translation专题
idea中配置Translation插件完成翻译功能
文章目录 idea下载插件配置有道云阿里云百度翻译开放平台 idea下载插件 idea中安装Translation插件 使用方法：右下角选择翻译引擎，鼠标选中想翻译的部分，右键翻译即可 之前一直用的微软的翻译，不需要配置，但是最近微软服务器总是抽风，无法使用，故打算配置一下国内的翻译服务。 配置 有道云 只有初始的一点额度，用完就要收费了，不推荐
S7-200编程软件STEP 7打开时界面乱码显示Translation Required
遇到的问题 如题，两个月没有打开过S7-200编程软件（软件版本是V4.0 STEP 7 MicroWIN SP9，电脑系统是Windows 11），这一次打开就发现它的那个界面乱码了，原来时中文汉化的地方全都变成了Translation Required，具体如下图所示。 心路历程 先讲一下我的心路历程，不想看的可以直接跳转解决方法论部分。 首先是两个月没打开过的软件一打开就发现是一
【论文阅读】Stealing Image-to-Image Translation Models With a Single Query（2024）
摘要 Training deep neural networks（训练深度神经网络） requires（需要） significant computational resources（大量计算资源） and large datasets（大型数据集） that are often confidential（机密的） or expensive（昂贵的） to collect. As a resul
机器翻译 -- Neural Machine Translation
本文是基于吴恩达老师《深度学习》第五课第三周练习题所做。 0.背景介绍 为探究机器翻译的奥秘，我们首先从日期翻译着手。本程序所需的第三方库、数据集及辅助程序，可点击此处下载。 from keras.layers import Bidirectional, Concatenate, Permute, Dot, Input, LSTM, Multiplyfrom keras.layers i
Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation翻译
公众号 系统之神与我同在 图1：机器翻译方法的概率模型。(b)普通的神经机器翻译(NAT)采用条件输入凹痕LM。©掩蔽-预测神经网络翻译(NAT)使用掩蔽LM(MLM)和RE需要多次解码。(d)我们提出的Glancing语言模型(GLM)利用解码器的预测来决定Glancing在训练期间进行采样策略，并且在推理期间只需要一次解码。 摘要 最近关于非自回归神经网络翻译(NAT)的研究旨在，
RNA结构调控翻译_2022_Deciphering the role of RNA structure in translation efficiency
文献核心内容总结 背景： 本文探讨了RNA二级结构在翻译效率（Translation Efficiency, TE）中的作用。RNA二级结构在转录后调控过程中扮演重要角色，包括剪接、定位、稳定性和翻译。RNA结构的稳定性尤其在翻译起始位点附近对于促进翻译效率具有重要影响。然而，目前对整个mRNA结构与翻译效率的全局关系的理解仍然有限。本研究利用高通量RNA结构探测数据，系统研究了RNA结构在调
NAT（Network Address Translation）介绍
通过NAT实现虚拟服务器（VS/NAT） 由于IPv4中IP地址空间的日益紧张和安全方面的原因，很多网络使用保留IP地址（10.0.0.0/255.0.0.0， 172.16.0.0/255.128.0.0和192.168.0.0/255.255.0.0）[64, 65, 66]。这些地址不在Internet上使用，而是专门为内部网络预留的。当内部网络中的主机要访问Internet或被Int
Ruoyi5.x RuoYi-Vue-Plus新建Translation翻译类
若依框架（RuoYi）中的Translation翻译类主要作用在于实现字段值的转换或翻译功能，以提高数据展示的准确性和友好性。以下是其具体作用的一些关键点： 字段值转换：若依框架在处理数据时，有时需要将某些字段的存储值（如ID）转换为更具可读性的展示值（如名称、标签等）。Translation翻译类正是为此目的而设计的，它允许定义字段值的转换规则，并在需要时自动执行转换。 自定义注解与序列化器：
course-nlp——8-translation-transformer
本文参考自https://github.com/fastai/course-nlp。 注意力机制和 Transformer Nvidia AI 研究员 Chip Huyen 写了一篇很棒的文章《Top 8 trends from ICLR 2019》，其中的趋势之一是 RNN 正在失去研究人员的青睐。 这是有原因的，RNN 可能很麻烦：并行化可能很棘手，而且很难调试。 由于语言是递归的，RN
course-nlp——7-seq2seq-translation
本文参考自https://github.com/fastai/course-nlp。 使用 RNN 进行翻译 此笔记本是根据 Sylvain Gugger 创建的笔记本修改而来的。 今天我们将处理翻译任务。我们将从法语翻译成英语，为了使任务规模保持在可控的范围内，我们将仅限于翻译问题。 此任务是序列到序列 (seq2seq) 的一个示例。 Seq2seq 可能比分类更具挑战性，因为输出的长
论文阅读：《BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation》
https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/53115580 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%2888a98dec5bea94cca9f474db30c36319%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=
论文阅读：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》
重磅专栏推荐： 《大模型AIGC》 《课程大纲》 《知识星球》 本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展 https://blog.csdn.
