【日记】居然梦到了南通……(701 字)

正文

  昨晚的睡眠质量很不好。做了一个很离谱的梦,噩梦。梦到我被一群南通给那什么了。当时直接给我吓醒了。我都不知道为什么会做这种诡异的梦。

  昨晚那群孩子要去这个县里最繁华的广场跳舞。结果老师一声 “走!” 给我都听懵了。那地方可不近啊。我们最后还真去了…… 拿上音箱和垫子,打了两个车。结果老师忘记拿灯了,笑死。不过那附近霓虹璀璨,问题倒也不大。

  回来看见客户部四个人还在加班…… 不愧是客户部。本以为可以逃离客户部了,现在又要被并进去了。想起自己原来在客户上加的班,真是一把辛酸泪。

  中午睡得很好。补充了上午消耗的精力。

  口腔溃疡倒是好了,昨天跳舞又把右脚大脚趾跟伤了……

  给自己和慧慧买了一点薯片。忽然很想吃。不过该说不说薯愿是真贵啊……

  昨晚有一个小女孩围在跳舞的垫子旁,从侧边看起来好像缩小版的灵。那个光洁的额头太像了(笑。印象中她好像一直是那个发型的样子。

  拉塔恩真是太难打了…… 俩人打都被他一刀干死。不敢想象 dlc 里面会有多难。感觉一时半会儿是打不过去了。

  今天的每日一文不是 “爱情” 主题。松了一口气。最近接连几天刷到的文章都是它,说实话很不想看。

  最近一听到爱情相关的东西就很烦躁,没什么耐心,而且还感觉自己有一点厌恶和反胃。

  今天下雨,是个睡觉的好天气 w。

  兄长似乎要正式调岗,离开办公室工作了。有些开心。

  斯这人怎么最近老给我发一些表的图,还价值不菲。“这得贪多少才买得起?”“……” 大哥,不会真想从公务员这种工作上赚到买这种表的钱吧……

  还是没降价呢,好贵……

成功日记:

  1. 看完了《西游记》,黑神话的背景基础算是了解完了吧,得找下一本书看了;

  2. 中午睡得很好。

  南国微雪 Miyuki

  2024 年 7 月 3 日

封面图

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实用类文本附加

《西游记》

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  员外面生喜色,笑吟吟的道:“弟子贱名寇洪,字大宽,虚度六十四岁。自四十岁上,许斋万僧,才做圆满。今已斋了二十四年,有一簿斋僧的帐目。连日无事,把斋过的僧名算一算,已斋过九千九百九十六员,止少四众,不得圆满。今日可可的天降老师四位,完足万僧之数,请留尊讳。好歹宽住月馀,待做了圆满,弟子着轿马送老师上山。此间到灵山只有八百里路,苦不远也。”

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  行者嚷道:“如来!我师徒们受了万蜇千魔,千辛万苦,自东土拜到此处,蒙如来分付传经,被阿傩、迦叶掯财不遂,通同作弊,故意将无字的白纸本儿教我们拿去。我们拿他去何用?望如来敕治!” 佛祖笑道:“你且休嚷。他两个问你要人事之情,我已知矣。但只是经不可以轻传,亦不可以空取。向时众比丘圣僧下山,曾将此经在舍卫国赵长者家与他诵了一遍,保他家生者安全,亡者超脱,只讨得他三斗三升麦粒黄金回来。我还说他们忒卖贱了,教后代儿孙没钱使用。你如今空手来取,是以传了白本。白本者,乃无字真经,倒也是好的。因你那东土众生,愚迷不悟,只可以此传之耳。” 即叫:“阿傩、迦叶,快将有字的真经,每部中各检几卷与他,来此报数。”

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  大众合掌皈依。都念:

  “南无燃灯上古佛。南无药师光王佛。南无释迦牟尼佛。南无过去未来现在佛。南无清净喜佛。南无毘卢尸佛。南无宝幢王佛。南无弥勒尊佛。南无阿弥陀佛。南无无量寿佛。南无接引归真佛。南无金刚不坏佛。南无宝光佛。南无龙尊王佛。南无精进善佛。南无宝月光佛。南无现无愚佛。南无娑留那佛。南无那罗延佛。南无功德华佛。南无才功德佛。南无善游步佛。南无旃檀光佛。南无摩尼幢佛。南无慧炬照佛。南无海德光明佛。南无大慈光佛。南无慈力王佛。南无贤善首佛。南无广庄严佛。南无金华光佛。南无才光明佛。南无智慧胜佛。南无世静光佛。南无日月光佛。南无日月珠光佛。南无慧幢胜王佛。南无妙音声佛。南无常光幢佛。南无观世灯佛。南无法胜王佛。南无须弥光佛。南无大慧力王佛。南无金海光佛。南无大通光佛。南无才光佛。南无旃檀功德佛。南无斗战胜佛。南无观世音菩萨。南无大势至菩萨。南无文殊菩萨。南无普贤菩萨。南无清净大海众菩萨。南无莲池海会佛菩萨。南无西天极乐诸菩萨。南无三千揭谛大菩萨。南无五百阿罗大菩萨。南无比丘夷塞尼菩萨。南无无边无量法菩萨。南无金刚大士圣菩萨。南无净坛使者菩萨。南无八宝金身罗汉菩萨。南无八部天龙广力菩萨。

  如是等一切世界诸佛:

  愿以此功德,庄严佛净土。

  上报四重恩 [14],下济三途苦。

  若有见闻者,悉发菩提心。

  同生极乐国,尽报此一身。

  十方三世一切佛,诸尊菩萨摩诃萨,摩诃般若波罗密。”

  ——《西游记》至此终。

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本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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