您可以创建具有各种功能的机器人，如文本、按钮、图像、以旋转木马或列表格式显示的富卡等。然而，每个渠道，如脸书、Slack等，最终都控制着其消息客户端呈现功能的方式。即使多个通道支持一个功能，每个通道也可能以略微不同的方式渲染该功能。如果消息包含通道本机不支持的功能，通道可能会尝试将消息内容向下呈现为文本或静态图像，这可能会显著影响消息在客户端上的外观。在某些情况下，频道可能根本不支持特定功能。例如，GroupMe客户端无法显示键入指示符。

丰富的用户控制

富用户控件是常见的UI控件，如按钮、图像、旋转木马和菜单，机器人向用户展示这些控件，用户通过这些控件来传达选择和意图。机器人可以使用一组UI控件来模仿应用程序，甚至可以在应用程序中嵌入运行。当机器人嵌入到应用程序或网站中时，它可以使用托管它的应用程序的功能来表示几乎任何UI控件。

应用程序和网站开发人员依靠UI控件使用户能够与他们的应用程序进行交互。这些相同的UI控件在机器人中也很有效。例如，按钮是向用户呈现简单选择的好方法。允许用户通过选择标记为“酒店”的按钮来传达“酒店”比强迫用户键入“酒店”更容易、更快。例如，在移动设备上，选择通常比键入更可取。

此机器人是使用bot Framework创建的，它展示了如何创建一个简单的技能消费者（SimpleRootBot），该技能消费者将消息活动发送给技能（EchoSkillBot），技能会将其回复。

此示例是一个Spring Boot应用程序，使用Azure CLI和Azure webapp Maven插件部署到Azure。

在动态的web开发世界中，人工智能（AI）和机器学习（ML）与Angular的融合代表了向创建更智能、响应更快、以用户为中心的应用程序的突破性转变。这种集成不仅有望增强用户体验，还可以自动化复杂的流程，从而为web应用程序的未来设定新的标准。本详细指南专为热衷于保持领先地位的软件工程师、开发人员和技术爱好者而设计，逐步揭示了将AI和ML与Angular开发集成的过程。
 

引言：拥抱Web开发的未来

随着数字技术的不断发展，在Angular框架内集成AI和ML对于旨在构建尖端web应用程序的开发人员来说变得越来越重要。Angular凭借其强大的架构和易用性，为整合AI和ML功能提供了理想的基础。本指南旨在让初学者清楚、实用地了解如何将AI和ML与Angular开发无缝融合，改变应用程序交互的方式，从用户行为中学习，并自动化任务。
 

LightFM是许多流行的推荐算法的Python实现，用于隐式和显式反馈。

它还可以将项目和用户元数据合并到传统的矩阵分解算法中。它将每个用户和项目表示为其特征的潜在表示的总和，从而允许推荐泛化到新项目（通过项目特征）和新用户（通过用户特征）。

该方法的细节在arXiv上提供的LightFM论文中进行了描述。

快速入门

如果你不耐烦，直接跳到Movielens快速入门。

安装

PyPI

使用pip从pypi安装：pip安装lightfm。在Linux、使用Homebrew Python的OSX和使用Miniconda的Windows上，一切都应该开箱即用。

OSX和Windows用户注意：默认情况下，LightFM在OSX和窗口上不使用OpenMP，因此所有型号配件都是单线程的。这是由于Clang（和Miniconda）不支持OpenMP，安装启用OpenMP的gcc版本既复杂又劳动密集。如果你想在这些平台上使用LightFM的多线程功能，你应该尝试通过Docker使用它，如下一节所述。

也不支持使用OSX中包含的默认Python发行版进行构建；请尝试Homebrew或Anaconda的版本。

推荐系统将始终保持相关性——用户希望看到个性化的内容，最好的目录（就我们的iFunny应用程序而言，是流行的表情包和笑话）。我们的团队正在测试数十个关于智能提要如何改善用户体验的假设。本文将告诉您我们是如何实现协作模型之上的第二级模型的：我们遇到了什么困难，以及它们是如何影响指标的。

通常，矩阵分解，如隐式分解。ALS用于帮助改善饲料。在这种方法中，对于每个用户和每个对象，我们都会得到嵌入，而嵌入最接近用户嵌入的内容（在余弦度量中）最终会出现在最受欢迎的推荐中。

该方法工作迅速，但没有考虑所有信息（例如，在矩阵分解中添加用户的性别和年龄将是一项挑战）。

两级推荐系统试图在不放弃“永恒经典”的情况下使用更复杂的算法

实施两层推荐系统

我们需要从各种算法中“组装”出一个顶级解决方案。我们拥有：

你有没有想过，你可以在自己的工作空间里用人工智能来增强你的编码能力？

现在你可以，甚至更好的是，你可以免费做！

本指南向您展示了如何使用Ollama将强大的AI直接插入Cursor IDE。Cursor是一个复杂的编码IDE，类似于Visual Studio，专为人工智能对编程而设计，但它经常会遇到一个问题：需要昂贵的API密钥和恒定的互联网连接。

我们的目标是通过利用可以在本地安装的开源模型来避开这些障碍。不再有高昂的费用或连接问题。无论你是在调整你的网站还是构建复杂的软件，将人工智能添加到你的工具包中从未如此简单或经济实惠。

我会一步一步地引导你完成设置，这样你就可以从今天开始使用人工智能来帮助你的项目。准备好让您的编码更智能、更快，并免除不必要的成本。

第一步：使用Ollama和Cursor进行设置

首先下载Ollama和Cursor。Ollama是一个突破性的开源平台，可以让你运行、创建和共享强大的人工智能模型，如ChatGPT。它是您将AI集成到项目中的门户。