service，旨在改善客户体验，金融服务人工智能旨在加速从数据中提取洞察力，网络安全人工智能分析风险数据以加快响应时间等...然而，这也意味着公司数据并不那么安全，因此公司需要为不同服务器之间的数据存储和数据传输提供额外的安全措施，以确保数据不被窃取、不正确共享或篡改。 2.
，以建模用户的意图和插槽值。...Frame-based: 根据对话框历史记录和预定义的域本体，在每个用户回合时预测一个对话框状态框架 Schema-based: 模式引导的对话状态跟踪与经典范式之间的关键区别是新添加的自然语言描述。...因此，为了填充每个用户回合的对话框状态框架，本文提出了四个子任务： 意图分类（Intent） 请求的槽标识（Req） 分类槽标签(Cat) 非分类槽标签(NonCat) 所有子任务都需要多次将当前对话框历史记录与候选模式描述进行匹配...此外，我们使用对话历史 TOK 的令牌表示来计算每个 token 的两个起始和结束分数，分别表示预测令牌为起始和结束位置的分数。最后，我们找到了起始和结束得分最大的有效跨度....rewrite 不唯一，可能有多个正确改写） 而对于普通 PGN 而言，目标函数如下，其中新增的下标 k 表示第 i 个对话中第 t 轮第 j 个正确改写中的第 k 个词。
该系统通过分析大量的医疗数据和文献，帮助医生制定个性化的治疗方案。在癌症治疗这一特定领域，Watson 展现了强大的数据处理和分析能力，提高了治疗的准确性和效率。...由于专注于金融市场，自动交易系统能够迅速响应市场变化，提高交易效率。然而，其在其他非金融领域的应用价值有限。...效率较低：处理多种任务时，水平智能体的响应速度和效率可能不及专注于单一任务的垂直智能体。...实例分析 家庭助手：Google Assistant Google Assistant 是一款典型的水平智能体，旨在帮助用户处理各种日常任务。...通过自然语言处理和机器学习技术，Watson 可以帮助企业进行数据分析、客户服务和决策支持。尽管其应用范围广泛，但在某些特定领域内，Watson 的表现可能不及专门的垂直智能体。
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