人工智能翻译大赛 谷歌竟然连败两场？ 12月的一个早上，北京798软件园，一场机器翻译的pk赛正在进行。活动主办方品玩，是一家“有品好玩”的科技媒体。 前两局的的赛果，有道翻译官通过稳定的发挥，以小幅优势领先，尤其是凭借着对《大话西游》的经典台词的准确翻译，让现场的观众真正领教到了人工智能翻译的实力。而真正拉开实际距离的是第三局，拍照翻译。 不到一年的时间，人工智能给机器翻译领域带来了质的飞跃，也改变了普通大众对于机器翻译曾经“蹩脚、不准、不智能”的古板印象。 机器翻译的语料：你吃什么就像什么 数据对于人工智能来说至关重要，一个人工智能系统通常有非常强大的自我学习能力，而它学习的原始素材就是来自于大量的数据，对于神经网络翻译模型而言，这些数据就是语料。 人工智能的热潮还刚开始，对于机器翻译而言，人工智能为其打开了一扇新的大门，但是未来“机器翻译”是否能够更聪明，并彻底超越人类，其实还有很长的一段路要走。
在人工智能发展进程中艾伦·麦席森·图灵，这位著名英国数学家、逻辑学家，最早提出了机器人是否会思考的概念，图灵也被誉为现代计算机科学之父和人工智能之父！ ，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！ 机器翻译涵盖人工智能、数学、语言学、计算语言学、语音识别及语音合成等多种学科及技术，显然机器翻译本身很不简单，是一个复杂、庞大、意义重大的系统工程！ 提出的对数线性模型及其权重训练方法，短语翻译模型在工业界开始广泛采用 2005年 David Chang提出了层次短语模型，同时还有多个大学和研究所在基于语法树的翻译模型方面研究也取得了长足的进步 人工智能机器翻译的春天和蜜月期是不是真的已经到来 回到当下，人工智能机器翻译尚不能做到无障碍的沟通和顺畅无碍的进行语义上的理解和交流。 显然距离我们最终想要机器翻译达到的效果，还有很长的路要走！ 未来，我们拭目以待更多更亮眼产品的出现！
精美礼品等你拿！
这是一个重大突破，只有通过新的研究和创新的人工智能工具才能变得更好。 换言之，翻译行业正因人工智能 (AI) 而发生重大转变。计算机长期以来一直用于翻译，但现在人工智能驱动的工具正在彻底改变这个行业。 然而，许多人工智能驱动的解决方案并不擅长在对话或写作作业中进行翻译。情感和文化转移是人工智能翻译人员面临的最大挑战。这就是为什么我们仍然需要人工翻译来解释和理解外语信息的上下文。 那么问题来了，人工智能能否取代人工翻译？ 让我们找出人工智能在翻译中的潜力和好处。 高效灵活 人工智能正在推动翻译行业的一场革命，因为它为其前景提供了便利。 今天，最先进的人工智能语言翻译系统可以在最常见的语言之间准确翻译——比如英语和法语。 然而，这一切都归结为说话的语气和风格。人工智能可能无法理解的每种不同语言中都有大量的俚语、短语和习语。 这引发了很多关于翻译的未来以及人工智能是否最终会接管这个行业的猜测。然而，没有简单的答案，因为人工智能的未来很难预测。然而，很明显，人工智能将在未来几年继续在翻译中发挥重要作用。
为了继续提高翻译质量，Facebook团队最近宣布从基于短语的机器翻译模型切换到基于神经网络的翻译模型，来支持所有的后端翻译系统。每个翻译系统每天翻译超过2000个翻译方向和45亿个翻译。 这种方法导致当翻译具有明显不同字词排序的语言时会出现翻译困难的情况。 当采用基于短语的翻译模型从土耳其语翻译到英语时，获得以下翻译： ? 与基于神经网络的从土耳其语到英语的翻译相比较： ? 正在进行的工作 Facebook人工智能研究（FAIR）团队最近发表了使用卷积神经网络（CNN）进行机器翻译的研究。 这些质量改进让该团队看到CNN将成为一个令人兴奋的新发展道路，后面他们还将将继续努力，利用CNN推出更多的翻译系统。 目前机器翻译刚刚开始使用更多的翻译语境。
