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LINE-BOT-性格測驗機Akinator

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简介:
性格測驗機Akinator是一款由LINE平台推出的趣味聊天机器人,它通过一系列问题来猜出你所想的人物的性格特征,带来无限惊喜和娱乐。 这是非官方的Akinator LINE BOT 。要开始游戏,请先输入“start”。首先在脑海中确定一个角色(但请不要告诉Akinator)。一旦游戏启动,会有一个问题随之而来,并附带5个选项。 您可以从以下五个答案中选择一个来回答每个问题:点击相应的图像或发送与之匹配的文本消息(例如,“Yes” 或 “Dont know”)。 在问了几个问题之后,Akinator会尝试猜测您可能想到的角色。未来功能将允许用户确认Akinator的猜测是否正确。如果答案是正确的,Akinator将会感到非常高兴! 如果不准确,Akinator会询问玩家是否愿意继续游戏。如果玩家选择继续,则从上一个问题重新开始提问;如果不继续,则可以告诉Akinator您认为谁可以帮助改进其猜谜能力。

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客服
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  • LINE-BOT-Akinator
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    性格測驗機Akinator是一款由LINE平台推出的趣味聊天机器人,它通过一系列问题来猜出你所想的人物的性格特征,带来无限惊喜和娱乐。 这是非官方的Akinator LINE BOT 。要开始游戏,请先输入“start”。首先在脑海中确定一个角色(但请不要告诉Akinator)。一旦游戏启动,会有一个问题随之而来,并附带5个选项。 您可以从以下五个答案中选择一个来回答每个问题:点击相应的图像或发送与之匹配的文本消息(例如,“Yes” 或 “Dont know”)。 在问了几个问题之后,Akinator会尝试猜测您可能想到的角色。未来功能将允许用户确认Akinator的猜测是否正确。如果答案是正确的,Akinator将会感到非常高兴! 如果不准确,Akinator会询问玩家是否愿意继续游戏。如果玩家选择继续,则从上一个问题重新开始提问;如果不继续,则可以告诉Akinator您认为谁可以帮助改进其猜谜能力。
  • 自製Qt周立功試上位.zip
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    本资源为自制的基于Qt框架开发的周立功测试上位机软件,适用于嵌入式系统调试与通信,提供详细的操作界面和功能模块。 我是新手制作的Qt程序用于周立功USB-CAN通信上位机,使用的设备型号是CAN-2E-U。我的程序使用线程进行发送和接收操作,代码可能比较杂乱,请见谅。下载需要5金币,并且还会赠送其他资料,欢迎下载获取。
  • Line-Bot-Exam-PHP:消息API使用的示例
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    Line-Bot-Exam-PHP 是一个使用PHP编写的示例项目,展示了如何利用LINE官方提供的消息API创建简单的聊天机器人。 在当今的数字时代,聊天机器人已经成为企业与用户互动的重要工具之一。Line作为一款广泛使用的即时通讯平台,提供了API接口供开发者创建具有客户服务、信息推送等功能的聊天机器人。本项目“line-bot-exam-php”是一个基于PHP构建的Line Bot示例,旨在帮助初学者快速掌握如何使用Line的消息API。 1. **Line Message API简介** Line的Message API允许开发者通过HTTP请求发送和接收多种类型的信息,包括文本、图片、音频、视频以及位置信息。它采用JSON格式的数据交换,并支持事件监听功能,例如用户发送消息或加入群组等操作。 2. **PHP环境准备** 在开始项目前,请确保你的开发环境中已经安装了PHP运行环境及Composer工具,后者用于管理项目的依赖库和框架。 3. **创建Line开发者账号与Bot应用** 需要在Line的开发者控制台注册并建立一个新的Bot应用,并获取Channel Access Token。此Token是连接服务器到Line服务的关键凭证。 4. **配置Webhook** 创建好Bot后,需要设置一个回调URL(即Webhook),使Line能够将用户的消息推送到你的服务器上处理。在这个PHP示例中,你需要创建一个可以接收和响应POST请求的PHP脚本以实现这一功能。 5. **使用官方提供的SDK** “line-bot-sdk-php”是官方推荐使用的PHP SDK,它简化了与Line API进行交互的过程。通过Composer安装此SDK: ```bash composer require linecorp/linebot ``` 6. **处理接收到的事件** 在你的PHP脚本中解析从POST请求获得的数据,并使用Line SDK来响应各种类型的用户消息,例如回复一条文本信息给发送者: ```php use LINE\LINEBot; use LINE\LINEBot\Event\MessageEvent; // 初始化Bot对象 $bot = new LINEBot($channelAccessToken, [parse_mode => json]); foreach ($events as $event) { if ($event instanceof MessageEvent) { $text = $event->getText(); // 回复消息给用户 $response = $bot->replyMessage( $event->getReplyToken(), new LINE\LINEBot\MessageBuilder\TextMessageBuilder($text) ); } } ``` 7. **扩展功能** 除了处理文本信息,你还可以利用SDK的功能来处理图片、位置信息甚至自定义的富媒体卡片等多种类型的事件。