如果我想要设计一个能和我对话的机器人,我需要从哪里开始,学习哪些知识

时间: 2023-03-14 14:19:06 浏览: 32
你可以从机器学习的基础知识开始学习,包括神经网络、深度学习、数据科学等,这些知识可以帮助你设计机器人进行对话。除此之外,你还需要学习计算机语言,例如Python,以及自然语言处理,了解人类语言的语法和语义。
相关问题

基于知识库的音乐百科对话机器人的设计与实现研究背景

研究背景是基于知识库的音乐百科对话机器人的设计与实现,旨在为用户提供关于音乐类信息的查询服务,以满足用户的多样化需求。该研究背景的目标是,通过构建知识库来管理和组织音乐类信息,实现自动化的音乐百科对话服务,并通过强化学习技术提高机器人的回答能力和丰富度。

程序员想做一个电商领域的人工智能机器人

如果程序员想要制作一个电商领域的人工智能机器人,以下是一些基本的步骤: 1. 确定机器人的目标和功能:电商领域的人工智能机器人可以有很多不同的用途,例如为用户提供商品推荐、解答用户的问题、处理用户的订单等。程序员需要确定机器人的目标和功能,以确定机器人的设计和开发方向。 2. 收集和处理数据:对于电商领域的人工智能机器人,数据是非常重要的。程序员需要从电商平台的数据库和其他来源收集大量的数据,包括商品信息、用户行为、评论等,然后对这些数据进行处理和分析,以提取有用的信息。 3. 学习人工智能相关知识:程序员需要学习人工智能相关的知识,包括机器学习、自然语言处理、推荐系统等。这些知识可以帮助程序员选择合适的算法和技术,并对机器人进行优化。 4. 开发机器人的软件:程序员需要编写机器人的软件,包括处理用户的语音和文本输入、理解用户的意图、推荐商品、处理订单等。可以使用一些开源的机器学习框架和自然语言处理库,如TensorFlow、Keras、NLTK等。 5. 测试和优化机器人:程序员需要对机器人进行测试,并根据用户的反馈不断优化机器人的性能。可以使用一些测试工具和指标,如对话质量、推荐准确率等。 总之,制作一个电商领域的人工智能机器人需要程序员具备广泛的知识和技能,需要进行大量的研究和开发工作,同时也需要不断改进和优化机器人的性能,以提高用户的满意度和交易量。

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### 回答1: 我认为基于知识库的音乐百科机器人设计和实现应该具备以下几个要素:1、对音乐知识的深入理解;2、对音乐知识的搜索和抽取;3、对音乐知识的分析和建模;4、对音乐知识的可视化和交互。此外,还需要通过数据挖掘、自然语言处理、机器学习等技术来实现音乐百科机器人的设计和实现。 ### 回答2: 基于知识库的音乐百科机器人设计与实现,可以通过以下步骤完成: 1. 构建知识库:收集音乐相关数据,并整理为结构化的知识库。可以包括歌手信息、专辑信息、歌曲信息、音乐风格、乐器介绍等。可以通过爬虫技术、API接口、用户贡献等方式获取数据。 2. 设计与实现对话系统:利用自然语言处理技术,设计并实现机器人的对话系统。可以采用方法,如文本分类、命名实体识别等,来解析用户输入的问题并确定用户的意图。 3. 问题检索与回答:根据用户的查询,机器人可以从知识库中检索相关信息,并提供准确的回答。可以利用模糊匹配、向量检索等技术来实现问题与知识的匹配,并提供相关的信息。 4. 多模态支持:为了增强用户体验,可以考虑支持多模态的访问方式,如语音识别与合成,图片搜索等。这样用户可以通过语音提问,或者通过图片搜索相关音乐信息。 5. 用户反馈与学习:机器人可以根据用户的反馈不断学习和改进。可以通过用户评价、问题反馈等方式,进行机器人的训练和优化,提高机器人的回答准确性和用户满意度。 总结来说,基于知识库的音乐百科机器人设计与实现需要构建音乐相关知识库,设计对话系统,实现问题检索与回答,支持多模态访问,并利用用户反馈进行学习和优化。通过以上步骤,可以实现一个功能强大的音乐百科机器人,为用户提供全面准确的音乐相关信息。 ### 回答3: 基于知识库的音乐百科机器人是一种能够获取和提供音乐相关信息的智能机器人。它的设计和实现主要包括以下几个方面: 首先,建立知识库。音乐百科机器人需要有一个庞大而完整的音乐知识库,包括音乐流派、歌手信息、专辑曲目、歌曲创作背景等。这个知识库可以通过人工整理和自动抓取等方式进行构建。 其次,利用自然语言处理技术。机器人需要能够理解与用户的自然语言交互,包括问题的解析和意图识别。可以使用自然语言处理算法,如分词、句法分析、语义角色标注等,来对用户的问题进行语义解析和意图识别。 然后,使用推理引擎。基于知识库的音乐百科机器人还需要具备推理能力,能够根据用户提出的问题和已有的知识进行推理,给出相应的答案。可以利用规则引擎或者基于逻辑的推理方法,对用户的问题进行推理和回复。 最后,进行界面设计和交互优化。为了让用户更好地与机器人进行交互,需要进行界面设计和交互优化。可以设计一个直观友好的图形界面,提供多种交互方式,如语音输入、图像识别等。同时,还可以利用用户反馈和数据分析等手段,不断优化交互过程,提高用户体验。 综上所述,基于知识库的音乐百科机器人的设计和实现需要建立一个庞大的音乐知识库,利用自然语言处理技术对用户的问题进行解析,使用推理引擎进行推理和回复,以及进行界面设计和交互优化。这种机器人可以为用户提供准确且丰富的音乐信息,提升用户对音乐的了解和体验。
