Compose 能应用于跨平台,主要是基于 KMM 架构,KMM 的介绍可以查看官方文档《Get started with Kotlin Multiplatform Mobile[1]》,我们来看下 KMM 的简单架构:
昨天组里的同事遇到一些切换多语言的细节问题,发现在Android N版本上配置应用内多语言没有生效,正好拿出来做为一个面试题讲解一下。 面试题:如何实现应用内多语言切换? 我们知道Android的多语言实现很简单,可以在不同的语言环境下使用不同的资源。在不同的res/value-xx下放置不同语言的strings.xml实现字符的本地化,而这个value-xx目录的选择是根据Resource中的Configuration.Locale这项的值来决定的。如zh中文,就会选择value-zh目录,如果没有匹配到
甲方要求实现 App 国际化多语言,正好抽个时间弄了下,害,被自己蠢到死,特意记录下.
最近接手一个Android项目,需要实现对维吾尔族语的支持。虽然做了这么久的android开发,只做过多语言支持,但做应用内部多语言支持还是第一次,而且还是对维吾尔语的支持。所以,又是一次面向搜索引擎编程。
当项目涉及到多语言国际化的时候,我们需要把string.xml翻译成其他国家语言,一般翻译公司会需要excel等格式文档,可是这翻译文件实在是不好整,幸好有大神做了个py工具实现 string文件转excel.
引言:本文将介绍如何使用Flutter开发一个支持多语言和主题设置的聊天应用,并结合ChatGPT实现智能聊天功能。
https://stackoverflow.com/questions/40398528/android-webview-language-changes-abruptly-on-android-n
Jeff,携程前端开发经理,对前端自动化技术感兴趣,推动了团队使用cucumber进行UI自动化测试。Harry,携程前端开发工程师,秉持“Don’t make me think“的理念向用户交付页面、向同事协作工程。
本文首发:《最好用的 12 款 Vue Timepicker 时间日期选择器测评推荐 - 卡拉云》
最近,我们公司的业务已经拓展到了香港,我们都知道香港使用的是繁体中文,因此,我们的APP要可以设置繁体语言,这不我们要紧跟国际的步伐,实现多语言,产品定给我们的需求主要以实现简体中文、繁体中文、英文三种语言切换即可,具体的业务逻辑是:当用户第一次进入APP时,App的语言跟随当前系统语言,当用户设置了某种语言之后就切换为用户设置的语言,不管系统之后设置成哪种语言,都不会影响用户设置的语言,如果用户一直没有设置语言选项,只要系统语言改变时,APP的语言也要跟随系统语言设置改变。
前天三星就发布Bada的SDK以及IDE了,我今天赶紧试了试,看看有没有值得学习的东西,我体验的环境是:32位Windows 7 Enterprise版OS,处理器是Core2 Duo E7400,RAM是2G。
多语家庭正变得越来越普遍,有一些研究发现多语人口已经超过单语人口,而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加,开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
随着经济全球化的深入,许多中国品牌纷纷开始在海外市场开疆扩土。实现全球化意味着你的产品或者应用需要能够在全球各地的语言环境使用,我们在进行海外业务的推进时,需要面对的最大挑战就是多语言问题。实现好多语言系统的本地化,更方便快捷的修改多语言文案能让你的产品在各个国家地区里有更强的产品竞争力和更好的用户体验以及更低的维护成本。以此为目标,在vivo外销项目的发展过程中我们经过多次迭代,最终结合公司中间件的能力,实现了一套完整的多语言解决方案。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires,Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示,那么多语言BERT(M-BERT)在上面学到了什么呢?多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢?
