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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通达信封板度排序指标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，php广告植入源码而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、qq扫雷辅助源码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，开源抽奖系统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web会员管理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。