文章目录1.fallbackNLUfallback2.意图触发动作3.表单定义表单激活表单执行表单任务4.天气预报机器人nlu.ymlstories.ymlrules.ymlcities.ymldomain.ymlconfig.ymlendpoints.ymlcredentials.ymlactions.py测试learnfromhttps://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code1.fallback机器人不明白用户意思的时候，兜底的操作，答出“对不起，xxx”的友好提示NLUfallbackpipeline:-name:Fall
1.相关链接1.和风天气API开发文档:https://dev.qweather.com/docs/api/2.和风天气开发平台:https://dev.qweather.com/3.地址查询:http://www.weather.com.cn/2.前期准备1.注册和风天气开发平台2.和风天气控制台-应用管理-创建应用-免费开发版.....3.获得KEY 和风天气控制台-应用管理-复制创建的免费开发版的KEY (如:fed098f400e84c8a9f029bcb72c1197d)3.获得请求 进入开发者文档(如:逐天天气预报)-请求URL-3天预报-开发版复制下边的链接 (如:https:/
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1、在命令提示符环境使用pipinstallscrapy命令安装Python扩展库scrapy，详见Python使用Scrapy爬虫框架爬取天涯社区小说“大宗师”全文2、使用下图中的命令创建爬虫项目3、进入爬虫项目文件夹，执行下面的命令创建爬虫现在，爬虫项目的文件夹结构如下图所示4、使用浏览器打开网址http://www.weather.com.cn/shandong/index.shtml，然后下拉，找到“城市预报列表”5、在页面上单击鼠标右键，选择“查看网页源代码”，然后找到与“城市预报列表”对应的位置6、选择并打开山东省内任意城市的天气预报页面，此处以烟台为例7、在页面上单击鼠标右键，选
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想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com一、需求分析本章节我们基于上节课的内容（HTTP协议），在上节课的基础上进行延伸，方便我们去理解协议，以及引入在线语音播报的功能实现以下功能：文字输入城市获取城市的天气状况语音播放天气情况图标更换二、控件介绍（1）Video用于播放视频文件并控制其播放状态的组件。说明：该组件从APIVersion7开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。权限列表使用网络视频时，需要申请权限ohos.permission.INTERNET。具体申请方式请参
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偶然间，看到GitHubActions教程：定时发送天气邮件-阮一峰的网络日志这篇文章，没错，这个正好能打发自己的折腾之心，也能通过代码给生活引入一些变化。还是在这里简单记录一下实现过程吧。第一步获取天气预报出现问题按照阮一峰的教程走，一开始使用了wttr的结果作为数据来源，也在文档上研究了很久，最终的结果总是不尽如人意。最终展现到邮件上的结果如下：从上面就可以看出一些问题：展示到邮件中的是一个HTML页面，白色的背景使得结果展示不理想默认返回的结果比较多，根据配置做调整之后返回的结果又比较少，结果不尽如人意从页面上看返回的都是不太好理解的单位，不能让人一眼就能理解......其实还有很多问题
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摘要：欧洲中心的预报系统对于预测南半球每周（时间尺度）热带气旋生成的能力已经过了评估并与最先进的统计模式的能力进行了比较。概率技能得分已经应用于一系列普遍的动力和统计模式的后报产品中。在积分开始的前三周，欧洲中心的后报结果相比统计模型拥有更高的相对操作特征（ROC）分数，而且在第四周印度洋上空，动力模式的表现也更好。 第二周后，欧洲中心后报产品较统计模型的布里尔分数（概率预测相对于测试样本的均方误差）更低，这可能是因为该版本的ECMWF模式较观测多生成了大约30%的TCs，因此产生了大量假警报。欧洲中心的概率预报应用了一种简单的校准方法，显著提高了它们的可靠性，但以牺牲清晰度为代价。在前三周