科技前沿：IDEA插件Translation v3.6 带来革命性更新，翻译和发音更智能！
博主猫头虎的技术世界 🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能！ 专栏链接： 🔗 精选专栏： 《面试题大全》 — 面试准备的宝典！《IDEA开发秘籍》 — 提升你的IDEA技能！《100天精通鸿蒙》 — 从Web/安卓到鸿蒙大师！《100天精通Golang（基础入门篇）》 — 踏入Go语言世界的第一步！《100天精通Go语言（精品VIP版）》 — 踏入Go语言世界的第二步！
Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
Unsupervised Image-to-Image Translation Networks 无监督图像到图像翻译网络 Ming-Yu Liu, Thomas Breuel, Jan Kautz 刘明玉，Thomas Breuel，Jan Kautz NVIDIA {mingyul,tbreuel,jkautz}@nvidia.com NVIDIA {mingyul，tbreuel，jka
Cloud Translation 价格
Cloud Translation 价格 您需要按月为 Cloud Translation 处理的内容量付费。您需要支付的具体费用取决于您使用的 API 方法和翻译模型。所列价格以美元 (USD) 为单位。 如果您使用非美元货币付费，请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。 如需详细了解价格信息，请参阅下列任一版本的 Cloud Translation 价格： C
Google Cloud Translation基本版和高级版区别
比较基本版和高级版 bookmark_border 您可以在两种 Cloud Translation 版本（基本版和高级版）之间进行选择。您使用的版本取决于您使用的客户端库或服务端点的版本。以下说明概述了两者之间的主要区别。 如果您正在规划新项目，请使用 Cloud Translation 高级版构建应用，以利用新功能和改进的服务。Cloud Translation 基本版仍然可用，但不
Django 2.1 出现的中文本地化bug；错误为：IOError: No translation files found for default language zh-CN.
错误信息： IOError: No translation files found for default language zh-CN. 解决方案： 1. 新版本的django包版本中只有zh_Hans目录，没有zh_CN,把zh_Hans目录复制一个zh_CN就Ok了 2. 在settings里面直接把LANGUAGE_CODE = ‘zh-cn’改成LANGUAGE_CODE =’z
翻译插件Translation和AndroidLocalize
目录 前言一、Translation二、AndroidLocalize 前言 两个Android Studio的插件，一个是Translation，一个是AndroidLocalize，前者是自动化翻译插件，可以选中代码中的代码进行翻译，也可在线进行查询翻译；后者是根据选中的语言进行strings文件的复制和翻译。 一、Translation ①下载插件： ②使用：
2018.8. Unsupervised machine translation: A novel approach to provide fast... 阅读笔记
Unsupervised machine translation: A novel approach to provide fast, accurate translations for more languages FB AI research Abstract 本文提出的方法由两个步骤构成：word-by-word initialization 和 translating sentenc
2018.2. Unsupervised Neural Machine Translation 阅读笔记
2018.2-Mikel Artetxe, Kyunghyum Cho-Unsupervised Nueral Machine Translation UPV/EHU, New York University ICLR2018 Abstract This paer build upon the recent work on unsupervised embedding mappings 这
2017. cheap translation for Cross-lingual NER 阅读笔记
cheap translation for Cross-lingual NER, Illinois Champaign 提出了一个生成翻译字典的 cheap translation 算法该算法可以和 wikifier features、Brown Cluster features 等结合取得更好的效果通过实验说明当 source Lan. 与 traget Lan. 相似度比较高时，可以进一步提
论文阅读：Agreement-Based Joint Training for Bidirectional Attention-Based Neural Machine Translation
双向注意力模型，尽可能使注意力在两个方向上保持一致 模型的中心思想就是对于相同的training data，使source-to-target和target-to-source两个模型在alignment matrices上保持一致。这样能够去掉一些注意力噪声，使注意力更加集中、准确。 这篇文章胜在idea,很巧妙地想到了让正反向的注意力一致来改进attention。
论文笔记：Effective approaches to attention-based neural machine translation
https://www.jianshu.com/p/1c24eba3ba9c 本论文就提出了两种简单但却有效的注意力机制，全局注意力（global）和局部注意力（local）。 本文提出的两种注意力机制（global & local）其本质区别在于，全局注意力会参考所有输入词，而局部注意力只会考虑部分输入词。 全局注意力 该注意力机制重点在于考虑所有输入的隐状态来生成语境向量。局部注意力 局部
论文笔记：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
https://www.cnblogs.com/naniJser/p/8900720.html https://blog.csdn.net/Doron15/article/details/81866095 神经机器翻译不像传统的统计机器翻译，它的目的是建立一个单一的神经网络，使这个网络能够最大化翻译效果。NMT通常是编码器和解码器的结合，编码器把源语句转化为固定长度的向量，由解码器生成翻译。这篇
codeforces 41A（Translation） Java
水题走一波，记住字符串反转函数的使用。 import java.io.BufferedReader;import java.io.BufferedWriter;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.io.OutputStreamWriter;import java.io.Print
Gym 101196D Lost in Translation （bfs）
打比赛的时候没来得及看这道题目，现在补上 题目大意就是给你一篇文章，初始状态是英文，然后给出以多种语言，和一些语言之间翻译需要的成本，然后问你找出在翻译成所有语言的最低成本，但是这里还有一个条件特别重要，那就是救过必须要满足翻译成某种语言的过程必须是最短路径，理解一下，对某一种语言来说也就是求一下该语言的所有最短路径中的最低成本 思路：首先先建一下图了当然是，这种题不用看，将字符串转化为