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AI客服问答机器人-基于ChatGPT实现一个垂直领域的AI问答机器人
我们大家都知道，ChatGPT的强大之处。但是呢，如何让ChatGPT基于我们自己的数据进行回复呢，如何将垂直领域的最新数据“喂”给ChatGPT，使其成为一名领域专家呢。 下面是我自己实现的客服系统，整合好问答知识后的ChatGPT功能，具体的演示如下 登录到后台以后，可以开启向量知识库AI功能， ......
sklearn中的KFold简单介绍
这一部分主要讲解关于什么是K-foldCV（K折交叉验证），简单的使用一些案例进行分析，然后使用sklearn库函数中一些简单的案例进行分析。 在机器学习中，多数最主要的功能函数被封装到sklearn的库函数中，model_selection类中包含了K-foldCV的简单使用，可以直接使用这个进行 ......
如何使用ChatGPT API训练具有自定义知识库的AI聊天机器人
在我们之前的文章中，我们演示了如何使用 ChatGPT API 构建 AI 聊天机器人，并分配一个角色来对其进行个性化设置。但是，如果您想根据自己的数据训练 AI，该怎么办？例如，您可能有一本书、财务数据或大量数据库，并且您希望轻松搜索它们。在本文中，我们为您带来了一个易于遵循的教程，介绍如何使用 ......
【机器学习基础】数据集的划分比例
前言 参考 1. 机器学习 :训练集、验证集、测试集分配比例_Chris Kang的博客-CSDN博客； 2. 数据集的划分，验证集参与训练了吗?_无枒的博客-CSDN博客； 完 ......
基于机器学习的纠错系统技术 - 智能文本纠错 API
引言 在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化。 本文将介绍一款新的基于机器学习的纠错技术，并详细列出实际的可应用场景。 工作原理 ......
一步步制作下棋机器人之 完善XY坐标控制
匆匆忙忙，又是一周。 马上五一，凑了十天假期，想想就开心。 但是假期中是生日，又老了一岁了。很多目标都没有实现，就马上要到30了，可怕。 30啊！！ 唉，时光匀速又决绝的前行不息，推动了没有返程票的人生旅程。总想着不断提升自己，不断丰富生命的意义，不断拓宽人生的界限，让人世这一遭不至于太单调。可是回 ......
一步步制作下棋机器人之 coppeliasim进行机械臂简单XY坐标控制
人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开。 最近天气不错，但是想到同学都开始收二胎的份子钱了，顿感压力。 唉..... 由于搬家，本该上周就完成的，鸽了一周后还没完成。最近搬家，加上每天下班后还想忙点别的，真的是觉得时间不够用了，即使还是个单身狗。 简介 之前完成了简单的python驱动【coppeliasi ......
机器学习规划
掌握基本的机器学习需要学习的内容非常丰富，因此您需要制定一个详细的时间规划，并按照计划执行，才能达到目标。以下是一个可能的时间规划： 第1周： [ ] 学习Python编程语言的基础知识，包括变量、条件语句、循环语句等等。 学习使用Python中的NumPy和Pandas库，这些库是进行数据处理和分 ......
基于chatGPT的问答机器人开发-qdrant向量数据库的集合功能封装
之前一直再开发基于GPT的问答知识库机器人，主要是靠qdrant的向量搜索，搜索出相关的条目，然后发送给GPT回答 qdrant向量数据库有集合的概念，相当于表，每个集合里面可以创建多个向量数据。 那么针对集合的操作就是下面这样的，集合列表，创建集合，删除集合 集合列表接口： http://127. ......
扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]
在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......
数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病 简介 心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式， ......
机器人运管平台（RaaS）
【Rass平台】是一款专注于服务建筑行业的Rass管理平台，拥有以下主要功能： 机器人管理：可以方便地管理和监控平台上的机器人，包括机器人的状态、操作日志等信息，让用户及时了解机器人的工作状态。 项目管理：可以轻松地创建、编辑和管理项目，实现对项目的全流程管理，让用户方便地了解项目的进度和状态。 领 ......
018查看机器端口范围
一、 #查看当前机器允许使用的端口范围 $ sysctl -a | grep net.ipv4.ip_local_port_range net.ipv4.ip_local_port_range = 32768 60999 #查看当前已经使用的端口数量 $ netstat -an|wc -l 1114 ......
