在开篇之前，我想先问大家一个问题，在你在追日番或美剧的时候，是否曾因日语或英语能力不佳，而饱受苦等熟肉视频发布的痛苦？
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。
作为一名中年人，要和处在时代风口浪尖上的00后们交流，总需要准备一些单词表，比如这种：
项目地址：https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator
作者：Chunyang Chen、Ting Su、Guozhu Meng、Zhenchang Xing、Yang Liu
之前基于有道翻译的翻译工具，有访问限制，超过一定次数后会提示访问过于频繁，后来发现百度翻译API，如果月翻译字符少于200万是不收取费用的，所以可以利用百度通用翻译API做一个翻译工具
在知乎上偶然看到了一个基于深度学习的翻译器DeepL，实际体验了一下，确实发现比Google Translate, 百度翻译等工具好用，因此最近抛弃了之前的翻译工具，开始往DeepL切换，毕竟在阅读英文内容的过程中还是有很多单词和词组的意思不了解。最近在阅读DeepMind的一篇文章的时候，看到一段有意思的话，对比了一下，发现DeepL真的比竞品厉害，更加加速了我抛弃之前工具的速度。具体什么例子呢，如下细说。
感觉如何？是不是很酸爽？很显然这返回的信息不适合前后端交互，别着急，下面介绍解决方案
这个翻译器是基于OCR技术制作的，也就是说，你只需在界面上截图，即使是游戏、动画新番的字幕，也能截屏翻译。
在日常工作中，为了提高工作时的效率，我常常会在闲暇时光去网上冲冲浪，寻找那些能够给我工作工作带来帮助的网站或者 APP。而随着时间的推移，我的收藏夹藏货越来越满了。秉承着独乐乐不如众乐乐，就想着随便挑几个分享出来，让大家也开心开心！
1 - 编程语言 1.1 编程 编程： 就是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。 计算机程序： 就是计算机所执行的一系列的指令集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的，所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 注意：上面所定义的计算机指的是任何能够执行代码的设备，可能是智能手机、ATM机、黑莓PI、服务器等等。 1.2 计算机语言 计算机语言指用于人与计算机之间通讯的语言，它是人与计算机之间传递信息的媒介。
我们在日常生活中经常看到二维码，QR码节省了很多用户的时间。 我们也可以用python库qrcode为网站或个人资料创建独特的QR码。
几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。
1 - 编程语言 1.1 编程 编程： 就是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。 计算机程序： 就是计算机所执行的一系列的指令集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的，所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 1.2 计算机语言 计算机语言指用于人与计算机之间通讯的语言，它是人与计算机之间传递信息的媒介。 计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言和高级语言三大类。 实际上计算机最终所
编程：就是计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。
编程：就是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
本文介绍了一种用于神经网络机器翻译的全并行文本生成方法，该方法通过同时考虑多个可能的派生计划来生成翻译，从而显著减少了延迟。通过使用自回归模型和非自回归模型，作者展示了在翻译任务中，该方法在质量和速度方面均取得了显著的优势。
前两天吃了平哥的一波狗粮，他给女朋友写了一个翻译软件，自己真真切切的感受到了程序员的浪漫。在学习requests请求的时候做过类似的Demo，给百度翻译发送一个post请求可以实现任意词组的翻译，利用周六周日将那段代码进行了进一步优化加了一个交互界面，有了今天的翻译软件。
