3.1 APP 内的本地化切换 iOS APP 内的本地化切换【修订】 3.2 一个语言对应多个字符串资源文件的方案 3.3 iOS本地化字符串指定参数顺序(应用：app内的多语言切换) iOS...本地化字符串指定参数顺序(应用场景：app内的多语言切换)【修订】 前言 使用本地化功能，可以轻松地将应用程序翻译成多种语言，甚至可以翻译成同一语言的多种方言 如果要添加本地化功能，需要为每种支持的语言创建一个子目录...当本地化的应用程序需要载入某一资源时，如图像、属性列表、nib文件，应用程序会检查用户的语言和地区，并查找相匹配的本地化文件夹。...如果找到了相应的文件夹，就会载入这个文件夹中的资源 I、nib& info.plist 本地化 本地化前的准备 先创建本地化文件夹（zh-Hans.lproj），让应用程序支持对应的语言环境，并选择选择当前需要本地化的资源..."]; III、字符串本地化 应用场景： iOS APP 内的国际化切换 （对话框中的文字）、 应用名称本地化 3.1 APP 内的本地化切换 【iOS APP 内的国际化切换】1、字符串的本地化
为什么要本地化css？ 因为我发现在某些网络下，https渠道的多说的css无法加载，所以我就本地化了多说的css。 多说js本地化的教程大家都很熟悉了吧，其实本地化css也很类似。...:"多说缩略名",theme:"none"}; 这样你的网站的多说就不会加载多说的默认主题了，不影响多说的自定义css哦。...步骤二 多说外观设置 下载多说的css，首先去多说后台找到设置→外观，看一下自己用的是哪个主题外观，对应的下载下面的链接地址。...的后面，然后你将得到一份完整的的属于自己的css。...补充说明 多说css里面有很多的多说相关的图片，这个根据需要也可以将图片下载下来，然后传到主机，再将原本css里引用的图片改成自己的图片地址，不去依赖多说。因为图片很多这里就不一一说明了。
AI大模型本地化测试是确保模型在本地环境中能够正常运行、满足性能要求并符合预期功能的关键步骤。以下是AI大模型本地化测试的详细流程和方法。...一、测试目标功能验证：确保模型在本地环境中能够完成预期任务（如文本生成、分类、翻译等）。性能评估：测试模型的推理速度、资源占用和吞吐量。稳定性检查：验证模型在长时间运行和高负载下的稳定性。...模拟高并发请求，测试系统的稳定性。4.兼容性测试测试内容：验证模型与本地硬件、操作系统和依赖库的兼容性。测试方法：在不同硬件配置和操作系统上运行模型。检查依赖库版本是否兼容。...六、实际案例1.DeepSeek本地化测试：在医疗场景中，测试DeepSeek模型的病历翻译和临床辅助决策功能。验证模型在高并发请求下的稳定性和响应速度。...2.Llama本地化测试：测试Llama模型在本地设备上的推理性能。检查模型对多语言输入的处理能力。通过以上测试流程和方法，可以确保AI大模型在本地化部署后能够稳定、高效地运行，并满足实际应用需求。
AI大模型的本地化部署，是将原本在云端运行的大型人工智能模型，转移到本地的硬件设备上运行。这种部署方式，在数据隐私、网络延迟、成本控制等方面，都有着重要的意义。...以下是关于AI大模型本地化部署的一些关键方面。1. 本地化部署的优势：数据隐私： 本地部署可以最大限度地保护敏感数据，避免数据在传输和存储过程中泄露的风险。...离线运行： 本地部署使得应用可以在没有网络连接的情况下运行，提高了应用的可用性。2. 本地化部署的技术难点：硬件资源限制： 大模型通常需要大量的计算资源和内存，如何在有限的硬件资源上运行，是一个挑战。...安全问题： 本地化部署需要注意本地设备的安全，防止模型被恶意使用。3. 本地化部署的关键技术：模型量化： 通过降低模型的精度，减小模型的大小，提高运行速度。...随着硬件资源的不断提升和模型优化技术的不断发展，本地化部署的应用前景将更加广阔。
AI本地化大模型的维护是确保模型在部署后能够持续高效运行、适应新需求并保持安全性和稳定性的关键环节。以下是AI本地化大模型维护的主要内容和方法。一、维护目标1.性能优化：确保模型在长期运行中保持高效。...使用增量学习技术，避免全量训练的高成本。通过A/B测试验证新模型的效果。3.数据管理与更新管理内容：确保训练数据和输入数据的质量。定期清理和更新数据集。...确保数据传输和存储的安全性。维护方法：定期进行安全性测试（如对抗样本检测）。使用加密技术保护数据传输和存储。更新安全策略，防止未授权访问。...4.安全测试工具：Adversarial Robustness Toolbox：检测模型对抗样本的鲁棒性。OWASP ZAP：检查数据传输和存储的安全性。...通过以上维护内容和方法，可以确保AI本地化大模型在长期运行中保持高效、安全和稳定，满足实际应用需求。