在机器翻译中，测试集就像是给跳高运动员设置的横杆，各家机器翻译的结果和这个标准比较，越接近就意味着越好。 事实上，机器翻译一直是人工智能领域的一大课题。 周明：其实人工智能刚开始兴起的时候，还没去做机器人、自动驾驶，先做的是机器翻译实验，全世界都是这样。 当时就引发了一个热潮，大家说人工智能将来肯定超越人类、翻译也会超越人类，机器翻译的投资大幅度增加。 这个咨询报告一出来，很多对机器翻译的投资又下马了。 所以那时候就有了机器翻译时代的冬天，其实相应的来讲，就是人工智能的冬天。 机器翻译是一个开先河的、代表人工智能的研究，当时人工智能很多是跟机器翻译有关的事情。 所以，机器翻译一开始是在前头唱主角，开先河，后面像图像处理、语音都逐渐做起来了。
原文：JavaTPoint 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 危机只有发展到最困难的阶段，才有可能倒逼出有效的解决方案。 ——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 人工智能 DIP 教程 SAS 教程 Tableau 教程 r 教程 TensorFlow 教程 NLP 请您勇敢地去翻译和改进翻译。 虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。 在我们的 组织学习交流群 中联系群主/管理员即可.
如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
比如我想做的是varname-go-die主要功能就是让开发者有时候遇到起变量名但是不知道英文怎么拼时，不需要切换到翻译软件去查找再copy过来，只需要在编辑器中输入中文就可以实现联网翻译，并且可以通过一个列表选择自己设置的常用变量格式 这是我考虑实现的功能： 1. 在Android Studio设置界面有VarNameGoDie的设置选项，开发者可以根据自己对变量名的命名风格进行设置 2. 在编辑器输入并选取要转换的中文，快捷键启动一个ChangeVar的Action，联网查找翻译并弹出设置中的变量名格式列表，选择后替换编辑器中的中文 3. 只需要开发者从右边将不同的组件拖动到中间布局的对应位置，然后在左下角设置适当的属性，则这些属性即可自动bind到xxx.java文件中的对应组件上。 修改完plugin.xml并生成jar后，到步骤1中的官网上注册用户，然后Add New Plugin,填写插件相关的信息，剩下的只要等待1天左右的审核，就可以在插件仓库中查询到自己的插件并安装使用了！
也就是说同一操作作用于不同的对象，可以产生不同的效果。 通过上面的例子我们发现了多态的特性： 1. 子类继承父类 2. 子类重写父类方法 3. 父类引用指向了子类的对象（向上转型） 2. 但是后面随着子类的数量越来越多，父类的某些方法已经不能满足一些子类的需求：例如动物吃东西。 所以其他子类需要重写父类的方法，来满足自己特定的需求。 我们只用编写父类的方法，让子类继承父类即可，不过多关注子类重写方法的代码实现。这样可以大大提高程序的可复用性。 子类的重写方法可以被父类调用，这叫向后兼容，可以提高代码的可扩充性和可维护性。 我们可以在做向下类型转换之前先判断一下转换的类型，这就需要用到 instanceof 了,它的的运算结果是布尔类型。 所以在访问子类对象（花木兰）的成员属性（姓名、性别、年龄）时，其实看到的都是花木兰她父亲的名字（花弧）、性别（男）、年龄（45岁）。 当骑马打仗时，花木兰亲自上战场，用自己超强的武艺打败了敌军。
实现就是实现接口中声明的的方法，说白了就是接口中只声明个方法，而接口的实现类必须重写这个方法。 接口的使用 3.1 接口中的变量必须初始化 因为接口中的变量是 public static final 类型的，final 修饰的变量不能更改，所以必须初始化。 接口即便是一种特殊的抽象类那它也是抽象类啊，为什么没有构造方法？ 前面我在讲抽象类的时候说过，抽象类的构造方法是为了创建子类对象的时候初始化属性用的。 接口和抽象类的区别 1. 抽象类中可以包含非抽象的方法，而接口中声明的方法全部都是抽象的。 2. 抽象类和接口都不能实例化对象，抽象类的主要作用是抽取公共的代码。 3. 方法的调用者只用面向接口，调用接口的方法。而接口的实现者面向接口实现其中的方法。 接口将方法的调用者和方法的实现者解耦，这不就是多态吗？ 6.
