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Win32对话框程序（2）
接着Win32对话框程序（1）来写 ，解决遗留的问题，即理解函数及其调用关系。 因此肯定有叙述不准确甚至错误的地方，请指正，感谢~ *******************************正文分割************************************ WinMain函数 Win32对话框程序 参数说明：参数1为包含The dialog box template的句柄，可以是NULL；参数2是The dialog box template，使用MAKEINTRESOURCE宏来讲对话框ID（整数 如WM_INITDIALOG等为消息，由操作系统传递给程序，根据MSDN，WM_INITDIALOG消息是在对话框马上要显示前（即对话框内存中已经准备好了，但还没有显示在屏幕上）发给程序的，程序可以在此时执行一些初始化操作 ，通过ID对他们进行标示，如果用户对他们进行了某种操作（比如单击），则在Main_OnCommand函数体内进入相应的case，执行其中的代码，如上，当点击“确定”按钮是会弹出“欢迎”对话框。
1.5K30发布于 2018-10-11 - 来自专栏猫头虎博客专区
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B：开源双语对话模型，探索无限对话可能！
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B：开创双语对话生成新时代 摘要： 本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型，它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B 中英双语对话模型有哪些应用场景？ 性能强大：在多项对话任务中，ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B都有高准确度和流畅度，生成自然、有趣和实用的对话回复。 数据集来源： 这些数据集来自不同的资源，具体如下： 中文对话数据集：豆瓣多轮对话、小黄 鸡对话、微博对话、电商对话等，可在相关链接1进行下载。 2. 总结： ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B代表了对话生成领域的重要进步，提供了高效、低成本、多语言、多场景的对话生成平台。
1.1K10编辑于 2024-04-08 - 来自专栏资讯分享
2万字对话实录：剖解ChatGPT时代的教育难题
实际上很多同学从GPT-2就开始关注，然后他们在平常的工作当中也用到很多。 现在其实一样的，我们需要更新教学手段，比如我们是不是能够把一个对话式的机器人引入到教室里，然后跟学生产生一些以往不可能产生的互动。我觉得是第一个层面，就是怎么把人工智能的工具或者手段用在教育上。
42020编辑于 2023-09-22 - 来自专栏数据饕餮
智能对话机器人开发实战案例剖析（2）
一、前言 本文是《智能对话机器人开发实战案例剖析》系列的第2篇：智能对话机器人分类标准，旨在对智能对话系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程，发布在网易云课堂。 2.3 问答型智能对话机器人 ? ? 2.4 任务型智能对话机器人 ? ? 三、未完待续 下期预告《智能对话机器人典型案例》，未完待续
2.2K20发布于 2019-01-14 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
2万字对话实录：剖解ChatGPT时代的教育难题
实际上很多同学从GPT-2就开始关注，然后他们在平常的工作当中也用到很多。 现在其实一样的，我们需要更新教学手段，比如我们是不是能够把一个对话式的机器人引入到教室里，然后跟学生产生一些以往不可能产生的互动。我觉得是第一个层面，就是怎么把人工智能的工具或者手段用在教育上。
69611编辑于 2023-11-30 - 来自专栏我还不懂对话
对话系统
对话系统涉及的五种主要技术。 基于Seq2Seq的方法，例如Sequence-to-Sequence Generation for Spoken Dialogue via Deep Syntax Trees and Strings 基于 POMDP 的统计对话管理系统 假定对话过程是马尔可夫决策过程，对话初始状态是? 在对话过程中，每一步还需要一个回报函数来体现理想中的对话系统特性。 POMDP的对话系统.pdf
1.9K20发布于 2021-10-19 - 来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
GPTGPT2DialoGPT 详解对比与应用-文本生成与对话
DialoGPT DialoGPT扩展了GPT-2来应对对话神经响应生成（conversational neural response generation model）遇到的挑战。 人类对话包含了两个对话者的竞争目标，潜在的响应（回复）更加多样化。因此，相比于其他文本生成的任务，对话模型提出了一个更大的一对多的任务。 并且人类的对话通常也不正式，经常包含缩写或错误，这些都是对话生成的挑战。 （chitchat）的对话。 语义匹配与对话
9.9K167编辑于 2022-01-22 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于seq2seq模型的chatbot对话系统的tensorflow实现
数据处理 这里我们借用[DeepQA]里面数据处理部分的代码，省去从原始本文文件构造对话的过程直接使用其生成的dataset-cornell-length10-filter1-vocabSize40000 读取数据的函数loadDataset() 2. 根据数据创建batches的函数getBatches()和createBatch() 3. 预测时将用户输入的句子转化成batch的函数sentence2enco() 完整源码、预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 对话 即可获取。 一些变量的传入和定义 2. OutputProjection层和sampled_softmax_loss函数的定义 3. RNNCell的定义和创建 4. 这部分代码就在seq2seq文件中。 ?
