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1.树莓派实战：微信机器人（itchat实现）
2.使用PerfXCloud快速搭建微信小助手
3.“无限坐席”在线客服系统源码搭建开发
4.动手做一个QQ 群聊机器人
5.带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码
6.[安卓按键精灵]关于微信的聊天聊天一些跳转代码

树莓派实战：微信机器人（itchat实现）

       本文介绍如何利用树莓派和开源库itchat构建微信机器人，实现自动回复、回复回复AI聊天、源码源码定时发送天气预报以及控制摄像头等实用功能。聊天聊天树莓派作为小时在线的回复回复server，使得微信机器人的源码源码涂鸦app源码应用范围更加广泛。

       itchat是聊天聊天一个用于微信个人号接口的开源库，通过少量代码（不足行）即可实现微信机器人功能。回复回复其原理是源码源码模拟微信网页版客户端，通过HTTP协议进行通信。聊天聊天具体实现细节可以参考github上的回复回复源码。

       首先，源码源码实现自动回复功能。聊天聊天注册消息处理函数以应对不同类型的回复回复微信消息，包括文本、源码源码、语音、视频等。默认处理单聊消息，同时可以扩展处理群聊消息。程序启动后，通过扫描二维码登录，然后自动运行。为避免发送消息给自己无效，可以通过发送消息给文件传输助手filehelper实现相同效果。

       接下来，实现AI聊天功能。结合AI本地库或在线API，如青云客，可实现基于关键字命令的对话功能。对于自由对话可能效果不佳。在实现AI聊天功能的基础上，可以进一步获取天气预报信息，通过AI请求传递特定地点的天气查询。

       定时发送天气预报功能需要解决定时任务执行和消息发送问题。Python库apscheduler可实现定时任务调度，jsp音乐源码而itchat提供便捷的API来搜索特定群。

       控制摄像头功能则包括通过USB接口连接摄像头、使用fswebcam进行拍照以及使用linphone进行视频通话。fswebcam是用于拍照的命令行工具，而linphone是一个开源的IP电话客户端，适合在树莓派上使用。

       完整代码已上传至GitHub，提供实用示例和详细的实现步骤。除了上述功能，还增加了健身打卡、睡觉打卡等实用功能，使得微信机器人的功能越来越丰富。

       参考itchat提供的教程文档，可以找到更多关于微信机器人功能的实现和扩展。通过利用树莓派和itchat，开发微信机器人成为了可能，为自动化和智能化应用提供了新的途径。

使用PerfXCloud快速搭建微信小助手

       使用 www.perfxcloud.cn 大模型平台搭建微信小助手，网站包含详细说明文档。PerfXCloud API 接口兼容 OpenAI 的ChatGPT，允许直接使用 OpenAI SDK 或其他中间件访问，简化了开发者切换平台的过程。微信助手基于大型语言模型，集成了聊天会话、娱乐资讯、查询工具等实用功能，支持文本、语音和，通过插件访问操作系统与互联网。此外，助手支持基于自有知识库定制的企业智能客服。

       微信助手开发过程以 /zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs 为蓝本。AI助手聊天界面如图所示。本地开发环境支持 MacOS、Windows、shell的源码Linux，推荐 python 版本在 3.7.1 ~ 3.9.X 之间，可从官网下载。

       本地开发步骤包括下载源码、安装依赖、配置文件。使用 git 克隆项目，进入目录，安装所需依赖。复制模板文件 config-template.json，生成最终配置文件 config.json。配置时参考配置说明，包含个人聊天、群组聊天等设置。具体配置如下，包括模型和 API-key（获取方式）。

       本地运行：在项目根目录下执行命令运行程序。使用微信扫码完成登录，任意好友发送消息触发自动回复。服务器部署时，使用 nohup 命令后台运行程序，扫码登录后程序即可运行。通过 ctrl+c 关闭日志，使用 ps 命令查看后台进程，必要时重启程序。项目视频教程地址为 bilibili.com/video/BV...，代码地址为 gitee.com/PerfXCloud-AP...

