使用Webpack往往离不开loader的安装配置，手写一个loader其实非常简单，类似手写一个功能函数，下面我们来实现一个替换字符串的loader
我的实现方式是在项目安装的时候，选择 语言，然后项目中根据选择的语言进行输出对应的中英文，如下图。
想写这篇文章很久了，也想做这件事很久了，我个人感觉自己是有强迫症的，所以一直有什么事让我看着不太舒服就想把它纠正过来。
最近vue项目需要中英文切换，查了资料，发现大部分都是采用 vue-i18n，但是写的比较简单，大部分都是全局引入语言包，遇到的几个问题
仪器管理在火电调试行业中占据举足轻重的地位，它确保每个工程能按时、保质保量地完成。作为项目启动前的基础工作，仪器的调配和保养程度直接影响到工程质量和进度。火电调试所需的仪器涵盖了汽机、锅炉、电气、热控、化学和土建六大专业领域，仪器的分配需根据其实际使用价值来进行。
在中文、英文、数字之间用空格隔开，观感和阅读上显得更加分明，也就是说整体的排版会更加的好看，但是如果在编写文章的时候去添加，就会显得特别的繁琐和降低编辑或写作效率了，不过为了养成习惯，还是推荐在编写的时候手动添加空格
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
众所周知，IT行业人员在求职时，如果拥有自己的技术博客和个人网站多少是可以加些分的，因为这也是IT人的技术证明之一。内容丰富的技术博客就不必多少了，往往技术博客大神市场上多是供不应求的，而且技术博客出彩主要是在内容经营上，至于博客本身直接到各大技术平台注册一个即可，当然有兴趣的朋友想要自建个人博客也不是很难，比如可以用非常流行的GitHub Pages进行搭建，最主要是可以免费。而个人网站是主要是用来展示信息，功能比博客系统要简单的多，搭建过程比博客系统也要容易的多，而且对运行环境的要求也特别简单，很多时候只要浏览器即可开发和运行。接下来我们就来搭建一个在线简历类型的个人网站作为案例进行讲解。喜欢这个模板的朋友也可以直接修改JSON文件的个人信息定制自己专属的简历网站。
以前写博客，不太注意排版细节，而且那个时候也还没有 Markdown。 最近无意中点开几篇老文章看起来比较混乱。 所以决定统一调整一下格式，其中有一项就是把中英文之间自动加上空格。 本文主要讲怎么把中英文之间怎么自动加上空格。
继续写一个用户名验证，验证规则，限16个字符，支持中英文、数字、下划线，当符合验证规则的时候，弹框提示正确，当出现特殊字符，不符合验证规则的时候，弹框提示错误，并且不执行下一步程序。
国际化原因 为了更加方便切换版本,让代码应该一次完成,多国使用,除了使用英语外,还要可以进行单独语言包的一个添加,文章就是这样的一个例子. 公司接到一个国外的项目,需要法文版本的,但是公司通晓法文的基本没有,于是商量降低要求之后开始国际化采用英文展示就行,于是任务就开始了. 目录 [TOC] 需求分析 项目的代码全部国际化任务量不小,公司基本没有用什么框架,基本采用的是js,html实现数据的展示,没有采用框架,只是有一些简单的逻辑分层,加大了不少国际化的难度. 但是针对java部分的代码,虽说稍微熟悉一些
虽然不知道这是不是真的，不过在中英混排时加上空格的话看起来确实要舒服不少，知乎（https://www.zhihu.com/question/19587406）上关于这个问题的讨论也不少。
word-wrap: normal Default. Content exceeds the boundaries of its container. break-word Content wraps to next line, and a word-break occurs when necessary. 必要时会触发word-break。
作者：matrix 被围观: 1,318 次 发布时间：2011-10-01 分类：兼容并蓄 | 无评论 »
其实最开始之前我并不了解书写规范、很多也是随意写，但是有一次 在 LC 社区，翻译 Laravel 文档，被打回好几次、原因就是没加空格。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 具体投递方式 将中英文简历及本科成绩单发至以下邮箱： WQBJQuantJobs@worldquant.com 简历命名 岗位-姓名-QIML公众号 预期工作地点为北京或上海 企业如有招聘需求 请发邮件至：lhtzjqxx@163.com 或添加微信：lhtzjqxx 部分合作机构
注意： 用 Application Loader 上传 ipa ,由于中国网络环境限制很可能卡在某一步骤长时间没进展，有 VPN 的请开启 VPN 环境上传。