Python机器人的毕业设计可以是一个智能聊天机器人。该机器人可以通过自然语言处理和机器学习算法,实现与用户进行对话交流的能力。它可以识别用户的问题、需求,并给出相应的回答或建议。 为了实现智能聊天机器人功能,可以利用Python中的一些开源库和框架,如nltk、spacy和tensorflow等。首先,可以使用nltk和spacy库进行文本处理和实体识别,从而对用户的输入进行解析和理解。然后,利用机器学习算法,如深度学习中的循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM),建立回答生成模型,以生成自然、准确的回答。 此外,可以引入一些外部API,如基于知识图谱的问答服务或搜索引擎的查询接口,以获取更广泛、专业的信息。这些API可以通过Python的请求库进行调用和处理。 在设计中,可以利用图形界面库,如Tkinter或PyQt,创建一个用户友好的界面,使用户可以直接与机器人进行交互。界面可以包括聊天框和一个文本输入框,用户输入的文本将被传递给机器人进行处理,并将回答显示在聊天框中。为了提高用户体验,可以添加一些界面元素,如表情符号或动画效果。 该机器人的功能可以进一步扩展,例如集成日程安排、天气预报、音乐播放等功能。这些功能可以通过调用相应的API或Python库实现。 总之,Python机器人的毕业设计是一个十分有挑战性和实用性的课题。通过充分利用Python的开源库和框架,结合机器学习和自然语言处理算法,可以设计一个能与用户进行智能对话的机器人,提升用户体验并拓宽功能。
好的,让我再为您详细介绍一下ChitGPT。 ChitGPT是由CSDN开发的一个基于GPT的聊天机器人,它是一个可以与人进行自然语言对话的AI系统。与传统的聊天机器人相比,ChitGPT采用了GPT模型,可以更好地理解人类语言的含义和上下文,从而更加准确地回答问题和进行对话。 ChitGPT的设计理念是将人工智能技术应用于实际生活中,为人们提供更加智能化、便捷的服务。通过与ChitGPT进行对话,用户可以获取各种信息,如天气预报、新闻资讯、股票行情等。此外,ChitGPT还可以与用户进行趣味性交互,如问答游戏、笑话、推荐美食等,为用户带来更加有趣的体验。 为了让ChitGPT更好地服务用户,CSDN团队对其进行了大量的优化和改进。首先,他们使用了海量的数据集对模型进行训练,以提高其准确性和可靠性。其次,他们对模型进行了细致的调参,以提高其对话效果和流畅度。最后,他们还对ChitGPT进行了智能化的优化,使其能够根据用户的输入进行实时的语义理解和回答,从而实现更加智能化的对话体验。 ChitGPT的应用场景非常广泛,可以应用于各种领域,如电商、教育、金融等。在电商领域,ChitGPT可以为用户提供更加个性化的购物建议和推荐,从而提高用户的购物体验和满意度。在教育领域,ChitGPT可以为学生提供更加智能化的答疑服务,帮助他们更好地学习和掌握知识。在金融领域,ChitGPT可以为用户提供更加准确的投资建议和行情分析,从而帮助他们更好地做出投资决策。 总的来说,ChitGPT是一个非常有潜力的聊天机器人,具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展和完善,相信ChitGPT将会越来越智能化、人性化,为用户带来更加便捷、智能化的服务。