“无限坐席”在线客服系统源码搭建开发

       搭建在线客服系统源码开发需要一系列步骤，确保功能完善且用户体验良好。首先，需选择合适的技术栈，例如Java、Python或Node.js，这将影响开发效率。其次，设计数据库结构至关重要，监控存储源码需考虑用户信息、聊天记录和客服人员信息，同时要设置合理的关联关系以优化数据管理。

       接下来，设计和搭建前端界面，用户登录、聊天界面等基本功能都需要考虑。采用HTML、CSS和JavaScript构建，或使用React、Vue.js等现代前端框架，以提升用户体验。此外，用户身份验证机制也需建立，可采用用户名、密码或邮箱验证码等方式，确保用户信息安全。

       聊天功能的实现是在线客服系统的核心，使用WebSocket等技术，实现用户与客服人员之间的实时消息传递。此外，客服人员管理功能是系统的重要组成部分，实现添加、删除、修改等功能，同时为客服人员分配不同权限，确保服务质量。

       数据统计和分析功能不可忽视，通过统计聊天时长、客服回复效率等指标，帮助优化服务流程和提高客户满意度。最后，将开发完成的系统部署到服务器上，进行测试和上线，确保系统的开关 js 源码稳定性和可用性。

       搭建在线客服系统源码开发是一个系统且复杂的过程，每个步骤都需根据实际需求和技术栈进行调整和优化。遵循以上步骤，将有助于构建出一个高效、稳定且用户体验良好的在线客服系统。

动手做一个QQ 群聊机器人

       QQ 机器人是与个人 QQ 号绑定的工具，可以实现自动回复和自定义回复，提升群聊互动效率。本文将指导您 DIY 一个 QQ 群聊机器人。教程源自 hwk 在 实验楼 的发布，地址如下：基于图灵机器人实现QQ群聊机器人。

       实验简介包括：

       了解 QQ 群机器人，通常是基于腾讯 SmartQQ 协议的开源项目。本文将结合图灵机器人的 API，构建一个能满足日常聊天需求的群聊机器人。

       所需知识点包括：

       学习图灵机器人的 API 使用方法。

       实验步骤包括：

       下载 QQRobot 源码：GitHub - zeruniverse/QQRobot。

       在 Xfce 终端执行操作。

       注册图灵机器人账号，创建和设置机器人。

       在 QQBot.py 中添加图灵机器人 APIkey。

       编辑 groupfollow.txt，加入需要监控的群名。

       运行程序，生成二维码，通过手机 QQ 扫描完成登陆。

       启动后，机器人开始运行，自动回复和响应群聊消息。

       功能包括：

       启动成功后，绑定的 QQ 号将收到自动回复。

       通过其他 QQ 号发送消息指令，群聊机器人会执行相应的动作。

       实验分析涉及：

       登录验证、消息收发、好友管理、群聊和讨论组操作。

       完整代码、步骤和示例可在 实验楼 查看。更多 Python 项目资源：Python 全部 - 课程。

       关注公众号“实验楼”，获取更多项目教程，使用手机查看。

带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码

       该系统集安全防护和国际化多语言功能于一身，确保了客户信息的安全性同时支持全球多语言交流，助力外贸新机遇。

       采用Thinkphp5和Workerman框架，搭配Nginx、PHP7.3和MySQL5.6环境，构建稳定高效的服务平台。支持多商户客服模式，不限坐席数量，用户可独立运行系统，数据存储于自服务器上，提供SSL加密和离线对话功能。

       系统更新日志涵盖多项功能优化，如新增桌面右下角悬浮推送，方便用户在进行其他操作时亦能即时回复客户消息。此外，聊天页面集成常见问题及品牌logo、公司简介，提升用户沟通效率。客服配置中心增设自定义上传广告及链接选项，增强个性化服务体验。会话页面允许用户上传背景，进一步定制化交互环境。

       欲获取源代码，请访问客服系统.zip文件，存放于蓝奏云。

[安卓按键精灵]关于微信的一些跳转代码

       分享的是一些关于微信界面跳转的按键精灵安卓版源代码。这些代码可以帮助您实现微信功能的自动化操作，包括但不限于打开特定群聊、好友、微信介绍页、自己的朋友圈以及指定wxid的朋友圈等。

       具体代码示例如下：

       打开特定群聊：

       Import "shanhai.lua"

       Dim 群id="@chatroom"

       ShanHai.execute ("am start -n 'com.tencent.mm/com.tencent.mm.ui.chatting.ChattingUI' -e 'Chat_User' " & 群id)

       打开指定好友：

       Import "shanhai.lua"

       Dim 微信号id="wxid_qbixvy5ptx"

       ShanHai.execute ("am start -n 'com.tencent.mm/com.tencent.mm.ui.chatting.ChattingUI' -e 'Chat_User' "&微信号id)

       这些代码涵盖了微信的多个功能界面，例如朋友圈、特定wxid的微信介绍页、朋友圈、聊天记录备份和恢复、游戏、邮件、钱包等。使用这些代码，您可以实现自动化操作，如查看朋友圈、添加好友、群发助手等。

       打开特定wxid的微信朋友圈：

       Import "shanhai.lua"

       Dim id="wxid_qbixvy5ptx"

       shanhai.execute ("am start -n com.tencent.mm/com.tencent.mm.plugin.sns.ui.SnsUserUI --es 'sns_userName' " & id)

       打开微信应用并跳转至特定界面：

       RunApp "com.tencent.mm" // 打开微信应用

       RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsTimeLineUI" //朋友圈

       RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsMsgUI" // 朋友圈回复给我的消息

       ...