Appium加载的过程图解 Appium加载过程 调用Android adb完成基本的系统操作 向Android上部署Bootstrap.jar Bootstrap.jar Forward Andr
本文介绍了Android轻松实现多语言的方法示例,分享给大家,具体如下: 1.创建多语言包 image.png 2.首先在onCreate方法中调用此方法查看上一次保存的是什么语言 public void setLanguage() { //根据读取到存放在sp里面的数据 进行设置 Configuration configuration = getResources().getConfiguration(); SharedPreferences sharedPreferen
随着神经网络机器翻译的快速发展,为了实现多语言之间的相互翻译,通常需要构建多个一对一的翻译模型。一方面每个翻译模型需要大规模存储和计算资源,从而多语言翻译的存储和计算消耗非常巨大;另一方面多语言翻译在独立模型下无法实现知识共享。近年来,使用一套框架解决多语言机器翻译任务受到人们越来越多的关注。多语言机器翻译不仅可以有效的解决资源消耗和知识共享问题,同时由于参与翻译语言对的扩充,对于低资源和零资源翻译任务上有了一定程度的提升。本次分享会上我们:
不知道多少用安卓机的小伙伴,被开屏广告烦过。相比有些克制的 iOS 机,安卓机是个应用基本上都有开屏广告,少则 3s 多则 10s,本周获得 1k+ star 的 Android-Touch-Helper 就是帮你免去看广告烦恼的项目。此外,iOS 和 Android 双系统之间的媒体资料传递也有新法子,NearDrop 让你用苹果设备给安卓设备投递照片。
本项目主打一个一处配置多语言,多处使用的想法。助力项目方便快捷实现国际化(多语言)。 主要解决的问题:
纸壳CMS已经从架构上支持多语言。但是多语言功能默认是没有开启的。您可以从设置中开启多语言,或者随时关闭它,您可以随时进行切换。
2、更换语言必须recreate Activity。目前,没见过可以不重建的方法。常用App,也都是重建的,可以看的到。
随着全球化的推进,多语言处理成为自然语言处理(NLP)领域的一个关键挑战。本文将深入研究NLP在多语言处理中的应用,探讨其原理、常见技术和面临的挑战。通过详细解析多语言处理的实践,我们将了解如何有效地处理不同语言的文本数据。
如上图所示,主要就是提供了三个方法,不过在了解具体实现前先看一下组件中是如何使用多语言的。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术,它具备生成自然语言的能力,能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现,打破了以前自然语言处理的瓶颈,使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力,也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
在本文中,作者提出了M3P,一个多任务、多语言、多模态预训练模型 ,通过多任务预训练目标将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。M3P的目标是学习通用的表示,可以将以不同方式出现的对象或以不同语言表达的文本映射到一个公共语义空间。
作者丨陈怡然 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=Heggj7GSZ5 网页地址:https://mtg-benchmark.netlify.app/ 1 前言 随着
Multilingual是NLP中的研究热点之一,其中的一个研究方向是如何构建多语言预训练语言模型,实现不同语言的在隐空间的对齐,一个模型支持多语种的NLP任务,同时利用数据丰富的语言提升数据较少的语言效果。这篇文章就为大家整理了Multilingual多语言预训练语言模型的套路,包括XLM、XLM-R、ERNIE-M、Unicoder、ALM等5个经典模型,以及这些模型之间的演进关系。
来源:机器之心本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下,中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
选自code.facebook 作者:Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言,如果想要让其应用支持多种语言,则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier,应用于「未知」语言上,成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上,超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上,人们使用的语言超过
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
现在很多企业为了能获取更多的用户资源,就会找互联网公司帮忙搭建企业网站,要求互联网公司根据企业的产品以及用户特征搭建符合企业形象的网站。有些企业是做外贸行业,所以网站就要多语言切换的按钮,那么网站建设怎么设置多语言?
AI 科技评论按:如今 Facebook 有超过一半的用户使用英语以外的语言,使用了超过 100 种语言。这也给 Facebook 提出了一个巨大的挑战,针对 Facebook 这种服务规模下,使用机器学习和自然语言处理方法(NLP),为每个人提供紧密贴合他们常用语言的良好用户体验。为了更好地服务于 Facebook 社区,无论是通过提供多语言的类似 Recommendations 和 M Suggestion 这样的服务,还是训练系统来检测和删除违规内容的,都需要一种更好的方法来将自然语言处理方法(NLP)拓展到更多语言上去。
在过去的几年里,机器翻译(MT)系统的质量有了巨大的进步,神经机器翻译(NMT)的发展打破了世界各地的语言障碍。