使用方法 ，创建一个NavigationUtil.js的文件，把代码复制过去 import React, {Component} from 'react'; class NavigationUtil...goPage(params, page) { const navigation = NavigationUtil.navigation; console.log('NavigationUtil中的navigation...NavigationUtil; 使用之前还需要初始化一下,创建一个HomePage页面贴上这个代码NavigationUtil.navigation = props.navigation; import React...from 'react'; import DynamicTabNavigator from '.....default HomePage; 使用示例 onClick(()=>{ NavigationUtil.goPage( { //这里放传递过去的参数
本地化大模型的步骤通常包括以下几个关键环节。1.需求分析明确目标：确定本地化大模型的具体用途，如文本生成、翻译、问答等。资源评估：评估本地硬件资源（如GPU、内存、存储）和预算。...2.模型选择预训练模型：选择适合任务的开源预训练模型，如GPT、BERT等。模型大小：根据硬件条件选择合适的模型规模。3.环境准备硬件配置：确保有足够的GPU、内存和存储。...8.部署本地部署：将模型部署到本地服务器或边缘设备。API接口：提供RESTful API或gRPC接口供其他应用调用。9.监控与维护性能监控：持续监控模型性能。模型更新：定期更新模型以保持最佳性能。...10.文档与支持文档编写：记录模型训练、部署和维护的详细步骤。技术支持：提供必要的技术支持，解决使用中的问题。11.安全与合规数据安全：确保数据在训练和推理过程中的安全。...通过这些步骤，可以成功在本地环境中部署和运行大模型，满足特定需求。
原因是 Swift 包需要额外的信息去决定使用哪些本地化的内容，就目前来看，如果包里有目标内容，它们将只使用目标的基本本地化，否则使用包的默认本地化。...现在有两种方式我们可以实现本地化：使新的本地化在 app target 中可用或启用混合本地化。...在本例中，因为 app target 是用 UIKit 构建的，并且在添加新的本地化时选择了启动 storyboard 进行本地化（如上视频所示），所以已经有一个本地化文件。...允许混合本地化 虽然采用 app target 的本地化是首选方法，因为他确保了所有页面的一致性，并且只允许少数受支持的地方使用，但还有另一种方法允许包内容被本地化，而不必在主项目之外。...这个设置将会告诉 app target 在不同的 target 或功能使用不同本地化是可以的，当添加新的本地化资源时， app 本地化会自动工作。
LanguageManager 2、应用内切换语言生效的技术实现:采用销毁根控制器，重新进入一次 3、本地化字符串指定参数顺序 效果 ?...划重点 1、字符串的本地化 2、自定义解析本地化字符串的工具类LanguageManager 3、例子：登录界面切换中英文（内含demo） 应用内切换语言生效的技术实现: 1、销毁根控制器，重新进入一次...选 make Localize代表会将Localizable.strings加入到英语的本地化文件夹en.lproj中去 ?...//程序的本地化,引用国际化的文件 #define QCTLocal(x, ...)...或者 找不到key对应的值，NSLocalizedString将直接返回key这个字符串 1.2 本地化字符串指定参数顺序 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
AI 大模型本地化部署的调试是一个复杂但至关重要的过程，它确保模型在本地环境中的正确运行和性能优化。以下是一些关键的调试方面。1....环境准备与验证：硬件兼容性： 确保本地硬件（CPU、GPU、内存等）满足模型运行的最低要求。 验证硬件驱动程序（如 CUDA、cuDNN）是否正确安装和配置。...精度验证： 比较本地运行的模型与云端或参考模型的输出，评估本地模型的精度损失。 使用适当的指标（如准确率、召回率、F1 分数）量化模型性能。...性能调试：推理速度： 测量模型在本地设备上的推理速度（如每秒处理的图像数、每秒生成的文本数）。...通过以上调试方法，可以有效地提高AI大模型本地化部署的成功率，确保模型在本地环境中稳定、高效运行。