【新智元导读】 谷歌昨天夜间进行了本年度规模最大的一场硬件发布会，一口气发布了多款新品，包括拍照完爆iphone 8 Plus的手机、笔记本电脑、能实时翻译的耳机、价格亲民的音箱、电子笔、摄像头等。从软件到硬件，谷歌现在已经全面AI化。本文带来这些产品的全面介绍，带你一览谷歌的AI黑科技。最值得注意的是，被谷歌收购后的DeepMind现在已经开始为谷歌产品提供产品支持，DeepMind宣布WaveNet的升级版本正被用于各个平台上生成Google Assistant的声音。 先来看看本场发布会的5大亮点：
ECMAScript：规定了JS的编程语法和基础核心知识，是所有浏览器厂商共同遵守的一套JS语法工业标准。 更多参看MDN: MDN手册
微软将其神经网络翻译技术融入缺乏AI硬件的智能手机，该应用程序现在可以为iOS、安卓和亚马逊Fire设备提供更高质量的神经网络翻译服务。
美国麻省理工学院（MIT）官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能，并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中，神经网络不断调整数千个内部参数，直到能够可靠地执行一些任务，例如识别数字图像中的对象，或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近，计算机科学家开发了一些巧妙的技术，可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近
机器之心报道 参与：路雪、李泽南 近日，一家名为 DeepL 的创业公司发布了自己的神经翻译工具，引起了业内关注。据称在盲测与 BELU 分数测试中，这款全新翻译系统的性能远超来自谷歌、微软和 Facebook 三家巨头的同类产品。对于我们来说，DeepL 唯一的问题就是何时能够支持中文了。 谷歌、微软和 Facebook 等科技巨头已在机器翻译领域耕耘多年，但一家名为 DeepL 的创业公司最近推出的翻译工具又将这一领域向前推进了一步。DeepL 与它的竞争对手相比速度相同，而且更加准确而精密。 目前，D
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---- 新智元报道 来源：智源研究院 【新智元导读】国内首个支持18种语言的文图生成模型AltDiffusion-m18来了。 当前，非英文文图生成模型选择有限，用户往往要将 prompt 翻译成英语再输入模型。这样不仅会造成额外的操作负担，并且翻译过程中的语言文化误差，会影响生成图片的准确性。 智源研究院 FlagAI 团队首创高效训练方式，使用多语言预训练模型和 Stable Diffusion 结合，训练多语言文图生成模型 —— AltDiffusion-m18，支持18种语言的文图生成
去年圣诞节，我和我的妻子去了家乡佛罗里达的皮尔斯堡，并且经常光顾海滩上的一家当地人场所。在那儿，我们遇到了一对来自英国中部地区的夫妇。音乐很响，喝酒也很闹，所以很难听清楚。另外，即使他们“似乎”在说英语，但有时理解他们在说什么仍然是一个挑战。我以为我在澳大利亚的时光会给我足够的语言能力，但是，可惜，很多东西都超出了我的想象。不止是一般的 “soccer 是 football” 或 “trunk是 boot” 之类的困惑。
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.
轻量，快速，稳定，可编排的组件式规则引擎 / 流程引擎。拥有全新设计的 DSL 规则表达式。组件复用，同步 / 异步编排，动态编排，支持超多语言脚本，复杂嵌套规则，热部署，平滑刷新规则等等功能，让你加快开发效率！
Meta 在近日的「用人工智能构建元宇宙」的讨论会上，展示了最新的 AI 黑科技 「Builder Bot」 ，并且在此次会议上 Meta 公布了关于构建元宇宙的人工智能计划，其中包括通用语言翻译系统、对话 AI 系统CAIRaoke，人工智能推荐系统 TorchRec 等。
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。
我们在做跨境电商/外贸的时候，总是难免会遇到沟通交流的翻译问题，因为翻译人才人工成本高、小语种翻译招人困难等各种原因，许多跨境电商商家客服总是难以很好地解决与外国客户沟通的问题，客服销售总是依赖于复制粘贴翻译这种繁琐又效率低下的方式对客户提供服务。
编程：就是让计算机为解决某个需要解决的问题而使用某种程序设计语言编写的代码，并最终得到我们想要的结果。
理解人类行为，如细粒度标注和分析，在以人为中心的多模态智能领域[21, 25, 93]至关重要，并且可以从人机交互和机器人技术到医疗保健和安保的具身智能中受益。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在这篇博客里，我会主要针对第一个模型的代码进行解析。在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能。 论文以及Tensorflow官方教程介绍： Z
