图灵

1.python库准备 import wave import pyaudio 录制音频 import requests 获取百度API的token用 import os import base64 import json import win32com.client 用于读文字 import urllib.request import string import random 注意 win32com 安装我 pip 安装了好多次,使用 python -m pip install pypiwin32 ,其余模块直接 pip 安装，使用清华源 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 比较快！ 2.需要申请图灵账号以及创建机器人获取他的 apikey 以及 userId 3.生成音频文件名，（也可以不用这个，可以写死文件名直接覆盖）这样可以保存音频文件。 def file_name(): code_str = string.ascii_letters + string.digits ran_num = ''.join(random.sample(code_str, 6)) r_path = ran_num + '.wav' return r_path 4.朗读读图灵返回的内容 def read(content): speaker =

调用图灵机器人制作一个智能对话机器人 1成为开发者注册 图灵网站： https://www.kancloud.cn/turing/web_api/522992 我的apikey：820c4a6ca4694063ab6002be1d1c63d3 编码方式 UTF-8（调用图灵API的各个环节的编码方式均为UTF-8） 接口地址 http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2 调用实例 1 python 调用实例 1 安装python 2安装库文件 request 下载安装包 CMD命令行进入文件夹下 执行 python step.py install 3写程序，点击调试 打开编辑器 点击运行 对话开始 替换自己的开发者密钥 ''' Python3''' import requests#导入requests库 import json#导入json库 key = '820c4a6ca4694063ab6002be1d1c63d3'#单引号里写你注册的的图灵机器人key while True:#主循环 info = input('\n我：')#输入对话信息 url = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key='+key+'&info='+info#组成url res = requests.get(url)

一、注册图灵机器人 先注册并登录 图灵机器人官网 ； 点击创建机器人 复制机器人的key 二、搭建Python机器人 Python版本：3.6 注意替换第三行代码的apikey import requests import json key = 'apikey' # 图灵机器人key,将刚刚复制的key替换apikey，保留单引号 while True: info = input('\n我：') # 输入对话信息 if info == "bye" or info == "Bye" or info == "再见": # 写入结束判断语句，满足条件跳出循环 print('\nrobot: Bye!') break url = 'http://www.tuling123.com/openapi/api?key='+key+'&info='+info # 组成url re = requests.get(url) # 得到返回值 jd = json.loads(re.text)# 将得到的json格式的信息转换为Python的字典格式 print('\nrobot: '+jd['text'])# 输出结果 if 'list' in jd: # 新闻信息将返回list列表 for text in jd['list']: print("标题:" + text['article']) print(

import requests apiUrl = 'http://www.tuling123.com/openapi/api' data = { 'key' : '8edce3ce905a4c1dbb965e6b35c3834d', # 如果这个Tuling Key不能用，那就换一个 'info' : '今天几号', # 这是我们发出去的消息 'userid' : 'wechat-robot', # 这里你想改什么都可以 } # 我们通过如下命令发送一个post请求 r = requests.post(apiUrl, data=data).json() # 让我们打印一下返回的值，看一下我们拿到了什么 print(r) import requests apiUrl = 'http://www.tuling123.com/openapi/api' data = { 'key' : '8edce3ce905a4c1dbb965e6b35c3834d', # 如果这个Tuling Key不能用，那就换一个 'info' : '今天几号', # 这是我们发出去的消息 'userid' : 'wechat-robot', # 这里你想改什么都可以 } # 我们通过如下命令发送一个post请求 r = requests.post(apiUrl, data=data).json() #

图灵机器人是一个免费的支持简单对话的机器人。可以到官网注册添加机器人，每个账号最多可以有5个机器人，每个机器人每天可以支持调用api对话一千次。 下面给出调用图灵机器人的示列代码： import json import urllib.request tuling='机器人apikey' api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2" def get_message(message,userid): req = { "perception": { "inputText": { "text": message }, "selfInfo": { "location": { "city": "深圳", "province": "广州", "street": "XXX" } } }, "userInfo": { "apiKey": tuling, "userId": userid } } req = json.dumps(req).encode('utf8') http_post = urllib.request.Request(api_url, data=req, headers={'content-type': 'application/json'}) response = urllib.request.urlopen

