我正在开发一个聊天机器人与僵尸框架和自然语言处理服务路易斯。
谁能在这里解释一下,如果你想让一个应用程序/聊天机器人根据前一个问题的上下文回答后续问题,正确的方法是什么?
让我来举个例子:
[me]: I want to buy a Ford car
[bot]: Here are the list of different cars we have....
[me]: what about a red one?
[bot]: sure! I added the red color to your car
[me]: I also want bluetooth
.....
正如你所看到的,如果
我有一个nodejs应用程序,在该应用程序中,快递的res.render方法以阻塞的方式占用大约400 ms。如何以非阻塞方式执行此操作?我的apache基准测试需要12秒来执行大约30个并发请求。如何更好地实现这一点?
var start = +new Date;
//fetch data from redis
console.log('time taken to fetch data from redis ' + (+new Date - start)); //30 ms
res.render('some_jade_view', params);
conso
我正在使用R中的来准备瀑布图,并希望将这些值添加到图表中。
示例代码(取自):
library(latticeExtra)
library(waterfall)
data(rasiel) # Example data of the waterfall package
rasiel
# label value subtotal
# 1 Net Sales 150 EBIT
# 2 Expenses -170 EBIT
# 3 Interest 18 Net Income
# 4 Gains