面向对象的继承其实来源于现实生活，子类通过继承父类，获取父类的属性和方法。 2. 答案是可以的。 3. 3.4 继承使用的场景 你创建了很多类，这些类有很多相同的属性或者方法，可以用继承。 4. 但是老师类想要的是“老师吃饭”，学生类想要的是“学生吃饭”，有没有解决办法？ 有的，方法重写。 与 this 相比，super 代表父类的引用，用于访问父类的属性、方法和构造器。 1. 创建子类对象，默认会先调用父类的构造方法，因为先有父，再有子。
前言 列举几个免费的翻译接口。 百度翻译 官方文档：https://fanyi-api.baidu.com/doc/21 免费版有请求频次限制。 请求的参数： 字段名 类型 是否必填 描述 备注 q string 是 请求翻译query UTF-8编码 from string 是 翻译源语言 可设置为auto to string 是 翻译目标语言 不可设置为auto appid string 是 APP ID 可在管理控制台查看 salt string 是 随机数 可为字母或数字的字符串 sign string 是 签名 appid+q+salt ":[[{"src":"计算","tgt":"To calculate"}]]} 注意返回的数据中有空格，注意处理。 EN2ZH_CN 英语 » 中文 JA2ZH_CN 日语 » 中文 KR2ZH_CN 韩语 » 中文 FR2ZH_CN 法语 » 中文 RU2ZH_CN 俄语 » 中文 SP2ZH_CN 西语 » 中文 金山翻译
什么是 final final 是 java 中的关键字，表示“最终的，不可变的”。 final 就相当于一把锁，而且这把锁的钥匙还丢了，所以被他修饰的所有东西都是最终的。 2.2 final 修饰的类无法继承 举个不好听的例子，被 final 修饰的类就像个“太监”一样，所以没有后代，没有人可以继承他。 2.4 final 修饰的引用不能重新指向其他对象 上面的例子中 final 修饰的 animal1 引用不能再指向一个新的对象，但是 animal1 指向的对象还可以修改属性值，例如： public 2.5 final 修饰的实例变量必须初始化 因为 final 的意思是最终的，你不赋值相当于刚开始是空值，后面还可以赋值，就与 final 的意思前后矛盾了。 ，直接可以用 类名.变量名获取，而 final 修饰的变量又表示不可修改的，所以 static 和 final 修饰的变量又叫常量，也就是永久不可修改的变量。
本文对 Dan Luu 的 Advantages of monorepos 进行翻译 这是我一直在进行的对话： 某人：你听说 Facebook/Google 使用了一个巨大的 monorepo 某人：这是我听过的最可笑的事情。难道 FB 和 Google 不知道将所有代码放在一个存储库中是多么糟糕的主意吗？ 简化组织的带来的一个好处是更容易浏览项目。我使用的 monorepos 让您基本上可以像在网络文件系统上一样导航，重新使用用于在项目中导航的语句。 多仓库设置通常有两个单独的导航级别——项目内部使用的文件系统习惯用法，然后是用于在项目之间导航的元级别。 简化组织的带来的另一个好处很容易建立一个开发环境来运行构建和测试。 即使脚本有效，也存在正确更新跨存储库版本依赖项的开销。重构一个在数十个活跃的内部项目中使用的 API 可能需要一天的大量时间。重构在数千个活跃的内部项目中使用的 API 是非常艰难的。
EXPLAIN 当客户端发送给服务端一条sql语句后，并不是拿过来就执行的，而是先经过优化器选取最优的方案，比如表的读取顺序，索引实际是否被使用，表之间的引用等。 -- items : 商品主数据表 explain select * from items; 执行后的结果如下（为方便查看，使用树形结构展示）： 左面就是执行计划的列名，我们的学习的关键就是要知道每列的含义 PRIMARY是指查询中包含子查询，并且该查询位于最外层，而SUBQUERY翻译过来就是子查询。上面的SIMPLE则是最普通，最简单的查询。 补充说明： MATERIALIZED翻译过来是物化的意思，即将子查询结果集中的记录保存到临时表的过程。 临时表称之为物化表。 possible_keys 翻译一下就是可能用到的key，但不一定真正会用到，有可能是因为MySQL认为有更合适的索引，也可能因为数据量较少，MySQL认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