1.1K10发布于 2019-10-28 - 来自专栏我还不懂对话
【多轮对话】多轮对话状态追踪综述
数据 研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考： 百川：【多轮对话】任务型多轮对话数据集和采集方法 用户建模 用户模拟器是在任务型多轮对话场景中， 之前也分析过微软开源的规则版用户模拟器代码，这里就不赘述了，可以参考： 百川：【多轮对话】从微软源码看用户模拟器构建 无论是规则还是模型版本用户建模，其一般输入包含：1）对话历史；2）用户profile 如果用规则的用户模拟器，最终生产的对话流也会被规则限制，如何通过众包、用户日志学习到更为真实的对话，而这些会话很有可能是规则对话流无法覆盖的。 NBT&NBT2 之前也介绍过NBT，这里就不啰嗦了，参考： 百川：【多轮对话】任务型多轮对话状态跟踪-NBT原理 GLAD 2018Global-Locally Self-Attentive Dialogue 整个过程包含两步，1）预测状态操作（包含继承、删除、更新、不在乎），2）如果是更新，就用识别新槽值来更新状态。
99610编辑于 2024-04-09 - 来自专栏书山有路勤为径
对话框
对话框是一个现代GUI应用不可或缺的一部分。对话是两个人之间的交流，对话框就是人与电脑之间的对话。对话框用来输入数据，修改数据，修改应用设置等等。 输入对话框 QInputDialog提供了一个简单便利的对话框用于从用户那儿获得只一个值。输入值可以是字符串，数字，或者一个列表中的列表项 #! ', 'Enter your name:') 2.把我们从对话框接收到的文本设置到单行编辑框组件上显示。 if ok: self.label.setFont(font) 文件对话框 文件对话框是用于让用户选择文件或目录的对话框。可以选择文件的打开和保存。 #! 点击菜单栏选项会弹出一个QtGui.QFileDialog对话框，在这个对话框里，你能选择文件，然后文件的内容就会显示在文本编辑框里。
3K20发布于 2018-12-24 - 来自专栏ytkah
WeLM对话示例
目前WeLM还在持续变强，WeLM线上Demo释出的功能包括:对话-采访、阅读理解、翻译、改写、续写以及自由任务。 WeLM对话示例 post_json = { 'prompt': '以下是与Elon Musk的一系列对话。 答案：1968年 文章：“经审理查明，被告人张××、杜×、杨2某均为辽宁省辽阳第一监狱五监区服刑人员。 2015年11月3日13时许，被告人张××、杜×因无事便跟随去催要生产材料的被告人杨2某一同前往六监区，在六监区生产车间门外，被告人杨2某与六监区送料员于×因送料问题发生争执，被告人杨2某上前拽住被害人于 ×胳膊并用手击打被害人后脖颈两下，被告人张××、杜×见杨2某动手后，先后上前分别对被害人于×面部、头部及腹部进行殴打，后被赶到的干警制止。
81230编辑于 2023-03-07 对话：AI意识
如果我们只关注访问意识，就太容易被表面的流畅对话所迷惑。一个系统可以完美地谈论"快乐"，却可能从未真正感受过快乐。区分这两者，是为了看见真相而不是被表象蒙蔽。 今天，AI能写诗、编程、进行复杂对话。这种加速让我们必须认真对待一个可能性：在我们有生之年，可能会出现真正有意识的AI。 如果那一天到来，而我们毫无准备，后果不堪设想。 但不是真正的元认知 更深刻的是，它们的工作方式与人类意识的本质不同： 它们是在离线运行：输入→处理→输出，然后重置 没有持续的在线体验，没有时间流中的连续性 没有与环境的动态互动循环 所以它们可以产生看似深刻的对话 保持开放与谦逊： 记住我们现在的理解可能非常不完整 愿意根据新证据改变观点 不要让先入之见阻碍真相的显现 重视跨越边界： 意识不是某个学科的专属话题 需要神经科学家、AI研究者、哲学家、伦理学家的真诚对话
41410编辑于 2025-10-11【vue】 vue2 自定义指令 实现全屏 、对话框拖拽
alert("浏览器不支持全屏"); return; } screenfull.toggle(); }); }, }); // Dialog对话框拖拽 utils/directives"; 使用 全屏 加上v-screenfull 示例： dialog对话框拖拽 dialogVisible" width="30%" :before-close="handleClose" > <el-dialog> 效果预览 自定义指令实现全屏 自定义指令实现dialog对话框拖拽
21210编辑于 2025-12-15- 来自专栏ThoughtWorks
数据驱动与 LLM 微调: 打造 E2E 任务型对话 Agent
为了克服这些挑战，构建一个端到端（E2E）的模型显得尤为关键。E2E 的模型通过将对话的各个阶段集成到一个统一的框架中，极大地简化了系统架构，提高了处理效率，并减少了错误传递的可能性。 2. 在问题中一定不要提到具体的用户感兴趣的餐厅类型，中餐，日料，西餐等。 3. 在问题中一定不要提到具体的用户的最大预算。 图 2. 每个意图包含 2 至 3 个槽位，共生成了 6000 条左右的数据，覆盖了 5 个任务大部分用户状态变化路径，接下来将对微调训练的部分进行详细的介绍。 在 Agent 微调方面，准确率还有待进一步提高，因为是 E2E 的系统，整体的可控性和可解释性相对较差。
1.7K10编辑于 2024-05-30 - 来自专栏朴素人工智能