VSCode 中的 alt+shift 快捷键能够同时操作多列，但其前提是被操作的部分要完全对齐，这就要求 VSCode 编缉器使用的字体得是等宽的。
我们做网站内容，主要还是以文字图片混排来实现的，那么中英文混排的时候，有一个小细节不知道大家注意到没有，就是 WordPress 文章中英文数字间添加空格。一篇排版美观合理的文章，能给访客带来很好的阅读体验，同时可以提高二次回访率；同时搜索引擎在收录、索引文章时，对于文章排版的要求也是存在的，所以做好网站文章的排版是重要的“小细节”。所以今天用纯代码实现WordPress 文章中英文数字间自动添加空格。 对于这种中英文数字间添加空格的调整，不但有助于提升用户体验度，还对于 SEO 有一定好处，搜索引擎蜘蛛也
随着互联网的盛行，网站的用户体验要求不断增高，有得时候做一个网站要兼顾中英文，传统的做法是开发两套网站，但是这种做法太耗时了。
日前，智源研究院大模型研究团队开源最新双语 AltDiffusion 模型，为中文世界带来专业级 AI 文图创作的强劲动力：
本篇分两部分，第一部分为vue+i18n国际化，第二部分是怎样适配element的国际化，第三部分为使用方法 效果预览 源码参考 第一部分：Vue+i18n 1.安装依赖 npm install
这个 功能 借鉴了 https://github.com/kenshinji/yddict的实现。
今天是数据分析鸭学习数据分析的第一天，我们就聊一聊数据库的事情。这次唯一的任务就是创建数据库并且插入数据，是不是非常简单！！ 1.创建数据库（基于Mysql） 鸭哥首先创建学校数据库以school进行
什么是函数？ 在编程中，函数和通常数学中的函数概念并不完全相同；编程中的函数更接近于一个写好的工具，在开发某些功能时，所需要到该函数，就把该函数拿过来使用。
Charles和Fiddler一样也有个强大的功能，可以修改发送到服务器的数据包，但是修改前需要拦截，即设置断点。设置断点后，开始拦截接下来所有网页，直到取消断点。这个功能可以在数据包发送之前，修改请求参数；在收到应答包，在js解析和浏览器渲染之前，修改返回结果。有了这个功能，开发者就可以修改不同参数测试server，同时也可以修改返回包测试自己的js函数，或测试页面渲染。那么怎样进行Charles断点操作呢？下面宏哥将为大家讲解一下。
（4）中英文、特殊字符、空格、长度限制 - 一般情况下，登录账户和密码不允许输入中文
关于文件上传漏洞不多说了吧，搞web安全的都应该接触过，在上传漏洞中我们常碰到的一种js验证比较烦人，对于网站是否启用的js验证的判断方法，无法就是利用它的判断速度来判断，因为js验证用于客户端本地的验证，所以你如果上传一个不正确的文件格式，它的判断会很快就会显示出来你上传的文件类型不正确，那我们就能判断出该网站是使用的js验证，ok，今天就教大家怎么突破它。 废话不多说了吧，直接上测试用的代码吧。
中文的信息无处不在，但如果想要获得大量的中文语料，却是不太容易，有时甚至非常困难。在2019年初这个时点上，普通的从业者、研究人员或学生，并没有一个比较好的渠道获得极大量的中文语料。笔者想要训练一个中文的词向量，在百度和github上上搜索了好久，收获却很少：要么语料的量级太小，要么数据过于成旧，或需要的处理太复杂。
对于Python这种自带电池的语言来说，避免项目开发、部署的导致的系统混乱，为每个项目定制一个自己的环境十分重要。这三个工具都有详细的文档，建议大家有时间就阅读文档学习吧。本文只是根据自己的使用对其中常用的做简要说明。
导语：中文世界的AIGC已然开启。通过智源研究院大模型研究团队开源的双语 AltDiffusion 模型，可以实现精细长中文Prompts高级创作。
时隔两个月，王小川组建的「百川智能」在6月15日正式推出首个70亿参数中英文预训练大模型——baichuan-7B。
上一篇中，主要是介绍了拖拽的各种方法的理论知识以及实践，今天宏哥讲解和分享一下划取字段操作。例如：需要在一堆log字符中随机划取一段文字，然后右键选择摘取功能。
短信验证码：可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商，3秒可达，99.99％到达率，支持大容量高并发。 通知短信：当您需要快速通知用户时，通知短信是最快捷有效的方式。短信通知支持三大运营商以及虚拟运营商，我们提供电信级运维保障、独享专用通道。 IP归属地-IPv4区县级：根据IP地址查询归属地信息，包含43亿全量IPv4，支持到中国地区（不含港台地区）区县级别，含运营商数据。 IP归属地-IPv6区县级：根据IP地址（IPv6版本）查询归属地信息，包含国家、省、市、区县和运营商等信息