       如果您想通过微信打开网页，可以使用以下代码：

       Import "shanhai.lua"

       Dim uri=" baidu.com"

       shanhai.execute("am start -n com.tencent.mm/.plugin.webview.ui.tools.WebViewUI -d "&uri)

       这些代码库的完整内容和相关帮助资料，推荐关注按键精灵论坛、知乎账号以及微信公众号“按键精灵”。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在底部留言或私信询问。

ChatGLM2-6B多轮对话训练方式

       ChatGLM2是一个经过指令微调的聊天模型，微调时应遵循官方数据组织格式以实现最佳效果。对比预训练模型，其训练数据组织格式较为灵活，而对于聊天模型，官方数据组织格式更为推荐。分析源码时，我们发现ChatGLM2的多轮对话训练存在不足。在训练过程中，只有最后一轮对话内容参与计算损失（loss），其他助手的回答内容并未参与，导致训练数据利用不充分，形成浪费。

       在ChatGLM2的训练源码中，我们观察到输入`input_ids`是由`prompt`、`answer`和结束符（由tokenizer定义）拼接而成。`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query, history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，我们发现`build_prompt`方法中包含了结束符`eos_token`，揭示了ChatGLM2多轮对话数据组织格式的关键点。对于`labels`，除了最后一个轮次回复内容对应的`b ids`外，其他位置都被置为`pad_token_id`，这意味着只有最后一个轮次的回复内容参与计算loss，其他回复内容未参与，从而导致训练数据未被充分利用。

       对于现有的多轮对话训练方式，我们总结了三种方法：不充分、不高效以及Firefly方法。不充分的方法将所有对话输入视为模型输入，仅最后一个回复内容参与loss更新，忽视了其他回复的潜在信息，造成训练数据浪费。不高效的方法将多轮对话拆分为多条数据进行训练，提高了利用度但降低了训练效率。Firefly方法则采取了一种更充分利用数据的策略，通过并行计算每个位置的loss并仅更新Assistant部分的权重，从而实现了更高效的训练。

       Firefly方法之所以可行，归功于因果语言模型的特性。以GPT为代表的因果语言模型具有对角掩码矩阵的attention mask特性，使得每个位置的编码只依赖于它之前的信息，从而实现了并行计算每个位置的logits。虽然GLM和UniLM等模型存在prefix attention mask的设计，但ChatGLM通过单向注意力机制进行了调整，与Firefly方法保持了兼容性。在训练时，通过数据拼接、tokenize和生成目标mask，Firefly方法充分实现了多轮对话数据的高效利用。

       值得注意的是，尽管ChatGLM2在数据组织和训练方法上存在不足，改进如Firefly方法的实现能够显著提升多轮对话模型的训练效果和数据利用率。通过合理的数据格式和loss计算策略，训练多轮对话大模型能够达到更高效、更充分的训练状态，实现更好的对话生成质量。实践证明，即使简化数据组织形式，多轮对话模型也能展现出卓越的性能，这一方法值得在实际应用中进一步探索和优化。

pc版微信聊天记录生成器

       在智能手机时代，微信已成为我们日常沟通的必备工具，尤其因其便捷性深受用户喜爱。今天，让我们一起探索一个实用的小工具——PC版微信聊天记录生成器。它不仅能生成聊天截图，还支持红包、支付、钱包和朋友圈集赞等各种截图，为娱乐和创意提供无限可能。

       这款开源软件设计巧妙，只需解压后双击wxchat即可启动。它的细节处理得十分到位，对话人物、头像、时间背景等元素都能自由调整，甚至包括红包、转账等元素。通过它，你可以模拟与明星的聊天，发挥无限想象，创造出各种神回复，为生活增添乐趣。

       聊天记录生成器的强大之处在于其高度的模拟真实度，无论是转账截图还是交易聊天记录，都能随意编辑，让人为之惊叹。不仅如此，它还支持用户个性化设置，无论是微商展示商品，还是记录个人生活点滴，都能找到适合的展示方式。

       一个显著优势是，此工具无需root权限，安全可靠，以微信插件的形式运行，确保用户隐私。而且，它包含款独特的气泡样式，让你的微信聊天体验更个性化，就像使用QQ一样享受美观的气泡。

       如果你对这类实用软件感兴趣，欢迎访问（源代码设计笔记），这里不仅有丰富的软件资源，还有最新的科技资讯等待你的探索。关注我们，获取更多科技信息和精彩内容。