近期在搭建英文博客-<e-whisper.com>, 需要对现有的所有中文Markdown翻译为英文.
原因：2017年3月24日 星期五 随笔记录。 说明：记录配置MediaWiki安装过程。
Googletrans是一个免费且无限制的Python翻译库，可以用来自动侦测语言种类、翻译之类。可实现Google Translate API。Google Translate交互式API可以用来调用诸如自动侦测语言种类和翻译之类的用途。
要说哪个插件对效率提升最大，可能各有推荐，各有千秋。但我要说对初学者，以及英文有亿点点差的同学来讲：翻译，是日常开发中必不可少的一环。在下找过N个VSCode 翻译插件 发现一个神器：
平常遇到不认识的单词可能习惯用百度翻译或者谷歌翻译，这里推荐些更好用的翻译工具。
最近总有用户问怎么弄多语言站点？最简单的方法就是分别建中文和英文两个站点，然后在导航菜单上放个链接就行了。有人问了内容不能同步啊 ，那是肯定不能同步了。
首先在github上我们找到了这篇链接 https://github.com/ssut/py-googletrans 然后运行 pip install googletrans 这个命令，去下载提供的这个库。
3.使用Google翻译来做，是由于Google提供的API有字节限制，每天只能翻译1000字。
最近在研究AIGC，先是玩了一下Midjourney，后来Midjourney免费额度用完了，也不再开放免费额度给新用户使用了，于是转而研究Stable Diffusion。
解决方法——https://www.cnblogs.com/ybqjymy/p/13552032.html
Google近日对其免费在线翻译平台译者工具包(Translator Toolkit)进行了大规模升级，一口气增加了多达285种语言，总数达到了345种。
最近因为看《我心里危险的东西》和《放学后失眠的你》然后因为太喜欢了就去看漫画了，后来又一发不可收拾就去追更漫画了。还追了一部没找到熟肉的条漫。条漫是英语还好，我自己虽然只是四级水平的英语能力，但是可以勉强能看懂台词，实在看不懂的可以去直接各个翻译平台就行了。但是日漫还有一些本子来说说，我完全不认识日文，想去平台翻译也不太好翻译。因为漫画不是小说，文字都是图片形式的，自己去做OCR识别再去翻译属实是折磨中的折磨。因此我就到处找能用的软件/平台终于让我找到了这个程序。试用了一下就觉得这就是我要的。
本文主要给大家介绍了关于Laravel本地化模块的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
在平时使用谷歌翻译的过程中，经常会遇到需要批量翻译大量文本的情景，这种时候需要调用谷歌翻译的API
这里我们讲到爬虫相关的技术，用python语言来实现。python强大的库为我们提供了许多方便，其独特的语言特性深受广大猿友的喜爱。今天，为大家介绍如何利用python的网络爬虫技术来实现输入自己的有道词典。 1：利用Google来检查一下有道官网的一些源代码
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
迄今为止，在我遵循的传统服务器端模型中，有一个客户端（由用户驱动的Web浏览器）向应用服务器发出HTTP请求。请求可以简单地请求HTML页面，例如当你单击“个人主页”链接时，或者它可以触发一个操作，例如在编辑你的个人信息之后单击提交按钮。在这两种类型的请求中，服务器通过直接发送新的网页或通过发送重定向来完成请求。然后客户端用新的页面替换当前页面。只要用户停留在应用的网站上，该周期就会重复。在这种模式下，服务器完成所有工作，而客户端只显示网页并接受用户输入
在C++ GUI Qt4一书中，动态语言切换也就是Qt的国际化是属于Qt的高级部分，今天就来让高级的部分简单化。
昨天发了关于iOS支持的语种，文章最后也补了安卓支持语种列表。但最后发现安卓设备支持跟它列的有出入，我重新完全手工整理了一遍。
当下数字化时代，无论是日常工作还是生活，是互联网从业者还是其他传统行业从业者，对科技工具的依赖也越来越重，文字翻译渠道众多，但图片文字翻译却很少。
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
我一直在用谷歌浏览器那些你可能不知道的谷歌浏览器实用技巧，最近谷歌浏览器的翻译功能挂了 ，应该很多人都知道了，据说是因为使用人数少而关闭的。
最近整理网站链接发现，过多中文标签链接，网上查询到 Auto Tag Slug 这个插件,可以很快的处理问题.