### 回答1: Python聊天机器人作为一种人工智能技术应用,已在很多领域得到广泛应用,比如智能客服、智能家居、智能助手等。本人毕业设计中实现了一个基于Python语言的聊天机器人,主要功能包括问答功能,闲聊功能和推荐功能。 问答功能是实现机器人学习用户提出的问题并给出相应的答案,采用的是自然语言处理技术和机器学习算法进行模型训练,并建立相应数据库存储问题和答案。闲聊功能是模拟人与机器人之间的自由对话,通过专门的聊天语料库进行构建。推荐功能是基于用户的兴趣爱好,为用户推荐相关内容或产品,这部分的数据采集需要采用爬虫技术,从多个网站上获取信息。 实现该聊天机器人的主要工具和技术包括Python语言、自然语言处理算法、机器学习算法、爬虫技术等。Python语言在人工智能领域中具有良好的应用和开发环境,可以通过调用各类开源库进行相应处理和计算,大大便利了开发人员的工作。 除此之外,该聊天机器人的实现需要结合大量的文本语料,可以与各类的第三方应用进行集成,引入更多的数据源和知识库。 附:部分代码(仅供参考) 问答部分: import jieba import re import csv class Question(): def __init__(self): self.qa_list = [] def init(self): file_path = 'XXX.csv' with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: self.qa_list.append(row) # 根据问题找答案 def match_question(self, question): print('question:',question) for qa_pair in self.qa_list: match_keyword_num = 0 question_words = list(jieba.cut(question)) for word in question_words: if word in qa_pair[0]: match_keyword_num += 1 if match_keyword_num > 0: return qa_pair[1] return None 闲聊部分: import re from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ListTrainer chatbot = ChatBot('my bot') conversation = [ "Hello", "Hi there!", "How are you doing?", "I'm doing great.", "That is good to hear", "Thank you.", "You're welcome.", "What is your name?", "My name is Bot", "Are you a robot?", "Yes, I am a robot, but I'm not just any robot.", "How can I help you?", "I am looking for information about chatbots", "Chatbots are a form of artificial intelligence that can communicate with users through text messages or voice commands.", "Thank you for the information.", "You're welcome." ] trainer = ListTrainer(chatbot) trainer.train(conversation) 推荐部分: import scrapy from scrapy.selector import Selector class AmazonSpider(scrapy.Spider): name = "amazon_spider" base_url = 'https://www.amazon.cn' start_urls = [ "https://www.amazon.cn/gp/bestsellers/books/ref=zg_bs_nav_0" ] def parse(self, response): selector = Selector(response) all_divs = selector.xpath('//div[@class="a-section a-spacing-none aok-relative"]') for div in all_divs: book_name = div.xpath('.//h2/a/text()').extract_first().strip() author_name = div.xpath('.//span[contains(@class, "a-size-small")]/text()').extract_first() print('book_name:',book_name) print('author_name:',author_name) ### 回答2: Python聊天机器人是一款智能化的机器人,它是由Python语言编写的软件程序,可以模拟人类进行自然交流。