一个Python 的 AI Chatbot框架 建立一个聊天室可以听起来很棒,但它是完全可行的. IKY是一个内置于Python中的AI动力对话对话界面. 使用IKY,很容易创建自然语言会话场景,无需编码工作. 平滑的UI使得轻松创建和训练机器人的对话,并且随着从与人们的对话中学习而不断变得更聪明. IKY可以通过将API与该平台集成在您所选择的任何渠道(如Messenger,Slack等)上. 您不需要成为人工智能的专家来创建具有人工智能的真棒聊天机. 有了这个基本的项目,你可以随时创建一个人

前言 用python的AIML包很容易就能写一个人工智能聊天机器人. AIML是Artificial Intelligence Markup Language的简写, 但它只是一个简单的XML. 下面的代码例子会带你写一个你自己的Python人工智能聊天机器人. 什么是AIML? AIML是Richard Wallace开发的. 他开发了一个叫A.L.I.C.E(Artificial Linguistics Internet Computer Entity)的机器人并且赢了几个人工智能的奖项.

借助 Python 的 AIML 包,我们很容易实现人工智能聊天机器人.AIML 指的是 Artificial Intelligence Markup Language (人工智能标记语言),它不过是简单的可 XML (扩展标记语言)形式.本文的示例代码将带你初步领略如何借助 Python 创建属于你的人工智能聊天机器人.AIML 是什么?AIML由Richard Wallace发明.他设计了一个名为 A.L.I.C.E.  (Artificial Linguistics Internet Co

Python人工智能之路 - 第二篇 : 现成的技术   预备资料: 1.FFmpeg: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jonSAa_TG2XuaJEy3iTmHg 密码:w6hk 2.baidu-aip: pip install baidu-aip 终于进入主题了,此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径 目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等

Python人工智能第一篇:语音合成和语音识别 ​ 此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径.目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等.这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装,提供应用接口给我们,尤其是百度,完全免费的接口.既然百度这么仗义,咱们就不要浪费掉怎么好的资源,从百度AI入手,开启人工智能之旅 开启人工智能技术的大门 : http://ai.baidu.c

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异

1.python2.7下安装 apt-get install python-tk 主要功能是实现客户端与服务器端的双向通信,这个小东西用到的主要知识点: 1.Python Socket:2.Python Tkinter库. 当然也应该了解如下的基础知识:1.Python基本语法:2.Python基本语句:3.Python函数:4.Python模块:5.Python异常处理:6.Python面向对象: 7.Python线程等相关知识. 另外:我使用的是Python2.5这个版本,如果你使用的Pyt

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

1.Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 2.tesseract-ocr安装包和中文语言包 注意:

首发于:python人工智能爬虫系列:怎么查看python版本_电脑计算机编程入门教程自学 http://jianma123.com/viewthread.aardio?threadid=431 本文由简码编程原创,保留所有版权,转载请注明出处. 本python人工智能爬虫系列教程基于Python3.0版本, 将python结合windows桌面开发工具aardio一起做可视化的开发, 用python做逻辑处理,用aardio做窗口界面, 不用再看着黑黑的python命令行窗口, 有window

2018传智黑马Python人工智能视频教程(基础+就业+面试) 2018传智黑马Python人工智能视频教程(基础+就业+面试) 2018传智黑马Python人工智能视频教程(基础+就业+面试) 下载地址:百度网盘

Python人工智能第二篇:人脸检测和图像识别 人脸检测 详细内容请看技术文档:https://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top from aip import AipFace import base64 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' face

原创文章,转载请注明出处 最近完成了sqe2seq聊天模型,磕磕碰碰的遇到不少问题,最终总算是做出来了,并符合自己的预期结果. 本文目的 利用流程图,从理论方面,回顾,总结seq2seq模型, seq2seq概念 你给模型一段输入,它返回一段输出! 可以用在这些情景,聊天模型.翻译.看图说话.主旨提取等等涉及自然语言的层面,用途较广泛 例如: 输入"今天中午吃什么", 输出"吃兰州拉面". seq2seq是通过encoder编译器将一段输入,编译,汇聚成一个状态.再

python设计模式之模型-视图-控制器模式 关注点分离( Separation of Concerns, SoC)原则是软件工程相关的设计原则之一. SoC原则背后的思想是将一个应用切分成不同的部分,每个部分解决一个单独的关注点.分层设计中的层次(数据访问层.业务逻辑层和表示层等)即是关注点的例子.使用SoC原则能简化软件应用的开发和维护. 模型-视图-控制器( Model-View-Controller, MVC)模式是应用到面向对象编程的Soc原则.模式的名称来自用来切分软件应用的三个主要

socket 发送的时候,使用的是全双工的形式,不是半双工的形式.全双工就是类似于电话,可以一直通信.并且,在发送后,如果又接受数据,那么在这个接受到数据之前,整个过程是不会停止的.会进行堵塞,堵塞就是等待接收数据的一个状态. import socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) #绑定端口 s.bind(("127.0.0.1", 8888)) while True: data = s.recvfrom(

本次分享一部分python/人工智能/Tensorflow/自然语言处理/计算机视觉/机器学习的学习资源,也是一些比较基础的,如果大家有看过网易云课堂的吴恩达的入门课程,在看这些视频还是一个很不错的提高:对于已经有自己想学习的方向的人来说,可以从这里找到你想要的那个方向的视频.下面上链接: 书籍:(缺失密码的部分,请访问原帖(http://www.ctsch.cn/?p=120),懒得输了) 名称 地址 密码 AI电子书全系列 百度云链接   图书库 百度云链接 ufnw 电子书 百度云链接 v

协程:遇到IO操作就切换,但是什么时候切回去呢?怎么确定IO操作? 很多程序员可能会考虑使用"线程池"或"连接池"."线程池"旨在减少创建和销毁线程的频率,其维持一定合理数量的线程,并让空闲的线程重新承担新的执行任务."连接池"维持连接的缓存池,尽量重用已有的连接.减少创建和关闭连接的频率. 这两种技术都可以很好的降低系统开销,都被广泛应用很多大型系统,如websphere.tomcat和各种数据库等.但是,"线程池

概述 这个工作尝试重现这个论文的结果 A Neural Conversational Model (aka the Google chatbot). 它使用了循环神经网络(seq2seq 模型)来进行句子预测.它是用 python 和 TensorFlow 开发. 程序的加载主体部分是参考 Torch的 neuralconvo from macournoyer. 现在, DeepQA 支持一下对话语料: Cornell Movie Dialogs corpus (default). Alread

本节内容 预备资料: 1.FFmpeg: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jonSAa_TG2XuaJEy3iTmHg 密码:w6hk 2.baidu-aip: pip install baidu-aip 终于进入主题了,此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径 目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等 这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实