translator

之前用python2和wxpython写过一个,到现在都基本忘完了，这次用python3写个命令行的。 #coding=UTF-8 import urllib.request import urllib.parse import json import argparse ''' ************************************ @FileName : Google Translator @Author : auo @Description : 模拟浏览器POST表单提交实现谷歌翻译 @link : http://my.oschina.net/auo ************************************ ''' languages = ['zh-CN', 'en', 'de', 'ja', 'ru', 'fr'] class GoogleTranslator(object) : def __init__(self) : self.userAgent = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/30.0.1599.69 Safari/537.36'} self.requestUrl =

原文地址：https://blog.golang.org/generics-proposal 原文作者：Ian Lance Taylor 本文永久链接：https://github.com/gocn/translator/blob/master/2021/w3_a_proposal_for_adding_generics_to_go.md 译者：cvley 校对：guzzsek 泛型提案 我们提出一个Go语言变更提案，用于让类型系统和函数支持类型参数，类型参数使通用编程模式成为可能。 为什么支持泛型？ 泛型可以提供强大的构建代码块，让代码共享和程序构建更加简便。泛型编程意味着可以先实现功能和定义数据结构，而准确的类型可以留到后面指定。比如，一个操作某些任意数据类型切片的函数，当函数被调用时才会指定实际的数据类型。或者，一个存储任意类型的数据结构，当创建这个数据结构实例时，才会指定实际存储的类型。 自从Go在2009年首次发布后，泛型的支持一直都是最常见的语言特性需求之一。在之前的博文中，你可以了解更多泛型有用的原因。 尽管泛型有明确的使用场景，但将它融入到像Go一样的语言中是非常困难的。在Go中首次（有缺陷的）添加泛型的尝试可以追溯到2010年。在过去的十年中也有多次其他的尝试。 在过去的几年中，我们在设计草案上的一系列工作，最终形成了一个基于类型参数的设计方案

(点击图片进入关卡) Sdrawkcab 雇佣兵帮火能提供强大的火力... 如果任何人都可以说他们的语言。 简介 Sdrawkcab 雇佣军正在为即将到来的食人魔攻击提供 intel！ 使用你的宠物使用 event.message 属性来解密他们说的话。 默认代码 # 你的宠物应该翻译命令。 def onHear(event): # 宠物听到的消息在event.message中 message = event.message # 如果消息是 "North"： if message == "North": # 宠物说 "Htron"。 pet.say("Htron") # 如果消息是 "South"： if message == "South": # 宠物说 "Htuos"。 pass # 如果消息是 "East"： # 宠物说 "Tsae"。 # 分配事件处理程序。 pet.on("hear", onHear) while True: enemy = hero.findNearestEnemy() # 不要攻击Brawlers。 if enemy and enemy.type != "brawler": hero.attack(enemy) 概览 我们的侦察兵在营地附近看到了几组打斗者。 幸运的是，我们有几个雇佣的大炮。 不幸的是，炮兵不理解我们的语言。 当你的英雄在战斗时

使用这些命令行翻译器将英式英语转换为美式英语（或反之）。 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。 幸运的是，有开源方案可以将“英式”翻译成“美式”。我们可能使用相同的语言，但是我们共同的言语却比多塞特郡沙夫茨伯里的之字形山要曲折得多！ 如果你碰巧在酒吧有 Linux 笔记本，那么你可以使用方便的开源命令行程序，它就叫 美英英语翻译器 （MIT 许可证）。 我在我的改造运行 Linux 的 MacBook 上安装这个翻译器： $ npm install -g american-british-english-translator 这需要我首先 安装 Node.js 。 声明！ 除了翻译单词和短语，美英英语翻译器还能分析（嗯，剖析）文档。我用一个叫《独立宣言》的流行文件试了一下。它分析并返回了许多结果。其中一个比较有趣的是： fall: issue: Different meanings（意思不同）

Translate Shell 是一个支持 Google Translate、Bing Translator、Yandex.Translate 和 Apertium 翻译引擎的 命令 行翻译器，默认使用的是Google Translate 引擎。 $ trans 'Saluton, Mondo!' Saluton, Mondo! Hello, World! Translations of Saluton, Mondo! [ Esperanto -> English ] Saluton , Hello, Mondo ! World! 除了普通查询用法，还可以以交互的方式使用： $ trans -shell -brief > Rien ne réussit comme le succès. Nothing succeeds like success. > Was mich nicht umbringt, macht mich stärker. What does not kill me makes me stronger. > Юмор есть остроумие глубокого чувства. Humor has a deep sense of wit. > 學而不思則罔，思而不學則殆。 Learning without thought is labor lost,

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：刘俊寰 　　看番，周更太慢！ 　　想看原版漫画，不会日语，愁死个人！ 　　虽然现在在各大社交媒体上都有民翻，但是想看的漫画偏偏太过小众，没人翻译！ 　　 　　别急别急，救星来了。 　　去年，一位叫作石渡祥之佑的小哥开发了一个 AI系统Mantra ，该系统 结合了特定于漫画的图像识别技术、机器翻译和外语排版自动化技术 ，也就是说， 能够直接在漫画原文上实现翻译 。 　　 　　要知道，在日本，漫画的出版占到了整体出版物的 40% ，人工翻译费用更是高达 每本200,000到300,000日元 。 　　这项AI技术不仅 提升了漫画翻译的速度，翻译的成本也降低了60-70% 。 　　说到这，文摘菌想到AI也曾帮助中国爽文成功出海，看来AI对文化产业仍然有十分重要的贡献。 　　这个项目在开发初期就接受到了来自东京大学FoundX计划、IPA、东大IPC计划的支持。最近，DEEPCORE、DMM VENTURES、Legend Co、天使投资等更是对其投资 8000万日元 。 　　 　　看得出来，大家对漫画出海抱有十分强烈的信心和希望。 　　而且敲黑板划重点，Mantra服务预计 将在7月正式对外开放 ，本年度的精神支柱就靠它了。 　　剑指海外发行，Mantra实现的不只是简单的文本翻译 　　Mantra主要实现了两项功能，首先是 机器翻译 ，在这方面