AI大模型本地化部署的运营，涉及多个层面的考量，从技术维护到用户体验，再到可能的商业模式。以下是一些关键的运营方面。1. 技术维护与更新：模型更新： AI大模型需要定期更新以保持其性能和准确性。...建立有效的模型更新机制，包括增量更新和版本控制。 考虑如何安全、高效地将更新推送给本地部署的模型，尤其是在带宽有限的环境中。...定制化服务： 为企业用户提供定制化的本地部署解决方案，满足其特定的业务需求。开发者生态： 提供API，或者SDK，可以使得开发者，可以基于本地部署的大模型进行开发。5....关键考量：成本效益： 平衡运营成本和收益，确保本地化部署的商业可行性。技术演进： 关注AI技术的最新发展，及时更新产品和服务，保持竞争力。...通过综合考虑以上各个方面，可以有效地运营AI大模型本地化部署，实现其商业价值和社会价值。
不论是完成度最高的中文版 v1.12，还是最新加入的葡萄牙文版 v1.14，各语言的本地化内容还未完成，这是一个进行中的项目。如果读者有兴趣对现有本地化工作提供支持，请继续阅读。...什么是本地化 翻译是以词表意的问题。而本地化在此基础之上，还包含了过程和设计方面的工作。 本地化和翻译很像，但是包含更多内容。除了进行翻译之外，本地化还要为编写和发布过程的框架进行优化。...如何启动本地化工作 不同语言的本地化工作都是单独的功能——和其它 Kubernetes 功能一致，贡献者们在一个 SIG 中进行本地化工作，分享出来进行评审，并加入项目。...贡献者们在团队中进行内容的本地化工作。因为自己不能批准自己的 PR，所以一个本地化团队至少应该有两个人——例如意大利文的本地化团队有两个人。这个团队规模可能很大：中文团队有几十个成员。...已经启动的的本地化工作同样需要支持。如果有兴趣为现存项目做出贡献，可以加入本地化团队的 Slack 频道，去做个自我介绍。各团队的成员会帮助你开始工作。 下一步？ 最新的印地文本地化工作正在启动。
AI大模型本地化部署的优化，旨在提升模型在资源受限的本地环境中的运行效率和性能。以下是一些关键的优化策略。1. 模型压缩与优化：模型量化： 通过降低模型权重和激活值的精度，减少模型大小和计算量。...知识蒸馏： 训练一个较小的“学生”模型来模仿大型“教师”模型的行为，在保持性能的同时减小模型体积。 这使得在资源有限的设备上运行更轻量级的模型成为可能。2....推理引擎优化：选择高效的推理引擎： 使用针对本地部署优化的推理引擎，如TensorFlow Lite、ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等。...这些引擎能够提供更好的性能和兼容性。推理引擎配置： 根据本地硬件配置和模型特点，调整推理引擎的参数，以达到最佳性能。 例如，调整线程数、缓存大小等。4....通过综合应用这些优化策略，可以显著提升AI大模型在本地环境中的运行效率和性能，满足各种应用场景的需求。
AI大模型本地化面临多个技术难点，主要集中在计算资源、模型优化、数据管理、部署与维护等方面。以下是主要的技术难点及其挑战。...3.数据管理与隐私保护数据本地化：本地化部署需要将数据存储在本地，可能涉及数据隐私和安全问题。数据质量：本地数据可能规模较小或质量不高，影响模型性能。...通信开销：分布式训练中，节点间的通信可能成为瓶颈。负载均衡：确保各计算节点的负载均衡，避免资源浪费。7.模型更新与维护持续学习：大模型需要定期更新以适应新数据，但本地化部署可能缺乏足够的计算资源。...9.能源消耗与散热高能耗：大模型训练和推理需要大量电力，本地化部署可能面临能源限制。散热问题：高性能硬件运行时产生大量热量，需要有效的散热解决方案。...混合云部署：结合本地和云端资源，灵活分配计算任务。自动化工具：使用自动化工具（如AutoML）简化模型训练和调优过程。通过解决这些技术难点，可以更好地实现大模型的本地化部署和应用。