WPML是WordPress的一个插件。简单来说,插件扩展了基本的WordPress CMS功能。在我们的情况下,WPML让WordPress支持多语言。 请注意!自动翻译功能不是这个插件的一部分,但你可以直接从开发者那里购买作为单独的付费服务。 WPML允许作者使用不同的语言编写内容并进行翻译。它还包括高级功能,用于翻译管理和专业内容翻译的接口。 使用WPML不需要任何技术或编程技能。网站管理员可以安装它并将其转换为多语言网站,而无需编码。WPML包括完整的API,用于与其他插件和翻译系统集成。这样,开发人员就可以轻松地使用WPML并将其产品转换为多语言。
目前,神经机器翻译(NMT)已经成为在学术界和工业界最先进的机器翻译方法。最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。近期的工作开始探索去扩展这种办法以支持多语言之间的翻译,也就是通过只训练一个模型就能够支持在多个语言之间的翻译。
Meta 提出的单个多语言模型,首次超过最佳双语模型,赢得了著名的 WMT 竞赛。
Ice 采用了与CORBA 同样的原理,通过与具体编程语言无关的中立语言Slice(Specification Language for Ice)来描述服务的接口,从而达到对象接口与其实现相分离的目的。Slice 是建立在客户与服务器之间的合约,用以描述应用所使用的类型和对象接口。它独立于实现语言,所以客户采用的语言与编写服务器所用的语言没有任何关系。
作者丨宋珍巧 1 简介 多语言机器翻译旨在用一个模型实现多语向的翻译功能,从而可以减少线上需求的模型数量,同时提升低资源语言的翻译性能。目前已有的多语言模型大多基于 Transformer 建模,受限于翻译性能和推理速度。基于该问题,字节跳动人工智能实验室在 "switch-GLAT: Multilingual Parallel Machine Translation via Code-Switch Decoder" 这篇论文中提出一个叫做 switch-GLAT 的非自回归多语言翻译模型。 给定一个源语言
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
MYSQL数据库各种编码的区别 armscii8 (ARMSCII-8 Armenian) armscii8_bin 亚美尼亚语, 二进制 armscii8_general_ci 亚美尼亚语, 不区分大小写 ascii (US ASCII) ascii_bin 西欧 (多语言), 二进制 ascii_general_ci 西欧 (多语言), 不区分大小写 big5 (Big5 Traditional Chinese) big5_bin 繁体中文, 二进制 big5_chinese_ci 繁体中文, 不区分大小写 binary (Binary pseudo charset) binary 二进制 cp1250 (Windows Central European) cp1250_bin 中欧 (多语言), 二进制 cp1250_croatian_ci 克罗地亚语, 不区分大小写 cp1250_czech_cs 捷克语, 区分大小写
Meta(facebook)采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn),他是一位Meta人工智能研究科学家,现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一,著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展,该领域面临的最新挑战,以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
Android 13 开发者预览版从 2022 年 2 月正式启动,3 月份 Google 已经发布了第 2 个开发者预览版。目前更新的内容主要还是围绕隐私和安全这个主题,我们会持续跟进官方的 发布计划表[1],最终版本预计在今年年底发布。
随着大模型的发展,尤其是近来各种开源大模型的发布,如何对各种模型进行充分并且准确的评估变得越来越重要。其中一个越来越受到认可的方向就是利用人类考题来检验模型,从而可以测试模型的知识及推理能力。例如对于英文模型,MMLU 已经被广泛用来评估模型在多个学科上的表现。类似的,最近中文社区也涌现了例如 C-Eval 以及 GAOKAO 这种利用中文试题来测试模型,特别是中文模型的表现。
虽说大多数人开发的应用都是在中国区发布吧,但也有人喜欢把手机设成英语呀,不管是为了练英语还是出国需要,也有外国友人在我国使用呀。所以如果用户中可能包括这些人的话,那么多语言支持是个很重要的课题,这个功能直译是本地化,意译是国际化,通俗地说就是多语言支持了,本文为了通俗就叫多语言支持。iOS开发实现多语言是件特别方便的事儿,本文就讲解实现的方法,分为App名称多语言支持、内容文本多语言支持、获取当前设备所使用的语言三个方面。
Flutter是一种开源框架,用于构建高品质、高性能、美观的移动应用程序。它是由谷歌开发的,可以用来创建iOS和Android应用,甚至可以在Web、桌面和嵌入式设备上运行。Flutter的设计理念是使用单一代码库构建多个平台,这意味着开发人员只需要编写一次代码,就可以在多个平台上运行。
多语言也是我们经常能用到的东西,asp.net core中默认支持了多语言,可以使用.resx资源文件来管理多语言配置。 但是在修改资源文件后,我们的应用服务无法及时更新,属实麻烦一些。我们可以通过扩展IStringLocalizer,实现我们想要的多语言配置方式,比如Json配置,PO 文件配置,EF数据库配置等等。 这里我们选用数据库配置的方式,直接查询数据库的多语言配置进行转换。
跨境独立站,面向的是全球国家,每个国家都有自己的语言,譬如:英语,德语,法语,俄语,西班牙语,葡萄牙语,韩语,日语,阿拉伯语,越南语,缅甸语,等等。每个国家通常使用自己的语言搜索和浏览网站。
Fenlon,携程资深后端开发工程师,负责国际业务多语言中台部分客户端和服务端研发。
机器翻译一直是自然语言处理中的重要研究任务,而最近的几个月自然语言处理领域尤其在文本生成、机器翻译领域又有新的突破不断提出!今天的两位讲者,一位讲者将分享双向同步文本生成,可以快速高效的实现文本生成,另一位讲者将介绍多语言翻译部分的工作,来进一步提高机器翻译的性能。最新自然语言处理进展,快来一起和讲者探讨一下吧~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云