它主要通过使用Python的人工智能技术,实现语言理解和分类,从而能够处理来自用户的自然语言,作出响应和回答。 一个Python聊天机器人程序的主要功能应该包括自然语言处理、语义理解、回答生成和交互界面设计。在此基础上,它还可以利用人工智能技术,分析用户的情感、喜好和需求,进一步提升和优化交互体验。 下面是一个基于Python的聊天机器人程序的代码示例: import random def greeting(): response = ["你好!", "你好啊!", "你好呀!", "你好,很高兴见到你"] return random.choice(response) def farewall(): response = ["再见!", "拜拜!", "下次见!", "祝你一天好心情!"] return random.choice(response) def robot_response(user_input): if "你好" in user_input: return greeting() elif "再见" in user_input: return farewall() else: return "我不太明白你在说什么,请再说一遍" print("请开始和我聊天吧。") while True: user_input = input("我:") response = robot_response(user_input) print("机器人:" + response) 该程序可以根据用户输入,在控制台上作出相应的回答。其具体实现采用了Python的条件语句和随机数生成函数等基本功能。通过这个小例子,可以比较直观地了解Python聊天机器人的工作原理和基本特性。 总之,Python聊天机器人是一项富有挑战性和创新性的毕业设计,对于有志于从事人工智能方向的学生来说,它具有一定的实践意义和参考价值。
### 回答1: 非常感谢您的提问。我可以回答这个问题。设计一个非常基础的人工智能项目,可以按照以下步骤进行: 1. 确定项目的目标和需求:您需要明确项目的目标和需求,例如,您想要开发一个能够识别图像中物体的系统。 2. 收集数据:您需要收集大量的图像数据,以便训练您的人工智能模型。您可以从公共数据集中获取数据,也可以自己收集数据。 3. 数据预处理:您需要对收集到的数据进行预处理,例如,将图像转换为数字矩阵,并进行归一化处理。 4. 构建模型:您需要选择适合您项目的人工智能模型,例如,卷积神经网络(CNN)。然后,您需要使用收集到的数据来训练模型。 5. 测试和优化:您需要使用测试数据集来测试您的模型,并根据测试结果进行优化。 6. 部署模型:最后,您需要将训练好的模型部署到您的应用程序中,以便实现您的项目目标。 希望这些步骤能够帮助您设计一个基础的人工智能项目。 ### 回答2: 设计一个非常基础的人工智能项目,旨在构建一个简单的垃圾邮件分类器。 步骤: 1. 数据收集:收集一定数量的垃圾邮件和正常邮件作为训练集。可以从公开的数据集或通过网络爬虫自行收集。 2. 数据预处理:对收集到的邮件数据进行处理,包括去除特殊字符、转换为小写字母、去除停用词等。可以使用自然语言处理库如NLTK进行预处理。 3. 特征提取:将预处理后的邮件数据转换为机器可理解的特征向量。常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF等。 4. 模型选择与训练:选择合适的分类模型进行训练。常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)等。使用训练集对选择的模型进行训练,并进行模型参数调优。 5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估。可以使用准确率、召回率、F1值等指标对模型的性能进行评估。 6. 部署与应用:将训练好的模型应用于实际场景中,并设计一个简单的界面,使用户可以输入一封邮件进行分类。可以使用Web开发框架如Flask进行模型的部署。 计划: - 第1周:学习人工智能基础知识,了解垃圾邮件分类问题的常见解决方法。 - 第2周:收集垃圾邮件和正常邮件训练集,并进行数据预处理。 - 第3周:学习特征提取方法,并实现对预处理后的数据进行特征提取。 - 第4周:选择合适的分类模型进行训练,并进行模型参数调优。 - 第5周:使用测试集对训练好的模型进行评估,分析模型性能。 - 第6周:使用Flask框架设计一个简单的界面,实现模型的部署与应用。 - 第7周:进行项目总结与优化,完善文档和报告。 通过以上步骤和计划,我们可以设计一个基础的人工智能项目,实现简单的垃圾邮件分类功能。这个项目涉及到数据收集与预处理、特征提取、模型选择与训练、模型评估以及部署与应用等环节。完成这个项目后,我们可以对垃圾邮件进行自动分类,提高邮件管理的效率。 ### 回答3: 设计一个非常基础的人工智能项目可以是一个简单的聊天机器人。 步骤1:确定项目目标 首先,我们需要确定这个聊天机器人的用途和目标。例如,我们可以设计一个用于提供购物建议的聊天机器人。 步骤2:收集数据 为了建立一个有用的聊天机器人,我们需要收集一些相关的数据。我们可以通过网络爬虫收集一些购物相关的对话和评论数据。 步骤3:数据清洗与处理 在收集到数据之后,我们需要对数据进行清洗与处理。这包括去除重复的对话和评论,处理缺失的数据,并进行数据标准化。 步骤4:建立问答模型 接下来,我们可以使用自然语言处理技术和机器学习算法来建立问答模型。我们可以选择使用一些常见的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch来实现。 步骤5:训练模型 使用清洗并处理好的数据,我们可以开始训练我们的聊天机器人模型。这通常涉及到将数据分为训练集和测试集,使用训练集来训练模型参数,并使用测试集来评估模型的性能。 步骤6:优化模型 一旦我们训练出一个初始的聊天机器人模型,我们可以进行模型优化。这可能涉及调整模型的参数,增加更多的训练数据,或使用其他技术来提高模型的性能和准确性。 步骤7:集成和部署 当我们满意模型的性能后,我们可以将其集成到一个应用程序或网站中,以供用户使用。这可能涉及到使用一些API或部署到云平台上。 步骤8:测试和反馈 最后,我们需要对我们的聊天机器人进行测试,并收集用户的反馈。根据用户的反馈,我们可以进一步改进和优化聊天机器人的性能和用户体验。 通过以上步骤,我们可以设计并实现一个基础的人工智能项目,建立一个能够提供购物建议的聊天机器人,并不断改进和优化其性能。当然,这只是一个非常简单的示例,实际项目中的步骤和计划可能更加复杂和详细。
### 回答1: 你好,我可以为您提供一个 qq 自动回话的程序。您可以使用 Python 编写一个简单的脚本,使用 qqbot 库来实现自动回复功能。以下是一个示例代码: python # 导入 qqbot 库 from qqbot import QQBotSlot as qqbotslot, RunBot # 定义一个自动回复函数 @qqbotslot def onQQMessage(bot, contact, member, content): # 判断消息是否为群消息 if contact.ctype == 'group': # 判断消息是否为 @ 我的消息 if '@ME' in content: # 回复消息 bot.SendTo(contact, '您好,我正在忙,请稍后再联系我。') 您可以根据自己的需要修改回复的内容和触发条件。然后使用 RunBot 函数来启动机器人: python if __name__ == '__main__': # 启动机器人 RunBot() 注意,您需要先安装 qqbot 库,并且需要在 qqbot 的配置文件中设置好您的账号信息和机器人的登录信息。具体的操作方法可以参考 qqbot 的官方文档。 ### 回答2: 编写一个QQ自动回话的程序需要使用到机器学习和自然语言处理的技术。首先,我们需要收集大量的QQ对话数据作为训练集,包括用户的问题和机器人的回答。然后,我们可以使用以下步骤来编写程序: 1. 数据预处理:对收集到的对话数据进行清洗和整理,去除无用信息和特殊字符,并将问题和回答分开保存。 2. 特征提取:将问题和回答转换为计算机可以处理的向量表示,可以使用词袋模型、TF-IDF等技术将文本转换为数值特征。 3. 模型训练:选择合适的机器学习算法,例如支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等,对问题和回答的特征向量进行训练。 4. 模型调优:通过交叉验证和参数调整等方法来优化模型的性能,提升回答的准确度和流畅度。 5. 模型部署:将训练好的模型部署到QQ自动回话的程序中,实现即时的对话回复功能。 6. 对话管理:设计一个合理的对话管理引擎,解决实时输入的问题,使用模型预测出回答,并展现给用户。 需要注意的是,编写一个高质量的QQ自动回话程序是一个复杂的任务,需要使用到多个领域的知识和技术。此外,为了保证程序的准确度和可靠性,还需要随时更新和维护模型,不断优化和改进算法。 ### 回答3: 写一个 QQ 自动回话的程序是一个有趣的项目。