机器学习和深度学习的区别
机器学习和深度学习都属于人工智能领域，但它们有不同的方法和应用场景。 机器学习是一种利用统计学习算法让计算机模仿人类的学习过程来实现智能化的技术。机器学习的主要思想是从大量的数据中发掘规律和模式，然后将这些规律和模式应用到新的数据中进行预测和决策。聚类，聚合 深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层 ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
实践 | 即时通信IM如何接入AI服务，搭建聊天机器人
随着ChatGPT在全球范围的爆火，AI已成为当下开发者最为关注的焦点，国内各大厂商也纷纷跟进，推出了各自的大模型应用与产品。很多应用都在尝试与AI结合，寻找新的发力点。而新一代大语言模型的强大对话交流能力与各类即时通信场景天然契合，这为IM与AI结合带来了广阔的想象空间。 那即时通信IM该如何接入 ......
ai聊天问答知识库机器人源码，基于gpt实现的本地知识库问答实现，聊天对话效果，发送回复以及流式输出
现在基于gpt做自己项目的问答机器人，效果非常的好。可以把自己的文档上传上去，让机器人根据文档来进行回答。 想要实现智能AI问答功能，现在大部分都是基于向量数据库的形式。 整体的流程就是：上传文档 >openai向量接口 > 存入向量数据库 访客咨询： 咨询问题 > openai向量接口 >搜索向量 ......
机器学习、神经网络与卷积神经网络 三者的关系
机器学习和神经网络都是人工智能（AI）领域中的重要概念。 机器学习是指让计算机通过自我学习改善性能的一种方法。通常使用大量的数据训练模型，并持续对模型进行调整和改进，从而使其能够有效地处理新的数据并提供准确的预测。 神经网络则是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以通过多层神经元之间的相互作用来解决复 ......
python钉钉机器人ssl错误，突然不能发送信息
报错给了这个网址：https://urllib3.readthedocs.io/en/1.26.x/advanced-usage.html#https-proxy-error-http-proxy 说要将https后面的环境变量改为http的本地连接代理，Windows电脑打开系统环境变量设置，新建 ......
森林火灾模拟软件--FlamMap
FlamMap 是一款在 64 位 Windows 操作系统环境中运行的火灾分析桌面应用程序。它可以模拟潜在的火灾行为特征（蔓延速度、火焰长度、火线强度等）、在恒定环境条件（天气和燃料水分）下的火灾增长和蔓延以及条件燃烧概率。随着 FARSITE 的加入，它现在可以在地形、燃料、燃料水分和天气等不同 ......
AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍
要学习Pytorch，需要掌握以下基本知识： 编程语言：Pytorch使用Python作为主要编程语言，因此需要熟悉Python编程语言。 线性代数和微积分：Pytorch主要用于深度学习领域，深度学习是基于线性代数和微积分的，因此需要具备线性代数和微积分的基础知识。 机器学习基础知识：了解机器学习 ......
sklearn模块中的preprocessing、model_selection、feature_selection
sklearn模块中的preprocessing、model_selection、feature_selection，包括分类数据处理、模型选择、参数选择、特征选择。 ......
MachineLearningNote （sklearn 学习总结）---引用
MachineLearningNote （sklearn 学习总结） 引用： https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote Python机器学习笔记：sklearn库的学习 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/ ......
开源个QQ机器人，借Mirai.Net对接部署的Mirai项目，调用OpenAI接口的。
PerryQBot 介绍 使用了Mirai.Net类库对接Mirai，能够自动处理QQ消息并回复。该项目的主要功能是管理QQ用户或者群聊中@机器人的人的消息，每个用户都有个独一份的预设和历史，可区分对话。 通过拼接参数并访问openai api，实现智能的自动回复。 此项目采用AGPL3.0开源协议 ......
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
机器学习--数据操作初试
#加载数据集，返回字典类型的数据 sklearn.datasets.load_iris() 数据示例 iris = sklearn.datasets.load_iris() #数据集特征值 iris['data'] #数据集标签值 iris['target'] 特征和标签相对应 数据集的划分 由于数 ......
模型评估指标——sklearn.metrics模块
sklearn.metrics模块 该模块主要包含分数函数、性能指标、成对指标、距离计算 1. 分类性能指标 1.1. accuracy_score() 计算所有样本中分类正确样本所占的比例 语法 ## 语法 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred ......
自修复导电凝胶可以让“软机器人”真正变软
凝胶的外部条带将电池连接到这个软机器人蜗牛上的电机 卡耐基梅隆大学工程学院 为了充分发挥其潜力，软体机器人设备不能仅由包裹在柔软橡胶中的刚性电子元件组成。一种新材料可以在这方面提供帮助，因为它柔软、自愈和导电。 该物质由卡内基梅隆大学的一组科学家开发，由凝胶状聚乙烯醇-硼酸钠碱组成，其中嵌入银微薄片 ......
机器学习的一些基本概念（函数/标准化/梯度下降/正则化）
基本概念 各种函数 损失函数（Loss Function）度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度，损失函数越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等 代价函数（Cost Function）度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均 ......