我开始寻找一种更好的方法,我注意到GCP AI platform现在只需几个简单的步骤就可以部署Kubeflow管道。(https://cloud.google.com/ai-platform/pipelines/docs/connecting-with-sdk.) 在轻松设置之后,我几乎没有什么疑问和疑虑。如果设置和部署Kubeflow如此容易,为什么我们必须通过kubeflow官方网站中建议的如此繁琐的方式。
我正在尝试开发一个使用Python的游戏的AI。因此,我有一个类"Game“和一个类"AI”。 我想在AI中使用Game的变量(例如Game的棋盘),但我不确定最好的方法是什么。现在,我发现将信息从游戏传递到AI的唯一方法是每次都将其作为参数。我觉得有一种更好的方法可以与AI共享变量,而不需要每次都进行争论。我会做一些类似的事情(我知道这段代码不能工作,但仍然如此): class Game(): self
我已经部署了一个简单的QNA机器人,并通过QNAMaker发布了一个知识库。机器人正在工作,因为它返回知识库中定义的问题的预期答案,无论是在QNAMaker.ai中测试还是在网络聊天频道中都是如此。当我在QNAMaker.ai中测试时,我得到了正确的自定义DefaultAnswer“请重新表述问题”
当我在webchat中测试时,我得到标准的DefaultAnswer "No QnAMaker answers
$Zext = mysql_fetch_assoc(mysql_query("SELECT GZ.N, GZ.URL, GZ.Title, GZ.Live,LEFT JOIN gz_articles_topics_intro AI ON AI.URL = GZ.URL
WHERE GZ.URL LIKE 'Birds', AI.Article, AI</