功能场景 在开发中,我们总能遇到某些场景需要运用到聊天框,比如客服对话.如果你不是一名开发人员,可能你在使用QQ或者聊天工具的时候并没有注意到,当你发出一条消息的时候,窗体会默认滚动到最底部,让用户可以看到最新的聊天消息. 实现原理 通过每一次的数据变化,只要数据变化,将滚动的最大高度赋值给滚动条的最大高度. scrollHeight:滚动条高度 scrollTop: 距离最顶部高度 实现过程 在vue中 <!-- 这是一个简易的范例,重点突出自动滚动底部 --> <template&g

需求 要求用户阅读完本页所有内容后,下一步按钮才可以点击. 实现思路 通过判断当前页面是否到达底部来设置按钮的点击事件. 要判断当前页面是否到达底部需要用到三个距离--距离顶部的距离scrollTop.可视区域的高度clientHeight.滚动条的高度scrollHeight. 代码(在vue项目中使用) mounted() { this.$nextTick(() => { // 进入nexTick const body: any = document.getElementById("a

使用Vue2进行的仿手机QQ的webapp的制作,作品由个人独立开发,源码中进行了详细的注释. 由于自己也是初学Vue2,所以注释写的不够精简,请见谅. 项目地址 https://github.com/jiangqizheng/vue-MiniQQ 项目已实现功能 对话功能--想着既然是QQ总要能进行对话交流,所以在项目中接入了图灵聊天机器人,可以与列表中的每个人物进行对话. 左滑删除--左滑删除相关消息. 搜索页面--点击右上角搜索按钮,能够进入搜索页面,输入对应的单词或者数字,动态查找好友.

原文地址:http://www.bugingcode.com/blog/ChatterBot_Dialogue_process.html 创建机器人 部署机器人的各种属性,根据前面的章节里聊天机器人的各种属性,对聊天机器人进行相应的配置,创建一个符合自己的机器人. bot = ChatBot( 'Default Response Example Bot', storage_adapter='chatterbot.storage.SQLStorageAdapter', logic_adapters

基于websocket vue 聊天demo 解决方案 demo 背景 电商后台管理的客服 相关技术 vuex axios vue websocket 聊天几种模型 一对一模型 一对一 消息只一个客户端发送 另一个客户端接收 ​ 场景 : 两个客户端之间的对话 私信 ​ 一对多模型 一对多 这种模型 一个客户端发送多个客户端接收 场景 : 系统通知推送 系统公告 广告推送 群聊 两种模型不一定是独立的 都是相互依存的 例如:当两个客户端之间进行聊天时那么属于一对一 如果其中一个客户端下线了那么这

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.

在开发中,我们经常需要更新列表,并将列表拉倒最底部,比如发表微博,聊天界面等等, 这里有两种办法,第一种,使用scrollTo(): public static void scrollToBottom(final View scroll, final View inner) { // 何问起 hovertree.com Handler mHandler = new Handler(); mHandler.post(new Runnable() { public void run() { if (

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

之前经常在别人群里看到有自动回复消息的机器人. 功能有好多,可以玩各种游戏.觉得还蛮有意思的.. 于是就去请教别人怎么弄得,但是他们都说得好复杂,好高大上,无非就是不想让别人弄 本人是个不会轻易放弃的人.无奈之下,只好去请教度娘了 在我,众里寻她千百度,终于在一个很不起眼的地方,找到了这个链接:https://cqp.cc/ 当然在这之前也点过很多的没有网页,试过很多,但都没有成功 好了就不多说闲话了,简单的介绍下QQ群聊天机器人的使用方法 一.网上下载安装包(https://cqp.cc/)

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 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

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

Mianbot是采用样板与检索式模型搭建的聊天机器人,目前有两种产生回覆的方式,专案仍在开发中:) 其一(左图)是以词向量进行短语分类,针对分类的目标模组实现特征抽取与记忆回覆功能,以进行多轮对话,匹配方式可参考语义图(目前仍在施工中ΣΣΣ ○ω○)/). 其二(右图)除了天气应答外,主要是以PTT Gossiping作为知识库,透过文本相似度的比较取出与使用者输入最相似的文章标题,再从推文集内挑选出最可可靠的回覆,程式内容及实验过程请参见PTT-Chat_Generator. 项目地址:htt

小Q聊天机器人V1.0 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51386281 小Q聊天机器人V1.1 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51395163 小Q聊天机器人V1.2 http://blog.csdn.net/baiyuliang2013/article/details/51424971 小Q聊天机器人V1.3 http://blog.csdn.ne

[TableView退出崩溃的问题] 最近在使用TableView时偶然发现在TableView中数据较多时,如果在滚动过程中退出TableView到上一界面,会引起程序的崩溃,经过网上查阅和思考我发现这种情况出现在一个UIView控制器拥有一个TableView,TableView无法在UIView销毁前完全销毁,从而继续调用dataSource,而这时候UIView已经不可用了,会引发野指针错误. 避免方法很简单,只需要在UIView的dealloc方法中把dataSource设为nil即可

现在很多卖货公司都使用聊天机器人充当客服人员,许多科技巨头也纷纷推出各自的聊天助手,如苹果Siri.Google Now.Amazon Alexa.微软小冰等等.前不久有一个视频比较了Google Now和Siri哪个更智能,貌似Google Now更智能. 本帖使用TensorFlow制作一个简单的聊天机器人.这个聊天机器人使用中文对话数据集进行训练(使用什么数据集训练决定了对话类型).使用的模型为RNN(seq2seq),和前文的<RNN生成古诗词><RNN生成音乐>类似. 相

一.前述 ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,构建在python上,主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei). 二.具体 1.安装 是的,安装超级简单,用pip就可以啦 pip install chatterbot 2.流程 大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储,是由各种adapter来限定的,我们先看看流程图,一会软再一起看点例子,看看怎么用. 3.每个部分都设计了不同的“适配器”(Adapter). 机器人应答逻辑 =>

福利时间,福利时间,福利时间 如果你还在为不知道怎么撩妹而烦恼,不知道怎么勾搭小仙女而困惑,又或者不知道怎么讨女朋友欢心而长吁短叹. 那么不要犹豫徘徊,往下看.接下来我会分享怎么使用 Python 实现微信自动聊天,微信每日天气早报.睡前故事及精美图片推送. 学会之后,迎娶白富美,走上人生巅峰就指日可待啦.(✪ω✪) 不信咱先看看效果展示: (皮皮是我家猫的名字,所有我把命令设成这样子的) 如此贴心的舔狗,哪个小姐姐会选择拒绝呢. 目录: 一.Python 登录微信 二.获取天气早报信息 三.获

catalogue . 前言 . 训练语料库 . 数据预处理 . 词汇转向量 . 训练 . 聊天机器人 - 验证效果 0. 前言 不是搞机器学习算法专业的,3个月前开始补了一些神经网络,卷积,神经网络一大堆基础概念,尼玛,还真有点复杂,不过搞懂这些基本数学概念,再看tensorflow的api和python代码觉得跌跌撞撞竟然能看懂了,背后的意思也能明白一点点 0x1: 模型分类 1. 基于检索的模型 vs. 产生式模型 基于检索的模型(Retrieval-Based Models)有一个预先定

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br