机器人的代码请翻到后面
代码已经写好，只要小小的改动就可以使用。

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代码.gs

function doPost(e) {
  var body = JSON.parse(e.postData.contents);
  if (!checkIsMyMessage(body)){
    return;
  }

  if (body.message && body.message.chat){
    body.message.chat.id = body.message.chat.id + '';
  }

  var payload = tulinBotPayload(body);
  var payloads;

  if (Array.isArray(payload)){
    payloads = payload;
  } else {
    payloads = [payload]
  }

  for (var i = 0; i < payloads.length; i++){
    payload = payloads[i];
    if (payload){
      var res = PostTelegram(payload);
    }
  }

}
function tulinBotPayload(body) {
  var payload;
  var chatId = body.message.chat.id;
  payload = {
    "method": "sendMessage",
    "chat_id": chatId,
    "text": "",
    "disable_web_page_preview": true,
    "reply_to_message_id": body.message.message_id,
  };

  var tulinReq = {
    "reqType": 0,
      "perception": {
          "inputText": {
              // tulinjiqirenbot 改成你自己机器人的名字
              "text": body.message.text.replace("@tulinjiqirenBot", "")
          }
         
      },
      "userInfo": {
        // 改成你自己的图灵机器人的apikey 和 userId
          "apiKey": "4e8395e7721046e38e9c610de725edd7",
          "userId": "339657"
      }
  };


  var data = {
    'contentType': 'application/json',
    "method": "post",
    "payload": JSON.stringify(tulinReq)
  };

  var response = UrlFetchApp.fetch("http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2", data);
  var res = JSON.parse(response);

  if (res.results && res.results[0].values && res.results[0].values.text) {
    payload.text = res.results[0].values.text;
  }
  return payload;
}
function isPrivate(body) {
  var share =  getShareObject(body);
  var chat = share.chat;
  if (chat.type === "private") {
    return true;
  }
  return false;
}
function PostTelegram(payload) {
  var data = {
    'contentType': 'application/json',
    "method": "post",
    "payload": JSON.stringify(payload)
  };

  // 改成你自己机器人的 API token
  var response = UrlFetchApp.fetch("https://api.telegram.org/bot750371992:AAGTJC08Gg3g9I-gVm6BkAb30wsMVyQMbUI/", data);
  var res = JSON.parse(response);
  return res;
}
function checkIsMyMessage(body){
  var text = body.message.text;

  if (isPrivate(body)){
    return true;
  }

  if (body.message.reply_to_message) {
//这里的ＩＤ要改成你自己机器人的ＩＤ， 之前视频里忘讲了
    if (body.message.reply_to_message.from.id == 750371992) {
      return true;
    }
  }

// 如果找不到机器人的ID， 可以用以下这段代码代替， 换成你自己机器人的名字
 // if (body.message.reply_to_message) {
  //  if (body.message.reply_to_message.from.username == "tulinjiqirenBot") {
  //    return true;
  //  }
 // }

  if (text) {
    var paras = text.split(" ");
    if (paras[0] && paras[0].indexOf("@") >= 0){
      // tulinjiqirenbot 改成你自己机器人的名字， 全部小写
      if  (paras[0].toLowerCase().indexOf("tulinjiqirenbot") >= 0){
        return true;
      }
      return false;
    }
  }
  return false;
}

function getShareObject(body) {
  var payload;
  var from;
  var chat;
  var messageId;
  var callback_query_id;

  // use editMessage method instead if it's a callback 
  if (body.callback_query) {
    chat = body.callback_query.message.chat;
    chat.id = chat.id + "";
    messageId = body.callback_query.message.message_id;
    from = body.callback_query.from;
    callback_query_id = body.callback_query.id;
    payload = {
      "method": "editMessageText",
      "chat_id": chat.id,
      "message_id": messageId,
      "text": "",
      "parse_mode": "markdown",
      "disable_web_page_preview": false,
    };
  } else {
    from = body.message.from;
    chat = body.message.chat;
    chat.id = chat.id + "";
    messageId = body.message.message_id;
    payload = {
      "method": "sendMessage",
      "chat_id": chat.id,
      "text": "",
      "parse_mode": "markdown",
      "disable_web_page_preview": true,
      "reply_to_message_id": messageId,
    };

  }

  var share = {};
  share.payload = payload;
  share.from = from;
  share.chat = chat;
  share.messageId = messageId;
  share.callback_query_id = callback_query_id;

  return share;
}

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Tensorflow Python
Tensorflow C
Tensorflow Java
Tensorflow Go
Tensorflow JS – 开发网页应用
Tensorflow Lite – 开发手机应用

今天我来介绍一下在 Windows 10 下搭建 Tensorflow 的 Python 环境。 这个比较简单， 只有两步， 安装Python
3.6.2 , 然后再一条命令就可以安装好 Tensorflow 了。

首先是安装Python 3.6.2, 如果你已经安装过了， 可以直接跳到第二步。 在以下网页下载Python 3.6.2 的安装包。 然后安装在C
盘某个文件夹， 不推荐安装在 Program files, 因为等下安装Tensorflow 的时候， 也要管理员权限。

www.python.org/downloads/release/python-362/

安装Python 非常简单， 就是一直下一步的事， 最多就是改下路径， 这里就不过多介绍了。

安装完后打开一个新的命令行， 最简单的方法是按CTRL + R, 然后输入 CMD 回车. 如果你的Python 安装在Program Files
下， 你可能要以管理员的方式运行。

在CMD和图标上点右键 ，然后在 Command prompts 上点右键 ， 再然后在 Run as administrator
上点击一下就可以进入管理员模式。

如果你的显卡是支持CUDA的话， 输入：

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

否则输入：

pip3 install --upgrade tensorflow

然后等一会儿， Tensorflow 就安装完成了。

现在来验证一下Tensorflow 是否安装成功

在命令行继续输入 python 回车

然后依次运行以下输令

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果你看到 Hello, TensorFlow! 被打印出来了， 那就是一切妥当了。

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