hello，小伙伴们，大家好，如果你是个vnr翻译软件的忠实用户，但是遇到某些游戏无法提取文本，并且没有找到有热心人公开发布的特殊码，找了很多关于OCR（文字识别）技术的存在，下载了很多已经有的OCR翻译器，但是使用体验都觉得很不理想，今天这个开源项目： Dango-Translator 推荐给你，希望可以给你提供帮助。 效果展示 翻译界面： 翻译效果（翻译源为彩云小泽）： 配置API、翻译源码 功能说明： 原理：该软件为OCR翻译器，OCR利用了百度AI的文字识别，原理为通过识别图片上的外文文字并进行翻译； 适用范围：包括但不限于，galgame、rpg游戏、模拟器游戏、外文视频、网页游戏、pdf图片版文献等等，一切能显示在电脑屏幕上的文字； 翻译接口：百度、腾讯、彩云、google等等共12个翻译源； 译文语种：日语、英语、韩文（会考虑加入其它的，但是目前必要性不大）； 其它详细情况参见软件版内配置的使用教程； 功能流程： 通过截图的方式获取需要翻译的屏幕区域坐标； 通过坐标截图（可自动），并发送至百度AI的文字识别接口； 获取识别好的文字后发送给百度、腾讯、彩云等翻译接口； 结果反馈至GUI界面； 开源地址：https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator 今天的推荐不知道大家喜不喜欢？如果大家喜欢话，请在文章底部留言或点赞

2020 CVPR : Domain Adaptation for Image Dehazing [paper] : http://export.arxiv.org/pdf/2005.04668 这篇文章之所以能够在 CVPR 发表，真的是因为该文章确实切中了目前基于深度学习去雾算法的要害，即依据大气光物理模型生成的人工合成雾图像与真实拍到的雾图像是不一样的。也就是说，大家一直广泛应用的大气光物理模型只是雾图像产生的一个近似图像，而非真实图像。在人工合成数据集上训练的去雾模型，自然是不能适应于真实雾图像的高质量去雾。 本人是第一次接触 Domain Adaptation 相关的研究内容，DA 其实是解决上述问题的一个非常合适的方法。 种豆南山下 的知乎上对 DA 做了比较全面的介绍，墙裂推荐学习，相关连接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/53359505 。 Abstract Image dehazing using learning-based methods has achieved state-of-the-art performance in recent years. However, most existing methods train a dehazing model on synthetic hazy images, which are

查看华为开发者联盟网站的机器学习服务业务介绍（ https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMS-Guides/ml-introduction-4 ） 引子 想必有很多小伙伴喜欢外出旅游，能去海外玩一圈那是更好不过了，旅游前大家一定会对吃、穿、住、行、游玩路线做各种攻略，然后满怀期待的出发… 想象中的旅游 出发前，想象中的旅游目的地可能有漂亮建筑： 好吃的美食： 漂亮的小姐姐： 悠闲的生活： 实际中的旅游 但现实中，大家如果到了语言不通的地方，大概率可能会遇到如下麻烦： 让人懵圈的地图 梦幻菜单 魔性的路标指示牌 商场中琳琅满目的商品 太难了 拍照翻译帮你忙 有了华为HMS ML Kit 文本识别和翻译服务，以上这些都不是问题，今天就来给大家介绍一下，怎么样使用华为HMS ML Kit提供的SDK来开发一个拍照翻译服务。简单来讲完成拍照翻译小应用的开发只需要两大步： 文本识别 先拍张照片获取图片，然后把获取的图像帧送到华为HMS ML Kit文本识别服务做文本识别 华为文本识别服务同时提供离线SDK（端侧）和云侧两种方式，端侧免费可实时检测，云侧识别种类和精度更高。本次实战我们采用云侧提供的能力。 文本识别特性 规格（HMS 4.0 ） 端侧 支持中日韩 云侧多语种 中、英、法、西、泰语等19个语种 倾斜识别

Vim是Vi编辑器的一个很大的改进版本，增加了很多新特性:多级撤销、语法高亮、命令行历史记录、在线帮助、拼写检查、文件名补全、块操作、脚本语言等等。 环境 Centos7.7 Minimal vim-8.2.221 安装VIM8 需要先安装依赖包还有常用工具包： [root@localhost ~]# yum -y install git ncurses-devel ruby ruby-devel lua lua-devel perl perl-devel python3 python3-devel python2-devel perl-ExtUtils-Embed lrzsz cmake wget gcc gcc-c++ unzip 从github仓库下载最新的vim安装包 [root@localhost ~]# git clone https://github.com/vim/vim 开始编译安装vim [root@localhost ~]# cd vim-master/ [root@localhost vim-master]# ./configure --with-features=huge \ --enable-rubyinterp=yes \ --enable-luainterp=yes \ --enable-perlinterp=yes \ --enable