最近大半年以来，开始逐渐养成了阅读、听讲座以及做研究的时候做笔记的习惯，就想着在学习的过程中给自己以及以后的自己留下点东西。这篇文章是在博客园的第一篇随笔，说说关于最近几年非常非常火的人工智能吧。之前，我一直比较好奇，人工智能这个概念的提出好像很久了，但为什么在最近几年里才逐渐被大众所熟知呢。于是我去我去读了一些关于机器学习起源以及发展的文章，这也就导致我在研究生学习开始选择研究方向的时候偏向于这一领域。 现在计算机起源于阿兰·图灵在1936年提出的“图灵机”模型，在图灵的想法中，图灵机是一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。在每个时刻，机器头都要从当前纸带上读入一个方格信息，然后结合自己的内部状态查找程序表，根据程序输出信息到纸带方格上，并转换自己的内部状态，然后进行移动。1946年美籍匈牙利科学家冯·诺依曼提出存储程序原理，把程序本身当作数据来对待，程序和该程序处理的数据用同样的方式存储，并确定了存储程序计算机的五大组成部分和基本工作方法，科学家依据冯·诺依曼体系结构制造出了计算机。因此，冯·诺依曼也被称为“计算机之父”。像计算机领域，这种前人在理论上树立了一个框架，后人在此基础上，对这一理论进行扩充细化以及实践应用，最终使计算机走到了家家户户，造福整个社会

目录 冯诺依曼体系结构理解 设计思路 图灵机的理解 图灵的生平 人工智能 程序=指令＋数据 组成 运行机制 图灵完备 冯诺依曼体系结构理解 当前计算机主要是基于冯诺依曼体系结构设计的，下面就简单分析一下冯诺依曼体系结构的计算机是如何工作的，首先下面的图就是冯诺依曼体系结构图。 主要由五大部件组成 1.存储器用来存放数据和程序 2.运算器主要运行算数运算和逻辑运算，并将中间结果暂存到运算器中 3.控制器主要用来控制和指挥程序和数据的输入运行，以及处理运算结果 4.输入设备用来将人们熟悉的信息形式转换为机器能够识别的信息形式，常见的有键盘，鼠标等 5.输出设备可以将机器运算结果转换为人们熟悉的信息形式，如打印机输出，显示器输出等 冯诺依曼体系结构的指令和数据均采用二进制码表示；指令和数据以同等地位存放于存储器中，均可按地址寻访；指令由操作码和地址码组成，操作码用来表示操作的性质，地址码用来表示操作数所在存储器中的位置；指令在存储器中按顺序存放，通常指令是按顺序执行的，特定条件下，可以根据运算结果或者设定的条件改变执行顺序；机器以运算器为中心，输入输出设备和存储器的数据传送通过运算器。 然而现在的计算机基本以存储器作为中心 但是由于运算器和控制器在逻辑关系和电路结构上联系十分紧密，通常将它们合起来统称为中央处理器，简称CPU,把输入输出设备简称为I/O设备

