做事还是做人

做事易,做人难。
事由人做,所以重在做人。

就像再美丽的风景,没有人,就失去了灵魂一样。

二十一世纪最缺的是什么?人才。
什么样的人,才算得上人才?
是既能做好事,又能做好人的人。
只能做好事,做不好人的人,不能算是人才。
天才≠人才。因为人才是资本家们定的。天才是凡人们叫的。

凡人者在做事做人之间游离。
做好人又做好事的,人称人精、老油条、圆滑,情商高,活的滋润。马云算是此类人中的姣姣者。
做好事做不好人的,人称狂妄、自大、桀骜不驯,情商为负数,活的较累。乔不斯算是一个典型代表。

伟人者只知做事,不知如何做人。
所以伟人付出比别人多,不被别人理解,与周围格格不入。
他们是世界秩序的破坏者,他们不单受到资本家们的迫害,还受到凡人的讥讽。像鲁老人家说的那样,千年媳妇熬成婆,又去吃别人了。

应了中国那句老话:先磨其筋骨,饿其肌肤。

记住有得必有失。

凡人有凡人的幸福,伟人有伟人的烦恼。

我是什么人?凡人,敬仰伟人,不会加入讥讽伟人的行列中的人。

你又何必执着要成为伟人,凡人活的多潇洒。

但是总有人想成为伟人,会成为伟人!

你想成为伟人,那就先做事吧!
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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