正如你看到：响应会根据请求中传递的“ Accept-Language ”标头的值而有所不同。这样，我们不需要检查每个控制器方法中请求中传递的内容，然后将其进一步传递给服务层。我们现在可以在一个单独的地方执行此操作，即CustomLocaleResolver类。
前言 最近在自己的项目里实现了一个头像选择的功能，就是先从相册里选取一张图片再调用系统的裁剪功能来制作头像，效果就像下面这样： 本以为很小的一个功能，却远远没有我想的那样简单，可以说每一步都暗藏玄机，
Qt 提供了一整套的翻译引擎，讲你需要翻译的内容使用 qsTr(“”) 包括起来就可以通过工具来扫描这些待翻译的内容。我们用 Qt 创建的 Empty 项目来做演示，创建完成后，main.qml 中只有如下代码：
大家如果平常遇到不认识的英文，相信大部分的人都会复制内容后，使用翻译软件，或者拷贝到网站上去执行翻译。
1写在前面 最近听说Google关停了「谷歌翻译中国版」以及「谷歌地图中国版」，官方给出的解释是：👇 用户使用率过低。（咱也不敢问，咱也不敢说 ~😤） 虽然我在国外用的很顺畅😂，但一想到快回国了还是翻
Rime/小狼毫/鼠须管是强大的开源输入法。但是，如何快速地在Linux、macOS以及Windwos上快速配置它呢？让我们一起来看看。
自然语言处理（NLP）领域的机器翻译是一项备受关注的任务，它致力于使用计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言。这一领域涉及到深度学习、神经网络和大规模语料库的应用，为我们提供了强大的跨语言沟通工具。本文将深入研究机器翻译的原理、常见的技术方法，并提供一个基于Transformer模型的简单实例。
1. 写在前面 最近听说Google关停了「谷歌翻译中国版」以及「谷歌地图中国版」，官方给出的解释是：👇 用户使用率过低。（咱也不敢问，咱也不敢说 ~😤） 虽然我在国外用的很顺畅😂，但一想到快回国了还是翻回去研究了一下🤨。 图片 2. 祸不单行 本来想着不用谷歌翻译，可以用别的翻译软件/网站，但万万没想到😤，网页翻译也给关停了。 简直是噩梦啊！！！！🫠 图片 --- 图片 3. 替代产品 这里我们介绍几个国内可用的替代产品吧，翻译效果大家自行体会吧。😘 3.1 百度翻译 https://fany
广告软件通常通过弹出式窗口、横幅广告、内文链接等广告方式来呈献广告内容，主要是为了提高相关网站、产品知名度。这能为软件开发商带来一定的广告收入。而广告木马软件则通常通过单击链接和其他交互式元素来模拟网页上的用户操作，实现无声地模拟与广告网站的交互如点击广告提高网站访问率或自动订阅付费服务，从而增加广告带来的收入。
【导读】过去一个月里，我们对近 1400 个机器学习项目进行了排名，并挑选出热度前 10 的项目。这份清单涵盖了包括 OpenAI 最新开发的 RND 算法、Uber 构建的第一个自然语言处理平台、由 Berkeley 研究人员提出的从视频内容中进行学习的 Acrobatics 框架、可以与 Amazon 的Echo 设备交互的 Anatomy 系统等。希望大家可以找到自己感兴趣的项目。
图1 DeepL与其他大厂翻译效果测评 (来源: deepl.com/quality.html)
（图片来源：Cnet） 想象一下，你正在法国沙特尔教堂和来自巴西、中国的游客一同游历——然而大家都不会法语。那么你们如何听得懂解说员的讲解，又和对方轻松交谈呢？ 现在，更新后的 Microsoft Translator 软件将帮你解决这一难题。 据 Cnet 等多家外媒报道，微软将翻译软件增加了 Translator Live 实时翻译功能。用户可以使用联网的智能手机、平板电脑和 PC 等设备，在多人、多语言、面对面交谈时享受实时翻译的体验。 据雷锋网了解，这项功能以 Microsoft Transl
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
**Easy Translator** “简易翻译器”是一款强大的翻译工具，让用户能够轻松地把Web内容，信件，聊天和电子邮件的内容翻译成你想要的语言； 支持104种语言翻译。协助您日常是一个不错的选择。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
【新智元导读】一家名叫DeepL的公司声称他们的翻译工具已经超过谷歌、微软、Facebook等大公司的翻译工具，本文提供了作者亲测的评价。 谷歌、微软、Facebook等科技巨头都将机器学习应用于翻译，但是一家名叫DeepL的小公司已经超越它们。DeepL开发的翻译工具与谷歌等的竞争产品一样快，但其准确度和对翻译内容的微妙把握比我们尝试过的任何翻译工具都更好。 我除了英文，只会讲一些法语，但幸运的是，我的同事Frederic会讲很多国家的语言。我们都认为DeepL的翻译总体上优于谷歌翻译和Bing翻译。 我
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
【新智元导读】 今天（10月20日），华为将在上海举行年度新品发布会，首次在国内发布 Mate10 相关产品。在慕尼黑的发布会上，我们看到了Mate 10 的诸多AI功能，其中有一项堪称惊艳的功能——翻译。这一技术由微软提供。新智元专访到了微软微软全球技术院士、微软语音语言技术团队负责人黄学东博士。他将介绍两大巨头在Mate 10 上的合作细节。 10月17日，华为消费者业务 CEO 余承东在慕尼黑发布了携带华为首款人工智能手机芯片——麒麟970的 HUAWEI Mate 10 系列手机。今天（10月20日
Translate_CN.ts 汉语>汉语（一般不用改，我们使用的是汉语，只需要改汉译英的)
数据猿导读 高德开放平台升级至2.0版，全面提升产品的大数据能力；微软推出实时翻译应用 Translator live，利用机器学习技术冲破语言障碍；世界高铁网获4000万元融资，加大大数据技术投入…
上面一顿操作猛如虎，一看效果二百五。怎么没反应的，没变化呀。似乎有细心的人发现了一些奇怪的地方就是：
这是我觉得最有趣的技术，这种方式首先使用模型将句子转换为不同的语言，然后将其转换回目标语言。当我们为此使用 ML 模型时，它会生成与原始句子相同但单词不同的句子。Huggingface 的模型中心提供了各种预训练模型，例如 Google T5、Facebook NMT（神经机器翻译）等。在下面的代码中，我使用 T5-base 进行英语到德语的翻译，然后使用 Bert2Bert 模型进行德语到英语的翻译 . 我们还可以使用 Fairseq 模型，这些模型可用于英语到德语和德语到英语。
RingBuffer类是Disruptor核心的数据结构类。它是一个环状的Buffer，上面的槽（slot）可以保存一个个Event。下面是Disruptor中RingBuffer类继承关系：
要实现跨境外贸的可翻译客服系统（gofly.v1kf.com），我们需要一个能够将多种语言互相转换的翻译 API。常用的翻译 API 包括 Google Translate API、Microsoft Translator API 等。在本示例中，我以 百度翻译 API 为例进行说明。
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