更新至V1.0版本必须执行update_to_v1.0.py ！ 电报搜索机器人 为了解决Telegram中文搜索相关问题而写的机器人，可以称为复读机，后面可能添加更多功能。 写了一篇博客文章记录了一下过程，供参考： : 特征 消息记录，搜索，复读定位（主要功能，解决中文搜索的问题）。 定时任务（有能力可根据需要修改，目前是报时，删除文件可取消）。 具有定时撤回，排除ID等额外配置。 指令 @your_bot {keyword} {page} ：用于搜索， @无参数为显示历史消息，此时* {page}用* {page} ，无页码唯一第一页， pagesize可自行设置。 /chatid ：

QQ智能聊天软件，可以二次开发，提供了web接口，API，可以增加调试，扩展功能，可以用C、C#等语言扩展。

聊天机器人 使用康奈尔电影对话数据集的聊天机器人。 假设对话是问题，然后是模型的输出。 主要使用2层LSTM，一层是编码器，另一层是解码器。 40个纪元后，准确性为70％ 这是与机器人进行对话的示例： ！[替代文字]（ ）

tg_bot:多功能电报机器人

强化学习对话生成 应用深度强化学习进行对话生成。 又名聊天机器人

JLU健康记者 为吉林大学本科生每日健康打卡放置的自动机器人，支持自动提交各类网上办事大厅事务表单。 众所周知，低频对于次事件应使用中断而非轮询更不是心跳。作者相信，如果学生能在出现健康问题时主动汇报，则强制按时打卡只增加不产生价值的重复劳动，本程序的创作动机系解放生产力。 以WTFPL授权开源，爱干嘛用干嘛用。 免责声明 本自动程序为个人使用开发，适用于吉林大学分类网上办事大厅事务表格的自动提交，已充分测试，不保证正常工作，不建议没有调试能力的人使用。 本程序以你所见到的样子呈现给你，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不遵守对功能合法性或对特定用途适用性的保证。在运行之前，你有责任理解其源代码的工作原理，并确认这是你想要执行的，本程序进行的操作都应被视为你本人进行，或由你授权代你进行的操作。在任何情况下，本程序作者与你决定运行本程序无关，不为您运行此程序所造成的任何损失，遭受的损坏以及造成的法律后果等负任何责任。 使用说明 需要Python 3.7+和requests库。 运行之前先登录平台提交一次打卡，确保正确信息正确。 参照example-config.json建立配置文件con

目录 OSSAS ChatBot 嗨，这是一个基于Keras建造的单轮中文聊天机器人！ 这是我学习机器学习两个月的结果，所以或多或少会有不足。 模型采用Encoder-Decoder结构，编码器采用BiLSTM，Decoder采用LSTM。并且加入了注意机制。这是它的模型图（使用Netron生成）： 使用方法 可能需要安装的依赖： 在运行前需要安装：VC ++ 地址： : 机器人下载地址： 提取码：6zq6 软件在Windows10测试可用。 在下载后，你可以看到两个程序： Ossas.exe和QQRecord2Excel.exe Ossas.exe是实现聊天机器人的主程序，它包括了以下功能： 1）数据预处理和模型构建 2）模型训练 3）打开与Cool_Q的接口（以此来实现使用QQ进行人机对话） 4）实时对话（训练完成后你可以在这里和机器人进行直接对话） 而QQRecord2E

小发明 使用CCXT库和TradingView Webhooks的加密交易机器人 这个怎么运作 首先，使用您想要的信号在TradingView中创建警报。 需要一个付费的TradingView帐户。 确保这些警报已选中“ webhook”，并且指向{webhook_url}/placeTrade的正确端点。 然后，设置环境变量： 端口-必填。 例如80。TradingView仅将Webhook警报发送到端口80和443。 TEST_MODE-必填。 如果使用交易所测试网，则为“ true”；如果使用交流网，则为“ false”。 交换-必填。 例如'bybit'，使用 。 TICKER_BASE-必需。 例如“ ETH”，您正在交易的基础货币。 TICKER_QUOTE-必填。 例如“ USD”，您正在交易的报价货币。 AUTH_ID-必填。 设置需要包含在Webhook负载

机器人控制系统的设计与MATLAB仿真---刘金琨著，全书所有matlab程序源码

嗨，我是RyuzakiBot！ 寻找免费的开源聊天机器人？ RyuzakiBot是一个简单的基于检索的聊天机器人，使用NLTK和scikit-learn在Python3中从头开始制作。 在此处尝试： : 请注意，该网站已部署在免费的Heroku服务器上，并且首次加载和响应需要一些时间。 使用自己的语料库 如果您想对RyuzakiBot进行其他主题的培训，请自行更改corpus.txt文件。 创建一个不难，每个语料库只是各种输入语句及其对聊天机器人的响应进行训练的样本。 在上面的示例中，它将使用的Wikipedia页面作为语料库。 API REST RyuzakiBot使用了微框架及其扩展，增加了对快速构建REST API的支持： 。 您可以在此处向API发出HTTPS请求： : q=将保留查询，并且所有GET请求都将返回JSON对象。 实作 这个聊天机器人是用Python3编写的，主要使用： NLTK：是自然语言处理（NLP）和人工智能库。 NLTK用于文本预处理（消除噪声，停用词，词干和词形去除）。 请访问了解更多信息。 scikit-learn：是一个数据挖掘和数据