AI智能语音机器人系统/AI电销机器人系统源码+安装使用说明

＃描述 一个小模块，它允许定义以命令参数样式方式运行的处理程序，从而简化了基于触发器的 slackbots 的创建。 ＃用法 该模块使用以下位置参数并返回一个适合用作传出 webhook 目标的 express 应用程序。 handlers ：一个对象，其键对应于命令，其值对应于这些命令的处理程序。 name ：bot 使用的默认用户名，这可以被返回包含 user_name 属性的响应对象的处理程序覆盖。 slack token ：用于验证请求的传出 webhook 提供的令牌。 任何令牌与提供的令牌不匹配的请求都会被丢弃。 api token ：用于用户名解析的 slack API 令牌。 处理程序是一个函数，它使用具有以下属性的单个对象并返回解析为消息有效负载的承诺。 这可以是一个简单的字符串，也可以是 webhook 期望的那种响应对象。 trigger : 机器人触发

环聊机器人 设置 克隆这个 repo 按照本指南获取 Google API 凭据： : 这是重要的一步。 创建 Gmail 过滤器以捕获如下所述的视频群聊。 确保将过滤器应用于所有匹配的消息，否则脚本将无法运行任何内容。 Subject: Name of the Hangout you want to parse. Has the words: is:chats Apply some label to it 运行脚本！

tulingRobot-wechat-applet 微信小程序练手项目 - 图灵机器人，目前中文语境下智能度最高的机器人。 小程序所用的数据接口API来源： Preview Get 将本项目git到本地目录 $ git clone https://github.com/Cxy1287338537/tulingRobot-wechat-applet.git 在微信开发工具直接打开本项目即可 Contact 橙续缘 wechat: Jack1287338537 email:

加密交易机器人 一个用于加密货币交易的机器人。

DEXBot 从下载适用于Windows，OSX和Linux的最新版本 GUI版本的DEXBot的仪表板： 配置对话框中DEXBot的CLI版本： 交易机器人提供了两种非常灵活的做市策略。 适用于“原始” BitShares及其上的所有交换。 可以使用Python3编写的其他策略进行自定义。 DEXBot由BitShares区块链支付（通过工人提案），并由“内阁”管理，该内阁由6位活跃的BitShares社区成员组成。 所有支出均由需要3/5批准的帐户控制（多重签名方案）。 可以从源代码或通过使用Windows，OSX和Linux的可执行程序包安装DEXBot。 软件包包括GU

声音克劳特 Soundklaut 是一个 soundcloud 点击生成器/歌曲播放机器人。 这个怎么运作 这应该被视为一个简单的概念证明 它通过 capybara（poltergeist 驱动程序）启动 phantomjs，访问个人资料页面并在每个播放按钮上单击两次。 一次开始播放歌曲，一次停止播放，稍有延迟。 依赖关系 幻象 用法 在 bin/run 下定义 soundcloud 用户名，然后执行 ./bin/run 历史 一键生成 看起来按钮被点击了，但在 soundcloud 统计中仍然看不到播放。 这可能有几个原因。 Soundcloud 正在通过 User-Agent 实现机器人并阻止它 有一些客户端验证（javascript）未完成 产生不止一击 我的第一个猜测是点击次数按 ip 计算为 uniq。 一种解决方案可能是点击公共代理。

警告！！ 本项目中包含： HanYuPinYin 命名不规范 代码重复 基本操作，无需吐槽 尖端： 本项目主要逻辑均基于SpringBoot + MyBatis + MySQL实现，采用机器人框架->调用API->返回数据->发送消息的方式。 项目主要实现机器人的自定义事件触发，自动回复。 感谢提供的技术支持，有关框架的部署请参考wiki文档。 感谢，， 提供的数据支持。 感谢提供的图像识别技术，公开招募可以直接截图查询。 责任声明： 中国有一套完善的法律制度，请不要使用本项目传播不能过审的信息，请不要使用本项目进行盈利行为，遵守法定法律法规。 部署后将机器人拉入群聊，发送[##菜单]即可获取功能详情，当前触发关键字是##，后续会酌情更改。 抽卡的垫刀数是根据抽卡人QQ分别记录的，因此会记录QQ，群昵称以及群号，涉及部分专有信息，虽已将信息加密存储，由于不同的服务器安全等级不同，仍然存在

QQ机器人。 基于SAE 通过python和Django 用法： 更改文件config.yaml以与您的SAE一致。 更改文件config.yaml以更新刷新频率。 更改文件mysite / mydata.py以更新您的信息。 将源上传到SAE。

俄罗斯方块 使用深度强化学习的机器人。 演示版 经过一些训练后，首先获得10000分。 它是如何工作的 强化学习 首先，代理将进行随机移动，将状态和给定的奖励保存在有限的队列（重播内存）中。 在每个情节（游戏）结束时，代理将使用重播内存的随机样本来训练自己（使用神经网络）。 随着玩越来越多的游戏，代理变得越来越聪明，得分越来越高。 由于在强化学习中，一旦特工发现了良好的“路径”，它就会坚持下去，因此它也被视为探索变量（随时间而减小），因此特工有时会选择一种随机动作，而不是它认为最佳的动作。 。 这样，它可以发现新的“路径”以获得更高的分数。 训练 培训基于。 相反，只使用所获得的当前状态，并奖励对网络进行训练的，它是用来Q学习（即认为从当前状态到未来的一个过渡），以找出什么是考虑到所有给定状态的最佳成绩未来的回报，即算法不是贪婪的。 这使代理可以采取一些可能无法立即获得回报的举动，因此以