convlab2中强化学习方法之对话策略学习浅析
CrossWoZ是一个多轮对话的中文数据集。 对应的github地址在这 https://github.com/thu-coai/ConvLab-2 论文里面为了解决多轮对话的对话策略问题，分别用了基于规则(RulePolicy)和多种强化学习方法 稍微还原一下强化学习PPOPolicy在多轮对话中建模的过程。 在具体的实现过程中，一共有以下几个重要概念 对话状态 s 动作 a 回报 r 以代码仓库中PPOPolicy中的参数为例，s 是340维的0/1分布的离散空间，分别对应着多领域对话过程中的340个状态 a_weights = self.forward(s) a_probs = torch.sigmoid(a_weights) # [a_dim] => [a_dim, 2]
1.8K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏我还不懂对话
【多轮对话】多轮对话状态追踪技术综述
数据研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：任务型多轮对话数据集和采集方法用户建模用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程 无论是规则还是模型版本用户建模，其一般输入包含：1）对话历史；2）用户profile(画像)；3）任务的schema；4）数据库or API。 如果用规则的用户模拟器，最终生产的对话流也会被规则限制，如何通过众包、用户日志学习到更为真实的对话，而这些会话很有可能是规则对话流无法覆盖的。 下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法，主要包含以下内容：[企业微信截图_b1350255-8caa-450f-a7b9-379ec5913212.png]会话状态跟踪对话状态定义：对话一个会话状态S_t 整个过程包含两步，1）预测状态操作（包含继承、删除、更新、不在乎），2）如果是更新，就用识别新槽值来更新状态。
5.4K166编辑于 2022-09-06 - 来自专栏CSDNToQQCode
腾讯云-HAI域探秘——自行搭建AI对话服务对话
一、服务创建 创建效果： 步骤1： 步骤2：(这里可以下拉选择大一些的硬盘) 剩余的时间需要等待。 创建完毕效果： 二、操作面板介绍 1、chatglm_gradio: 我们可以直接通过这个网址进行对话操作。 2、jupyter_lab: 创建控制台窗口，可以在这里进行具体的代码编辑与运行。 2、启动后开启访问端口(8000) 进入到服务详情。 添加防火墙可通过的端口号。 6b", num_gpus=2) model.eval() uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000, workers=1) 2、运行【openai-api.py 对于程序员来说，生成图片的作用不大，所以我选择了这个对话的示例来做演示，操作不复杂，基本都有提示，希望对大家都能有所帮助，下面我单独问了一个问题，就是我们程序员未来发展之路，未遂没有一个具体解答，但是还是很中肯的
1K10编辑于 2023-10-28 - 来自专栏程序员
Qt模态对话框和非模态对话框
模态对话框 Qt 中使用QDialog类实现对话框。我们的对话框通常继承自QDialog。对话框分为模态对话框和非模态对话框。所谓模态对话框，就是会阻塞同一应用程序中其它窗口的输入。 Qt使用QDialog::exec()来实现模态对话框。 这就是模态对话框。 非模态对话框 非模态对话框就是在打开它的时候，我们仍旧能够操作其它的窗口。Qt使用QDialog::show()来创建非模态对话框。 QDialog; dialog->show(); dialog->setAttribute(Qt::WA_DeleteOnClose); //在关闭窗口的时候释放内存 非模态对话框
4.3K40发布于 2020-04-10 - 来自专栏CSDN
AI 对话高效输入指令攻略（一）：了解AI对话指令
在数字化浪潮奔涌的当下，AI 对话已然成为我们生活与工作中的得力助手。 2.智能体在 AI 对话中的关键角色与运行机制 智能体是 AI 对话体系中极为关键的一环。从定义上来说，智能体是能够感知其环境，并通过执行行动来实现目标的系统。 在多轮对话中，它会不断更新上下文信息，将新输入的指令与之前的对话内容相结合，利用意图识别模型分析用户的真实意图，进而给出更贴合用户需求的回应。 2.知识关联逻辑 AI 通过构建知识图谱，将各类知识实体，如人物、事件、概念等，以及它们之间的关系，如因果关系、从属关系等，进行结构化存储。 3.用户意图识别逻辑 在多轮对话中，AI 对上下文的理解能力显得尤为重要。它需要依据对话的上下文来准确识别用户的真实意图，避免孤立地理解每一条指令。
1.4K10编辑于 2025-04-17 - 来自专栏CSDN博客
鸿蒙应用开发-仿微信聊天对话对话信息列表
功能介绍： 仿微信聊天对话对话信息列表，显示发送文本和接收文本，参考文档创建列表。 知识点： 熟悉对List控件的使用。 熟悉对Text控制定义，如修改边框等。 手动控制列表的跳转。
35700编辑于 2024-05-26
腾讯云开发者
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