1.Tabula Rasa游戏介绍
2.Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战高手之路
3.深度学习项目中配置文件探析，源码用ini、启动json还是源码yaml？附源码示例

Tabula Rasa游戏介绍

       Tabula Rasa是一款创新结合了第一人称射击与角色扮演元素的星际冒险游戏，玩家扮演反抗军战士，启动手持未来武器，源码目标是启动uc松鼠大战源码保卫民主和神秘力量“Logos”。游戏中，源码每个玩家都被赋予智慧和技能，启动与NPC盟友共同对抗高智商敌人The源码 Bane，争夺星球控制权。启动游戏特色包括角色成长和射击动作的源码融合，任务模式允许单兵深入敌后或与战友并肩作战，启动同时拥有Richard Garriott的源码丰富想象力和对细节的追求。

       游戏界面经过简化，启动集成语音聊天技术，源码实现无缝合作。对于硬件要求，最低配置为3.5 GHz Intel奔腾4 CPU，java拍卖系统源码2GB内存，GeForce 显卡，以及至少4.6GB硬盘空间。这款游戏由被称为“梦之队”的全球顶尖游戏专家团队开发，包括《Ultima Online》和《天堂》的原班人马，Garriott本人也在年离开EA后加入NCSOFT，投入《Tabula Rasa》的开发。

       最初，研发团队旨在创造一款融合东西方文化的游戏，吸取了早期MMORPG的教训，构建了史诗般的故事背景。然而，在开发过程中，由于美国和韩国团队在PVP、角色设定和等级制度等关键点上的分歧，游戏发展受阻。Garriott在年4月重建团队，源码智能窗系统经过一系列调整，包括源代码和美术方面的更新，游戏在年夏季进入收尾阶段，公开β测试面向大众开放。

扩展资料

       《Tabula Rasa》是一款带着强烈RPG要素、角色成长系统的动作射击网游。是来自UO之父理查德.盖瑞特的心血大作，耗资巨大。这款多人在线网络游戏将你带入一场宏伟的战斗中，仇外的外星种族妄图征服整个星系，而联合反抗军穿越整个星系试图阻止他们。

Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战高手之路

       课程标题：掌握Rasa智能对话机器人应用开发的硬核实战指南

       课程关键字：Rasa Application、E-commerce、Retail、Customer Service、Helpdesk Assistant、Knowledge Base、表白小程序源码ElasticSearch、Interactive Learning、Testing、Debugging、Duckling、Microservices、SQLite、Payload、Slot、Mapping、Payload、Docker、Domain、NLU、Policies、Dialogue Management、Intent、android 底部导航源码Prediction、Confidence、Form、Active Loop, Event、FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、Rasa Server、Endpoint

       课程内容：

       Rasa，全球领先的智能业务对话机器人系统和框架，以其基于Transformer架构的NLP技术优势，引领对话机器人领域。掌握Rasa，即掌握了NLP技术的核心与最佳实践落地工具。星空对话机器人推出的“Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战之路”，旨在帮助开发者深入理解与掌握Rasa的硬核应用程序开发能力。

       课程分为四大模块，全面解析Rasa核心技术和应用实践：

       1. **Rasa 3.X Interactive Learning对话机器人应用调试与案例实战**：深入了解Rasa Interactive Learning的强大功能，学习如何通过对话与反馈调试机器人程序，掌握Rasa的交互式学习与程序调试技巧。

       2. **Rasa 3.X项目Helpdesk Assistant架构、流程、源码及Interactive本质内幕**：深入剖析Helpdesk Assistant项目的架构设计、流程与源码实现，揭示Rasa的Interactive本质，通过实际案例学习如何构建高效的服务助理。

       3. **基于ElasticSearch的影视对话机器人**：探索如何利用Rasa与ElasticSearch整合，实现智能**与书籍对话机器人，掌握知识库与搜索技术的集成应用。

       4. **电商零售Customer Service智能业务对话机器人**：针对电商与零售场景，构建智能客服系统，实现商品查询、订单管理等功能，学习如何在实际业务中应用Rasa。

       课程设计聚焦于经典场景下的智能业务对话机器人项目，包括其架构设计、源码解析、测试调试及Rasa Interactive Learning等。不仅提供从运行流程到Bug调试的全程演示，还包含命令行交互、微服务代码解析、Rasa可视化工具使用等多个维度的深入讲解，帮助开发者全面掌握Rasa的开发与应用。

       除了理论学习，学员还将获得完整的代码、资料和课程视频，包括根据学员反馈补充的视频内容。课程提供一年的技术答疑服务，由讲师Gavin负责，确保学员在学习过程中遇到的技术问题得到及时解答。

       通过本课程的学习，学员不仅能够深入理解Rasa的核心技术，还能掌握从零到一构建智能对话机器人的全过程，具备实现任意复杂度的Rasa智能业务对话机器人应用产品技术硬实力。

深度学习项目中配置文件探析，用ini、json还是yaml？附源码示例

       在深度学习项目开发中，配置文件的管理是提升效率和代码整洁度的关键。Python项目中，常见的配置选项包括在py文件中、ini或cfg文件、json、yaml等。以下是它们的简要探讨：

       首先，py文件内的配置简单易用，但跨语言共享性较差。Python内置的configparser库支持ini或cfg格式，如config.cfg，其结构包括节、键和值。读取时，使用configparser将配置转换为字典便于调用。

       json作为另一种流行方式，其简洁且易于处理字符串和字典。将cfg转换为json后，读取代码同样直观。然而，json的注释和复杂结构支持不如ini和cfg。

       yaml，尤其是yaml(yml)格式，近年来在配置文件中占据一席之地，特别是在Rasa对话机器人和docker_compose.yml等场景。Python提供了PyYAML工具包来解析yaml文件，使用safe_load()加载以保证安全性。yaml文件支持字典、列表和数值的组合，数据结构灵活。

       虽然本文仅介绍了ini、json和yaml，其他格式如toml和xml也值得进一步探索。对于yaml的具体使用规则和数据结构，建议查阅官方文档以获取更深入的理解。

       尽管如此，由于作者的局限性，本文可能未能涵盖所有细节，期待读者的指正和补充。