一.access_token简介 为了使第三方开发者能够为用户提供更多更有价值的个性化服务,微信公众平台 开放了许多接口,包括自定义菜单接口.客服接口.获取用户信息接口.用户分组接口.群发接口等, 开发者在调用这些接口时,都需要传入一个相同的参数 access_token,它是公众账号的全局唯一票据,它是接口访问凭证. access_token是公众号的全局唯一票据,公众号调用各接口时都需使用access_token.开发者需要进行妥善保存. access_token的存储至少要保留512个字符…

  记得15年那个刚刚进入工作的时候,公司有个微信公众号的项目,那个时候微信官方没有什么调试工具,也没有什么比较好的本地调试工具.当时有个功能需要调用微信JSSDK里面的扫一扫的功能.由于本地不能调试.开发起来很烦.每次都需要把代码上传到测试服务器,然后在测试.这样耗费了不少时间.前几天之前的同事再次开发公众号的时候.出了一些问题.然后在讨论的时候.得知了一个微信公众号本地开发的神器"localtunne".可以自己本地直接调试开发微信公号.调用JSSDK.使用非常简单. 什么是loc…

相信很多人或多或少听说了微信公众平台的火热.但是开发还是有一点门槛,鉴于挺多朋友问我怎么开发,问多了,自己平时也进行以下总结.所以下面给大家分享一下我的经验: 微信公众号是什么? 官网的介绍:再小的个体也有品牌. 微信已经成为人们生活中必不可少的一部分 早上醒来时间: 可以说人类抱着微信睡着,然后从微信中醒来: 每天早晨,起床气少了,困意不再那么困了,因为惦记着微信里发生了什么: 每天早晨,每个草根,每个屌丝,每个文艺青年,甚至每个大妈,都开始向古代帝王批阅奏折一样,点个赞,给个评语,然后等待那…

我们来了解一下 自定义菜单创建接口: http请求方式:POST(请使用https协议) https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/menu/create?access_token=ACCESS_TOKEN 自定义菜单查询接口: http请求方式:GET https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/menu/get?access_token=ACCESS_TOKEN 自定义菜单删除接口: http请求方式:GET https://api.weix…

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群体智能机器人是一种国际前沿的人工智能研究项目,由多个小型机器人组成的集群式解决系统,灵感源于蚂蚁.蜜蜂.鱼等群体生物,在没有统一领导的情况下,也能合作执行大量复杂的任务,比如组建一个图形,再在此基础上一步叠加复杂的任务,最终实现整个人工智能的突破,无限接近.甚至超越人类.群体智能机器人的运用前景非常广泛,包括智慧城市.智慧医疗.智能制造等方面,甚至在军事战略中也发挥巨大作用. 高频定位系统通过采用E-puck2.0桌面型群体智能机器人,在小型实验场地内通过高频光电投影定位技术实现机器人位置感知…

https://weibo.com/fly51fly?from=myfollow_all&is_all=1#1514439335614 [SerpentAI:Python开源游戏智能体开发框架——相比OpenAI Universe可导入自己的游戏.可脱离Docker/VNC运行]’SerpentAI - Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots to play any game you own! BETA' O网页链接GitHub: …

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

伯克利曾经提出 DeepMimic框架,让智能体模仿参考动作片段来学习高难度技能.但这些参考片段都是经过动作捕捉合成的高度结构化数据,数据本身的获取需要很高的成本.而近日,他们又更进一步,提出了可以直接模仿 Youtube 视频人物高难度动作的新框架 SFV. 从 YouTube 视频中学习技能的智能体. 通过 SFV 学习到的智能体动作还原度很高,并且有很好的泛化至新环境的能力,例如从平地泛化到不规则地形.当然,仍然存在一些难以模仿的动作,例如某某鬼畜骑马舞. 无论是像洗手这样的日常任务还是惊…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…