该程序可以根据用户输入的消息进行自动回复,模拟人类的对话交流。 首先,需要使用 Python 编程语言来实现这个程序。我们可以使用 QQ 的开放接口进行消息的发送和接收。使用第三方库,比如 qqlib 或者 qqbot,可以方便地实现与 QQ 的连接和消息的发送。 程序的基本架构可以分为两部分:消息的接收和回复的发送。 在消息的接收部分,程序需要监听用户发送的消息。需要实现一个循环,不断接收来自用户的消息,并对消息进行处理。可以通过使用接口提供的方法来获取用户的消息。 在回复的发送部分,我们可以使用一些模糊匹配的方法来判断用户的意图,并根据意图选择合适的回复策略。可以使用条件语句或者机器学习方法来判断用户的意图。 回复的内容可以提前进行训练,也可以通过爬取互联网上的数据来生成。如果是基础的问答对话,可以使用预置的回答模板,通过替换关键词来生成具体的回复。 除了基本的问答功能,还可以考虑实现一些其他的功能,比如天气查询、新闻推送等。 总的来说,编写一个 QQ 自动回话的程序需要使用 Python 编程语言,通过第三方库连接 QQ,并实现消息的接收和回复的发送。在回复部分可以使用模糊匹配或者机器学习方法来判断用户的意图,并提供合适的回复策略。最后,根据需求可以扩展其他功能。
### 回答1: 要开发一个智能聊天系统,可以使用Python中的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)和机器学习技术。首先,需要收集并准备聊天数据作为训练集,包括用户的问题和预期的回答。 使用Python的机器学习库(如scikit-learn或TensorFlow)可以构建一个基于模型的聊天系统。首先,需要进行文本预处理,包括分词、移除停用词和进行词干化等。接下来,可以利用NLP技术,如词袋模型或词嵌入,将文本转化为可以被机器学习模型处理的向量表示。 接着,可以使用监督学习算法,如支持向量机(Support Vector Machines, SVM)或随机森林(Random Forest),通过训练数据来建立一个分类模型。模型的输入是问题的向量表示,而输出是对应的回答的类别。可以通过标记训练集来创建一个训练模型,将问题与预期的回答进行匹配。 在模型训练完成后,可以将其集成到一个聊天机器人的应用程序中。用户的输入将被转化为向量表示,并通过模型进行分类,从而获得一个匹配的预期回答。如果没有匹配的回答,可以考虑使用一些默认的规则回答,或者使用其他技术,如序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Models)或递归神经网络(Recurrent Neural Networks)来产生回答。 为了提高智能聊天机器人的质量,可以使用一些自动评估指标,如准确率、召回率或F1得分,针对一组没有被用于训练的测试数据进行评估。可以通过进一步优化和调整模型的超参数来提高聊天机器人的性能。 总之,使用Python的NLP和机器学习技术,可以开发一个智能聊天机器人,它可以理解用户的问题并给出预期的回答。 ### 回答2: Python开发一个智能聊天的过程分为以下步骤: 1. 数据收集与处理:收集和整理聊天数据,包括对话语料、情感词库、问答对等。然后对数据进行处理,例如分词、去除停用词等,以便后续分析。 2. 语言理解与处理:使用自然语言处理(NLP)技术对用户的输入进行理解和处理。可以使用工具包如NLTK进行分词、词性标注、命名实体识别等处理,以及使用语法和语义分析技术进行句法树构建和语义角色标注等。 3. 意图识别与答案匹配:通过分析用户输入的问题来判断其意图,并从预先制定的指令中选择适当的回答。可以使用机器学习算法,如贝叶斯分类器或支持向量机,来训练意图分类器。 4. 生成回复与输出:根据用户输入的问题及其意图,结合已有的回答库或知识图谱,利用信息检索和自然语言生成技术来生成相应的回答。可以使用神经网络生成自然语言,生成包含语法、语义的、符合自然语言习惯的回答,使得回复更加准确自然。 5. 用户界面设计与交互:将开发的智能聊天系统集成到用户界面中,提供用户友好的交互体验。可以使用图形界面库如Tkinter等开发一个简单的聊天窗口,处理用户输入和输出。 总结起来,开发一个智能聊天系统需要进行数据收集与处理、语言理解与处理、意图识别与答案匹配、生成回复与输出以及用户界面设计与交互等一系列步骤,利用Python中各类自然语言处理和机器学习库来实现。其中包含了词法、句法、语义、语言生成等技术,旨在使聊天系统能够准确理解用户输入并生成自然语言的回答。

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