2019年8月以来，“木兰”系列开源许可证陆续上线发布，受到了业界的广泛关注。截止目前，“木兰宽松许可证”第1版（MulanPSL v1）已在Linux基金会、开源中国、华为方舟等国内外重点开源社区和开源项目中得到支持和应用。2020年2月14日，“木兰宽松许可证”第2版（MulanPSL v2）经过严格审批，正式通过开源促进会（OSI）认证，被批准为国际类别开源许可证（International licenses）。意味着其正式具有国际通用性，可被任一国际开源基金会或开源社区支持采用，并为任一开源项目提供服务。与此同时，“木兰”是中英文双语，对本土开发者理解和使用开源许可证具有一定优势。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132218.html原文链接：https://javaforall.cn
这几天，一篇关于语音-文本多模态大模型的论文出现在arXiv上，署名公司中出现了李开复旗下大模型公司01.ai——零一万物的名字。
7 月 19 日，Meta 终于发布了免费可商用版本 Llama 2，让开源大模型领域的格局发生了巨大变化。
对于字符串的一些操作，可以通过正则表达式来实现。一般的搜索操作想必大家已经学会，今天就来说说它的校验功能，这样可以帮助判断字符串类型或者是其它的组成，比如密码、中文、字符串的组成等。下面就js正则表达式的校验带来内容分享，同时要考虑在js中支持的类型。
C4D全名CINEMA 4D，德国MAXON出的3D动画软体。Cinema4D是一个老牌的三维软件。能够进行顶级的建模、动画和渲染的3D工具包。如今的CINEMA 4D，无论是在影视特效，还是在产品广
前言 按钮标题自动适配的中英文长度 比如打印小票，或者提货，是使用同一个按钮，这个时候还要适配中英文。可以采用以下方式Masonry约束视图的宽度的最小值 make.width.mas_greaterThanOrEqualTo(kAdjustRatio(70));例子：打印小票按钮 动态控制子视图按钮的显示与隐藏 例子：本级的订货清单不显示分配终端按钮子视图 下级代理商的订货清单显示分配终端按钮子视图 原文 https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/10438
对于在中英文语法的区别，在本地化字符串的时候，我们常常需要调整stringWithFormat的参数顺序
2023年7月11日，百川智能正式发布参数量130亿的通用大语言模型Baichuan-13B-Base、对话模型Baichuan-13B-Chat及其INT4/INT8两个量化版本。
伴随着大模型开发和应用的火热发展，作为大模型核心基础组件的 Embedding 重要性愈发凸显。智源于一月前发布的开源可商用中英文语义向量模型 BGE（BAAI General Embedding）在社区收获颇高关注度，Hugging Face 累计下载量达到数十万。当前，BGE 快速迭代推出 1.5 版本并公布多项更新，其中，BGE 首次开源 3 亿条大规模训练数据，帮助社区训练同类模型，推动该领域技术发展。
目录 空格 中英文之间需要增加空格 中文与数字之间需要增加空格 数字与单位之间需要增加空格 全角标点与其他字符之间不加空格 -ms-text-autospace to the rescue
听起来高大上的国际化，起始就是在利用浏览器语言，或者页面中的中英文切换，将页面的文字在其他语言和中文进行切换，比如：
本文介绍了一个技术社区内关于开源项目经验分享的一次沙龙，主要围绕为什么要开源、开源项目的质量标准、如何吸引开源项目的维护者、如何贡献代码、写文档、做演示、社区沟通与维护等方面的内容。对于想要参与开源项目的小白来说，可以快速上手，同时对于已经在项目中开源的维护者来说，也有很多可以借鉴的经验。
又是一年毕业季，只有真正到自己毕业的时候才发现，改论文格式真是一件费心费力的事情。为了节省时间，方便后续对论文的修改和调整，我很早就开始研究基于Zotero的引用方法，这段时间也反复修改基于2015年国标的格式（JM Chinese Std GB/T 7714-2015），最终算是二次加工出来一个符合我们学校毕业论文要求的格式，现在无偿分享给大家使用「也欢迎大家给我加鸡腿！」。
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型，它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM）开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练，并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
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