马上翻译：滑动窗口就是可以滑动的窗口。 因此该协议可以加速数据的传输，提高网络吞吐量。 1.2 滑动窗口算法 与滑动窗口协议的概念基本相同，只是应用场景不一样，是在给定特定窗口大小的数组或字符串上执行要求的操作。 2.2 滑动窗口引入和作用 图中有4个类型的框框，分别代表着一个数据包的四种状态，为了保证数据包发送和接收的顺序性，数据包必须按照顺序发送和接收，因此窗口的大小就意味着网络传输的吞吐量。 如果对方的ACK报文在响应过程中丢失，那么解决方法就是超时重传，超时重传的核心目的也是保护报文发送的顺序性，因此我们也很容易的能总结出滑动窗口的一个缺陷所在：必须要保证顺序性 3 详解滑动窗口算法在高并发限流领域的应用原理 因为在短时间的高并发下，系统的承载能力有限，而这种高并发又是短时的，如果永久性的增加系统的资源来应对短时间的高并发，显然是得不偿失的，因此我们需要有一套专门应对短时间内高并发的算法，让系统能够最大限度的接收和处理响应
本文利用爬虫+tkinter打造一个属于自己的简易翻译软件，代码较简单，但篇幅较长。 需要本文完整源码的小伙伴，可在在公众号后台发送“翻译”二字获取！ 创建翻译模式，value所携带的参数是传入var中，关联爬虫程序，当用户点击某个按钮时，所携带的参数会传入到请求函数，进行翻译模式的选择，而所携带的参数需要从网页中获取，到时会讲解。 接着在文本框中输入你想要翻译内容，然后点击翻译。这时浏览器的开发者工具就抓取了一条数据包，点开数据包发现是一条发送POST请求的链接。 ? i代表的是翻译的内容，from和to代表的是翻译模式，salt和lts不难看出是时间戳，sign和bv是经过加密的参数，这里我们先对sign和bv进行解密。 然后再次翻译内容，程序就在这停下来了，我们发现ts、bv、salt 、sign都是在这里生成的。 ?
欢迎大家关注 【佛系学python】~ 今天利用有道翻译在线网站做个简单的翻译程序 首先打开有道翻译的网址： ”http://fanyi.youdao.com/“ ? 你会看到啥都没有 按F5刷新一下就会出现很多网址或文件 这些文件是有道翻译网页的组成部分 从上到下依次加载 不过这里不要刷新 不然待会还要花时间找对应的信息 在1处随便写些内容 然后点击XHR（这个先点后点都没关系 点击preview 会发现里面有我们要翻译的内容和结果 看来我们找对了方向了 它是以json格式进行存储数据的 这对于我们提取数据会更加方便 ? 方式对服务器进行请求的 那我们要提交什么数据呢 继续往下看 在From data里发现了我们想要翻译的内容 看来以下这段就是我们需要提交的数据了 ? 经过对比后发现 有四个值发生了变化 分别是”i，salt，sign，ts"这四个 i是我们要翻译的内容 另外三个不知道是什么 后面发现这三个不用管也可以 知道我们的目标在哪后 就是写代码进行提取数据了
只做了简单的在线翻译，语音翻译和图片翻译都要钱，哈哈 市面上有名气的翻译公司就是有道和百度了，有道尝试了一下，分为API和SDK两种，但是demo下载下来跑不了 百度的就是API，也很简单，就是通过百度的协议去请求他们的服务器 ，得到翻译后的值，每个月有200万的免费，够用了 百度文档地址http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/product/apidoc#joinFile 步骤： ? :layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:hint="请输入要翻译的中文 :layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:hint="请输入要翻译的英文 layout_gravity="right" android:layout_margin="10dp" android:padding="10dp" android:text="翻译
sys.setdefaultencoding('utf8') def serach(self): waitWord = raw_input("输入要查询的内容
腾讯机器翻译（TMT）结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点，从大规模双语语料库自动学习翻译知识，实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译，目前可支持十余种语言的互译。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