翻译软件一大堆，谷歌、有道、百度等等。段落翻译效果，只有谷歌一家勉强能用。对于PDF文档翻译，对不起，谷歌也是无能为力。
我们在日常工作过程中，经常会遇到文字识别的场景，一款好用的 OCR 工具也是非常重要的，能帮助我们极大的提高工作效率。
选自Vas3k.com 作者：Ilya Pestov 英语版译者：Vasily Zubarev 中文版译者：Panda 实现高质量机器翻译的梦想已经存在了很多年，很多科学家都为这一梦想贡献了自己的时间和心力。从早期的基于规则的机器翻译到如今广泛应用的神经机器翻译，机器翻译的水平不断提升，已经能满足很多场景的基本应用需求了。近日，Ilya Pestov 用俄语写的机器翻译介绍文章经 Vasily Zubarev 翻译后发表到了 Vas3k.com 上。机器之心又经授权将其转译成了汉语。希望有一天，机器自己就能
网络安全公司Zscaler 表示，近日Google 已经在Google Play应用商店中删除了17个传播Joker恶意软件的应用程序。
ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛，如Hive 词法文件是Antlr3写的；Presto词法文件也Antlr4实现的；SparkSQL词法文件是用Presto的词法文件改写的；还有HBase的访问客户端Phoenix也用Antlr工具进行SQL解析的等等。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
编译型和解释型的定义是对立存在的，但也可以在一个语言中同时存在。比如 java 语言同时兼有编译型和解释型特点。整个流程如下：
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摩斯密码是一种将文本信息作为一系列通断的音调、灯光或咔嗒声传输的方法，无需特殊设备，熟记的小伙伴即可直接翻译。它以电报发明者Samuel F. B. Morse的名字命名。
最近，美国知名商业杂志《Fast Company》评出了全球50家最具创新力公司，搜狗入选中国地区前十。
作者|DANIEL TERDIMAN 阅读时长：3分钟 提到人工智能，大部分人会想到当前非常热门的领域，比如“人机大战”，自动驾驶、图像识别，语音识别等等，但你知道人工智能还能帮农民分拣黄瓜吗？ Andreessen Horowitz合伙人Frank Chen认为人工智能并不能是某些人专有的，应该是人人都能使用的一项技术。 迈阿密大学图书馆——数字馆藏（来源：Flickr） 人工智能（AI）对自动驾驶汽车、面部识别和自动翻译的实现起着非常重要的作用，并且这项技术最近得到了大量关注。但在硅谷，
1.机器语言>汇编语言>高级语言 语言是人与人的一种交流工具，就比如我现在用汉语来写这篇博文来交流探讨技术问题；程序设计语言也是如此，只是交流对象不是人而是机器。我可以用汉语来写博文，也可以用英语来写（假如我英语熟练）；我可以用PHP来写一个网站，也可以用ASP.NET来写。这就说明语言的本质就是一种交流工具，而我选择哪种语言来交流并不会影响我要的结果。然而在实际中到底要选用那个语言确要根据具体情况而定，这是个成本问题，比如我如果今天脑子抽筋要用日语，那我写着也累（关键是也不会）、读者或许也会骂娘了。 早期
今天给大家介绍以色列理工学院Kira Radinsky课题组发表在CIKM会议上的一篇文章“Multi-Property Molecular Optimization using an Integrated Poly-Cycle Architecture”。分子先导优化是药物发现的一项重要任务，重点是生成类似于候选药物但具有增强属性的分子。大多数先前的工作都集中在优化单个属性上。然而，在实际环境中，作者希望产生满足多个约束条件的分子，例如，效力和安全性。同时优化这些属性是困难的，主要是由于缺乏满足所有约束的训练样本。作者在文章中提出了一种基于集成多循环架构(IPCA)的多属性分子优化新方法，该架构分别学习每个属性优化的转换，同时限制所有转换之间的潜在嵌入空间，能生成同时优化多个属性的分子。同时，作者提出了一种新的损失函数，它平衡了单独的转换并稳定了优化过程。我们评估了优化两个属性——多巴胺受体(DRD2)和药物相似性(QED)的方法，结果表明基于IPCA的多属性分子优化方法优于之前的先进方法，尤其是当满足所有约束且训练样本稀疏的情况。
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