我公司过去6〜8年一直使用Jira进行生产问题跟踪,因此我们的Jira中记录了大量的生产问题详情.
通常,每个生产支持问题的Jira票据都包含一些有用的信息,例如:
我的公司有自己的团队聊天服务,支持Java/Python等的Chatbot API.我想构建智能聊天机器人(如果不是AI),它足够聪明,可以在聊天室中交换这样的对话:
DevOps)嘿Jirabot,您对此错误消息了解多少？[xyzvxc异常发生在第82行....]
Jirabot)您好,在哪个系统中发生了这种情况？你能从以下其中一个中选择吗？
DevOps) 1
Jirabot)对,看起来跟随Jira门票遇到过类似问题..请查看以下门票.
我想问一下有经验的人在实施类似的措施,或者在ML /神经网络/自然语言处理以下问题的任何相关经验.
这对非NPL专家来说甚至可能吗？ 您是否认为有可能为软件工程师构建类似的东西,拥有8年的机器学习高级初学者技能经验？(Dreyfus技能模型中的高级初学者)
我为那些以困难的编程面试问题而闻名的公司工作.我有大约8年的广泛编程技能,并且老老实实地完成了Andrew Ng的机器学习课程.我在(一半)的中间完成了Udacity的深度学习课程,并从我学习与Tensorflow工作过程.
2.我可以使用哪些框架/技术？ 如果您认为有可能,我建议您寻找哪些框架/技术？或者是否有任何类似的例子,如果不完全相同？
3.如果不可能,我应该关注哪个领域？ 如果你认为这是几乎不可能的纯开发的基础上,那么我怎么能和专注于提高到能够建立一个什么地方？
非常感谢你们,
Ĵ
我是Docker的新手。
我在Windows 10操作系统中使用tensorflow docker遇到困难。
在我遵循Udacity的深度学习课程时，我已tensorflow按照说明下载了docker，并尝试启动第一个任务。
但由于docker映像缺少scikit-learn软件包，因此无法启动。
因此，基本上，为了克服这个问题，我要做的就是首先运行docker映像：
docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/bash
然后我运行：
pip install -U scikit-learn
然后我运行（可能不是100％正确，而是类似）：
./run_jupyter.sh
启动iPython笔记本以执行我的任务。
我的问题很简单：
如何保存在此docker映像上发生的更改，因此不必在每次必须重新启动笔记本时都重复此步骤？
我可以通过修改docker配置文件来做到这一点吗？
我有以下代码始终在我的智能屏幕上发出很少的警告：“检测到可以用语法糖代替的对FunctionN和TupleN的明确引用”。
import scala.collection.mutable.Queue
val data = Queue[Tuple2[String,String]]()
我不明白这是什么意思。您如何使用语法糖来简化这一行代码？