AI大模型本地化部署具有多方面的优势，这些优势使得在某些特定场景下，本地部署成为更优的选择。以下是一些主要优势。1....数据隐私与安全：本地部署意味着敏感数据无需离开本地环境，从而显著降低了数据泄露的风险。对于那些处理高度敏感数据的行业（如金融、医疗等），本地部署能够满足严格的数据隐私法规和要求。2....成本控制：长期来看，本地部署可以减少对云计算资源的依赖，从而降低运行成本。尤其是在需要持续运行AI模型的场景下，本地部署能够避免长期支付云服务费用。4....提高性能稳定性：本地部署可以充分利用本地硬件资源，提供更稳定和可靠的计算能力，避免受到云服务可能存在的网络波动或服务中断等外部因素的影响。...总而言之，AI大模型本地化部署在数据隐私、响应速度、成本控制、离线运行等方面具有显著优势，适用于对这些方面有较高要求的应用场景。
什么是本地化 翻译是以词表意的问题。而本地化在此基础之上，还包含了过程和设计方面的工作。 本地化和翻译很像，但是包含更多内容。除了进行翻译之外，本地化还要为编写和发布过程的框架进行优化。...如何启动本地化工作 不同语言的本地化工作都是单独的功能——和其它 Kubernetes 功能一致，贡献者们在一个 SIG 中进行本地化工作，分享出来进行评审，并加入项目。...贡献者们在团队中进行内容的本地化工作。因为自己不能批准自己的 PR，所以一个本地化团队至少应该有两个人——例如意大利文的本地化团队有两个人。这个团队规模可能很大：中文团队有几十个成员。...已经启动的的本地化工作同样需要支持。如果有兴趣为现存项目做出贡献，可以加入本地化团队的 Slack 频道，去做个自我介绍。各团队的成员会帮助你开始工作。...最新的印地文本地化工作正在启动。为什么不加入你的语言？ 身为 SIG Docs 的主席，我甚至希望本地化工作跳出文档范畴，直接为 Kubernetes 组件提供本地化支持。
大模型本地化部署，因其在数据隐私、低延迟、成本控制等方面的优势，在多个领域展现出广泛的应用前景。以下是一些主要的应用场景。1....隐私敏感型应用：金融领域： 本地部署可以保护客户的敏感财务数据，用于风险评估、欺诈检测等。医疗领域： 在本地处理患者的医疗记录，用于疾病诊断、药物研发等，符合严格的隐私法规。...实时对话系统： 在本地设备上运行对话模型，实现快速响应和自然的交互体验。3. 离线运行型应用：军事领域： 在没有网络连接的战场环境中，使用本地部署的AI模型进行情报分析、目标识别等。...个人用户： 个人用户可以在本地设备上，运行自己偏好的大语言模型，对本地文档进行隐私的查询，或者进行各种本地化的AI功能。5....智能城市： 在本地节点上处理交通数据、环境数据，实现智能交通、智能环保等。总而言之，AI大模型本地化部署的应用场景非常广泛，并且随着技术的不断进步，其应用范围还将进一步扩大。
详见 https://github.com/radex/SwiftyUserDefaults
作为一名新成员，翻译可能是帮助社区项目最简单的方法。 本地化的优化通常是较小的改动，你无需了解项目完整的上下文， 甚至都不需要在任务跟踪系统中添加任务。...在之前，所有语言的本地化资源文件都是集中保存在 Jenkins Core 以及各个插件中的。而在 该提议中，每个语言都可以有一个单独的本地化插件，例如：简体中文插件。...终于，经过半年多的时间， 本地化支持插件和 简体中文插件已经可以支持各种类型的本地化资源文件（包括： Messages、属性以及帮助文件等）。...在 Daniel Beck 的帮助下，完成了“本地化支持插件”的发布； 在 Liam Newman 的帮助下完成了 JEP-216， 当然还包括社区中很多参与到中文本地化工作的贡献者。...中文本地化特别兴趣小组 我们相信，这个特别兴趣小组能够给 Jenkins 的中文用户带来更好的使用体验，并聚集更多来自中国的贡献者。
浅谈 web 前端开发中的国际化 一文中做过详细的介绍。如何避免误用本地化，可以注意以下 10 点： 1....直接硬编码文字 将文字直接嵌入代码将极大地拖慢软件本地化的进度，翻译者不得不阅读代码以决定哪些段落需要翻译。同时，这将使得本地化代价高昂且翻译的一致性难以保证。...基于特定语言的像素尺寸 UI 布局 不同的语言文字有着迥异的长度和密度。 如果对此一无所知，就可能在本地化过程中造成没有足够的布局空间，文字可能会超出控件，从而不得不在翻译后重新调整设计。...有时同一种语言会根据使用它的国家不同而有所区别，因为不同的地域会造成口语和拼写的微妙差别（如 en-GB 和 en-US）。仅指定了语言，而不指定国家代码，会让本地化变得困难。...尽早地、频繁地测试本地化工作，防止错误越积越多 作为开发者，可以引入自动化测试工具并针对本地化和编码进行测试 总结 总之，基于源语言开发软件时，就应该时刻保持本地化意识。
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