图灵完备_百度百科 图灵完备 　　一切可计算的问题都能计算，这样的虚拟机或者编程语言就叫图灵完备的。 　　一个能计算出每个图灵可计算函数（Turing-computable function）的计算系统被称为图灵完备的。一个语言是图灵完备的，意味着该语言的计算能力与一个通用图灵机 （Universal Turing Machine）相当，这也是现代计算机语言所能拥有的最高能力。 　　图灵完备是什么意思呢？ 　　子曰：在可计算理论中，当一组数据操作的规则（一组指令集，编程语言，或者元胞自动机）满足任意数据按照一定的顺序可以计算出结果，被称为图灵 完备（turing complete）。一个有图灵完备指令集的设备被定义为通用计算机。如果是图灵完备的，它（计算机设备）有能力执行条件跳转（“if” 和 “goto”语句）以及改变内存数据。 如果某个东西展现出了图灵完备，它就有能力表现出可以模拟原始计算机，而即使最简单的计算机也能模拟出最复杂的计算机。所有的通用编程语言和现代计算机的 指令集都是图灵完备的（C++ template就是图灵完备的），都能解决内存有限的问题。图灵完备的机器都被定义有无限内存，但是机器指令集却通常定义为只工作在特定的，有限数量的 RAM上。 来源： https://www.cnblogs.com/lexus/archive/2012/08/21/2648807

当一台计算机能够骗过人类，让他们相信它就是一个人的时候，就能够被称作智能 编者按：对于艾伦·图灵，相信大家都并不陌生，作为人工智能鼻祖，图灵的诸多观点即便经过几十载历史岁月的洗礼，依旧闪发着智慧的光芒。> 他一生成果丰硕，其中对于人工智能颇具划时代意义的论文当属《计算机器和智能》。他在该论文中提出的图灵测试至今还在启发着当代人工智能的发展，而其对于九个反对机器拥有智能的观点的反驳，如今看来，依旧深刻而高远。忆古思今，我们才能更好地为人工智能未来的发展铺路、续航。 机器能够思考吗？ 艾伦·图灵 在他1950年发表的论文《计算机器和智能》中给出的回答是：能。 Alan Turning 在这篇论文中，图灵对九个反对机器智能的论点进行了反驳，具体包括：神学论点“鸵鸟”式论点数学论点意识论点种种能力限制的论点创新论点神经系统连续性论点行为变通性论点超感知论点图灵这些在1950年就被记录在册的观点，囊括的概念远超如今在技术上的应用，这也在彰显着图灵的天才式智慧。 1. 图灵测试 艾伦·图灵承认，“思考”这个词的定义能够被用来支持也可以被用来反对机器的思考，并且真正上升到解释层面。对于“机器”和“思考”，我们应该尽可能用接近它们的普通用法的方式来定义这些词语，但是这种方式是危险的。 因此，他选择创建图灵测试，开启了回答“机器是否能思考”这一问题的实验。图灵测试也被称作“模仿游戏”

今天，思索下软件工程师的出路。 首先，必须肯定，无论是哪个行业，只要成为精英，不愁发展。但是，绝大多数人，由于各种原因，成长并不顺利。 下面是知乎的一些内容： 石头哥 公众号：大话IT公司 118 人赞同 谢邀，这个是笔者测试岗位工作7年的总结，有兴趣可以看看。 —————分割线———————— 从毕业到现在已经快七年，同时也进入了30岁的门槛。以前一直以为30岁是一个离自己很遥远的年代，不过却这么快就来到了，好像毕业还是就在昨天。 七年的时间足够让一个人无论从身体、财富、思想、人际关系等等方面发生质的变化。比如：笔者现在身体就大不如前了，也许这也是一个好的信号，提醒自己该注意了。 写了两段废话，这里回答下大家的疑问：为啥毕业不到七年，却标记为八年的测试工作经验呢？答案是：加班，呵呵。下面开始回到正题吧。 一般来说，做测试不久后（可能是半年，也可能是一年），自己就会去思考自己的职业发展方向。对于测试来说（转岗的不算），无外乎就四个方向：测试管理方向、自动化测试方向、性能测试方向和测试分析方向。每个方向要学习的重点都不一样，这里不去讨论哪个方向更加有前途，因为适合的才是最好的，下面分别讨论下每个方向大概的经历以及需要注意的地方。 测试管理： 测试管理一般来说过程为：项目经理－>测试经理－>测试总监－> 研发总监（CTO角色）。越往上走对具体的技术要求越低，但是对于技术（战略