Line SDK提供了丰富的类库来帮助创建和发送这些消息。 8. **部署与测试** 将你的PHP脚本上传到一个可以公开访问的服务器上,并通过Line客户端与你的Bot进行交互以完成功能测试。确保在开发者的控制台中验证Webhook的有效性。 总结来说,“line-bot-exam-php”项目为初学者提供了一个基础的Line Bot实现案例,帮助学习如何使用PHP和Line的消息API构建聊天机器人,并理解其消息处理流程。无论是创建简单的问答机器还是复杂的业务逻辑应用,这个示例都是一个很好的起点。
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  • Unity3D自製AR相-手攝像頭與陀螺儀相
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    这款Unity3D开发的AR相机应用利用手机摄像头和陀螺仪技术,为用户提供增强现实体验。用户可以轻松拍摄并叠加虚拟元素于真实场景中,创造独特的视觉效果。 自制的Unity AR相机适用于安卓和iOS设备,并且无需任何外部插件即可运行。它可以打开手机摄像头、陀螺仪并完美运作。
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    本教程介绍如何利用Visual Basic中的Line方法来创建自定义网格线,适用于需要在图形界面添加坐标系统的用户。 在Visual Basic(VB)编程环境中,`Line`方法是图形绘制的基础工具之一,在窗体或图片框上绘制线条非常有用。特别是在需要创建自定义图表或者网格线的场景中,这个方法显得尤为重要。 使用`Line`方法的基本语法如下: ```vb Line (x1, y1)-(x2, y2), color, [style], [start], [end] ``` 参数解释: - `(x1, y1)` 和 `(x2, y2)`: 定义线条起点和终点的坐标。 - `color`: 线条的颜色,可以是颜色常量、RGB函数返回值或系统色索引。 - `style`:可选。定义线条样式(如实线、虚线等)。 - `start` 和 `end`: 可选参数,用于指定线条的起始和结束箭头形状。 当需要绘制网格时,在一个二维平面内画出许多平行且垂直的直线是常见的需求。以下是一个简单的例子: ```vb Private Sub Form_Load() Dim x As Integer, y As Integer Dim gridWidth As Integer, gridHeight As Integer 设置网格宽度和高度 gridWidth = 10 gridHeight = 10 绘制垂直线 For x = 0 To Me.ScaleWidth - gridWidth Step gridWidth Line (x, 0)-(x, Me.ScaleHeight), vbBlack Next x 绘制水平线 For y = 0 To Me.ScaleHeight - gridHeight Step gridHeight Line (0, y)-(Me.ScaleWidth, y), vbBlack Next y End Sub ``` 在此示例中,`ScaleWidth`和`ScaleHeight`属性代表窗体的可视宽度与高度。通过循环遍历整个窗口,并在每个网格间隔处绘制一条线来创建网格。 值得注意的是,在VB编程环境中,绘图操作通常发生在Paint事件里以确保当用户重新打开或调整大小时图形能够正确显示。如果需要立即绘制,则可以在`Form_Load`事件中直接进行。 此外,还可以结合其他函数如`Circle`, `PSet`等进一步扩展图形功能。根据具体需求,可以自定义线条的宽度、颜色甚至透明度以实现更复杂的设计效果。 总的来说,VB中的`Line`方法是创建定制界面和绘制基本图形的关键工具之一,在数据可视化或设计自定义控件时尤为有用。
  • 波士頓房價預-Sklearn線回歸.ipynb
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    本Jupyter Notebook使用Python的Scikit-learn庫進行波士頓房價預測,通過線性回歸模型分析數據,探究影響房價的因素。 通过这个实验,我们实现了线性回归模型,并使用sklearn库中的不同函数进行了建模。这一过程让我们学会了如何加载数据、建立模型以及评估模型的性能,从而更好地理解了线性回归的基本原理及其变种之间的区别。 此外,我们还进行了一系列参数调优实验,在Ridge、Lasso和ElasticNet中调整正则化强度参数alpha及在ElasticNet中修改l1_ratio参数,以观察不同设置对模型效果的影响。这有助于找到最佳的配置组合来提升模型性能。 为了更直观地展示预测结果,我们还利用图形手段将测试值与预测值进行了对比可视化。这一做法帮助我们更好地理解了模型的拟合情况和表现水平。 总的来说,这个实验不仅加深了我们对于线性回归及评估方法的理解,也教会了我们在面对实际问题时如何选择合适的算法并对其进行调整优化。这些技能在数据分析的实际应用中非常宝贵。
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