1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

无加密，无隐藏，下载后直接运行 本人已在天翼云成功运行，没有错误，别的没有试验。首次创作，请多多支持！如有不明白的地方请留言。 本文用到的SS5安装文件和bbr.sh下载自官网，sourceforge.net因为各种原因无法下载，所以本人下载后放到了gitee.com, 如果有需要可以自行更换下载地址。bbr.sh可以不安装，不影响使用。 BBR 是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法，可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟。 BBR解决了两个问题： 再有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽。非常适合高延迟，高带宽的网络链路。 降低网络链路上的buffer占用率，从而降低延迟。非常适合慢速接入网络的用户 以下为脚本具体内容，复制后保存为.sh文件，上传到服务器root目录，运行后会怎么安装完成 安装完成后会会生成  外网IP/端口/账号/密码 格式的账号文件，此格式老鱼可以直接使用

数据量在四位数左右，可供于机器学习使用，深度学习可能不太够。 不同开源数据库的数据标签格式不统一，可能要手动处理或者做一个多模态。 同时也包括一部分嘴唇的图象数据 仅供交流学习使用 侵删 本人也在做相关实验，欢迎各位在评论区交流经验和算法知识

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基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程） 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。

chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

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