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什么是解析自然语言的最有效方式？令 “串” 是含map<string, void (*func)(int,char**)>字符串如： Set the alarm for *. Call *. Get me an * at * for *. 和它们相应的功能。现在假设“输入”是string包含类似的句子： Call David. 如何实现的功能，如parse它会使用“输入”和与之相匹配

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第二次运行tensorflow时出错

我想运行下面的tensorflow代码，它在第一次运行正常。如果我尝试再次运行它，它不断抛出一个错误说 ValueError: Variable layer1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: File "C:\

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Python元素总和和连续次数约束

我有这样的数据。 a = [10, 11, 12, 13, 14] b = [15, 16, 17, 18, 19] c = [20, 21, 22, 23, 24] 我要检查是否每一个列表中的第i个元素的总和，即，逐元素总和加起来大于50，其中i = [0，1，2，3， 4]。我也想检查总和是否大于50连续三次。有没有办法做到这一点作为约束满意度问题在Python？

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成本函数对于张量流中的二进制分类总是返回零

我已经在张量流中写入以下二进制分类程序。不管输入是什么，成本总是回到零。我正试图调试一个更大的程序，它不会从数据中学习任何东西。我已经将至少一个bug缩小到总是返回零的成本函数。给定的程序正在使用一些随机输入，并具有相同的问题。 self.X_train和self.y_train最初应该从文件读取，并且功能self.predict()有更多层形成前馈神经网络。 import numpy as np

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回归目标导向行动计划

我目前正试图从目标状态进行回归搜索，以找出将实现我的GOAP计划者的目标状态的动作列表。到目前为止，对我有什么下来伪代码是这样的： closedList = list; s = stack; s.push(goal); while(s.size() > 0) { state = s.pop; if(!state exists in closedList) {

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机器学习算法，说哪些列车数据导致当前的决定

我需要一个学习模型，当我们测试它与数据样本它说哪些列车数据导致答案。有什么这样做吗？（我已经知道了KNN会这么做）感谢

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Tensorflow API用于测试数据

我有一个包含5列的数据集，我将前3列作为输入，其他2列作为输出。我已经成功执行了该程序，但我不确定如何通过将我自己的值作为输入并从模型中获取预测输出来测试模型。任何人都可以请帮助我，我怎么能在训练完成后用我自己的价值测试模型？我在Python中使用Tensorflow。我能够显示测试的准确度，但实际上，我怎么用值预测，如果我通过一些随机输入（在这里，我需要通过3个输入值，获得2个输出值）这

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是否有chatbot引擎或库支持多个机器人创建和拦截

目前，我正在寻找支持创建多个机器人（和它的功能）的开源chatbot引擎或chatbot框架。有人可以给我任何建议吗？感谢：d

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构建神经网络的多路输出

我的输入数据如下： AT V AP RH PE 14.96 41.76 1024.07 73.17 463.26 25.18 62.96 1020.04 59.08 444.37 5.11 39.4 1012.16 92.14 488.56 20.86 57.32 1010.24 76.64 446.48 10.82 37.5 1009.23 96.62 473.9 26.27 59.

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回答集编程 - 使无效

一个事实，我有一个关于答案集就如何使现有的其实无效，当已经有（又）一个默认声明出现在编程问题知识库。例如，有两个人seby和andy，其中一人能够立即开车。场景可以是seby可以像第3行所示的那样行驶，但是让我们说，在他的驾照被取消后，他不能再开车了，因此我们现在有第4到第7行，同时andy学习驾驶，如第7行所示。第6行显示一次只能开车一人，另外显示seby和andy也不一样。 1 person