translator

一图看完本文 一、 计算机网络体系结构分层 计算机网络体系结构分层 计算机网络体系结构分层 不难看出，TCP/IP 与 OSI 在分层模块上稍有区别。OSI 参考模型注重“通信协议必要的功能是什么”，而 TCP/IP 则更强调“在计算机上实现协议应该开发哪种程序”。 二、 TCP/IP 基础 1. TCP/IP 的具体含义 从字面意义上讲，有人可能会认为 TCP/IP 是指 TCP 和 IP 两种协议。实际生活当中有时也确实就是指这两种协议。然而在很多情况下，它只是利用 IP 进行通信时所必须用到的协议群的统称。具体来说，IP 或 ICMP、TCP 或 UDP、TELNET 或 FTP、以及 HTTP 等都属于 TCP/IP 协议。他们与 TCP 或 IP 的关系紧密，是互联网必不可少的组成部分。TCP/IP 一词泛指这些协议，因此，有时也称 TCP/IP 为网际协议群。 互联网进行通信时，需要相应的网络协议，TCP/IP 原本就是为使用互联网而开发制定的协议族。因此，互联网的协议就是 TCP/IP，TCP/IP 就是互联网的协议。 网际协议群 2. 数据包 包、帧、数据包、段、消息 以上五个术语都用来表述数据的单位，大致区分如下： 包可以说是全能性术语； 帧用于表示数据链路层中包的单位； 数据包是 IP 和 UDP 等网络层以上的分层中包的单位； 段则表示 TCP 数据流中的信息

googletrans 是一个免费的、可调用Google Translate API接口的python库。它借助Google Translate Ajax API接口来实现文本的检测和翻译。 googletrans 的基本用法可以参考文档连接： http://py-googletrans.rtfd.io/ API特性： 快速可靠 - 它使用translate.google.com使用的相同服务器 自动语言检测 批量翻译 可自定义的服务URL 连接池（使用requests.Session的优点） HTTP / 2支持 关于库使用的注意事项： 单个文本的最大字符限制为15k。 由于谷歌翻译的网页版本的限制，此API不保证库始终正常工作。 （如果您不关心稳定性，请使用此库。） 如果您想使用稳定的API，我强烈建议您使用Google的官方翻译API。 如果您收到HTTP 5xx错误或＃6等错误，可能是因为Google已禁止您的客户端IP地址。 快速开始： 您可以从PyPI安装它： $ pip install googletrans HTTP / 2支持 这对每个人来说都很棒！ （在我的测试中速度提高了2倍）如果你想更快地获得googletrans，你应该安装超级软件包。 Googletrans会自动检测是否安装了hyper，如果安装了hyper，它将用于http网络。 基本用法

About 百度AI平台有丰富的接口供我们调用，包括人脸识别、文字识别、语音识别等，非常的方便。 想要使用该平台，首先要有一个百度账号，然后进入 百度IA开放平台 ，创建相应的应用： 进入文字识别，这时可能会提示你登录，登录完事后，进入自己的控制台，选择文字识别，然后创建应用，应用名和描述视情况填写。然后记住下图中的相关参数，后续会用到。 通用文字识别 首先要下载包： pip install baidu-aip 图片： 代码： from aip import AipOcr def initial(): """ 初始化连接 """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' return AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) def get_file_content(filePath): """ 读取图片 """ with open(filePath, 'rb') as f: return f.read() if __name__ == '__main__': client = initial() image = get_file_content('img3.png') res1 = client.basicGeneral(image) #

from googletrans import Translator def trans(text): translator = Translator() return translator.translate(text, dest='en').text if __name__ == '__main__': res = trans("我是最帅的") print(res) from googletrans import Translator def trans(text): translator = Translator() return translator.translate(text, dest='zh-CN').text if __name__ == '__main__': res = trans("Thank for reading") print(res) 一次翻译的长度是有限的，建议每一句一翻译 来源： CSDN 作者： 追梦小狂魔 链接： https://blog.csdn.net/qq_15557299/article/details/104184731

目录 translate 模块 英文翻译： 中文翻译： translate 模块 英文翻译： from translate import Translator # 英文翻译中文 translator = Translator(to_lang="chinese") s = input('请输入要转换的语句： ') translation = translator.translate('%s' %s) print(translation) 中文翻译： # 翻译 中文 --> 英文： translator= Translator(from_lang="chinese",to_lang="english") translation = translator.translate("我想你") print(translation) 来源： https://www.cnblogs.com/shaozheng/p/12194329.html

初次使用Qt国际化，记录下步骤。 一、编写代码时，使用tr函数包含要翻译的文本。 二、创建ts文件，有两种方法。 a、使用命令行，这种方法比较麻烦，不建议。 b、使用pro文件。 在pro文件中添加： TRANSLATIONS += translations/i18n_en.ts \ translations/i18n_zh.ts 然后，通过工程的菜单： 工具 -> 外部 -> 语言专家 ->更新翻译(lupdate) 可以生成ts文件； 此时生成的ts文件是在源码目录下。 四、最重要的一步，就是使用qm文件 首先，qm文件默认情况下无法像image那样被编译到可执行程序中。这样就导致有时候无法加载qm。 故写出两种方法加载文件： a、使用资源文件 创建资源文件，把qm文件包含进去。 在main函数中添加如下代码： //例：资源目录为i18nQ_INIT_RESOURCE(i18n); //编译时将资源存储在.cpp文件中，运行时连接它 然后使用QTranslator加载文件 b、使用绝对路径 将qm文件放在可执行文件目录下，在main函数添加 QString path = QCoreApplication::applicationDirPath();QDir::setCurrent(path); 直接使用文件名加载即可。 来源： CSDN 作者： fanx021 链接：

今天是最后一节对Attention is all you need pytorch实现的解析，这一节非常的简单，我将会一笔带过。 上一讲连接在此： Attention is all you need pytorch实现 源码解析01 - 数据预处理、词表的构建 - https://blog.csdn.net/weixin_42744102/article/details/87006081 Attention is all you need pytorch实现 源码解析02 - 模型的训练（1）- 模型的训练代码 - https://blog.csdn.net/weixin_42744102/article/details/87076089 Attention is all you need pytorch实现 源码解析03 - 模型的训练（2）- transformer模型的代码实现以及结构 - https://blog.csdn.net/weixin_42744102/article/details/87088748 先上github源码： https://github.com/Eathoublu/attention-is-all-you-need-pytorch 今天讲解的是translate.py ''' Translate input text with trained

人工智能越来越渗透到我们的日常生活中了。比如之前新闻报道，人工智能产生的艺术品在佳士得(Christie’s)的赞助下登上了世界拍卖的舞台，这不仅仅证明人工智能具有创造性，还可以创作出世界级的艺术品。 想成为艺术家吗？想知道如何利用AI创作艺术吗？如何用人工智能打造卢浮宫级别的艺术品？这里有生成AI艺术的奇妙小工具，人人都是达芬奇！快来开开眼界吧！ 国外最受欢迎的 AI 艺术类工具： nway ML——简单，又无需代码的一款AI工具，可以使用机器学习模型创造更多创意艺术品。 Magenta——一个开源研究项目，探索机器学习在创作过程中作为工具的作用。 GANBreeder ——使用 GANBreeder 衍生出两个图像以创建更加新奇的图像。 Processing——灵活的软件速写本和语言，用于学习如何在视觉艺术的背景下进行编程。 包括p5js（Java处理）和Processing.py（Python处理）。 [处理过程不使用AI，而是视觉艺术的绝佳工具]。 ml5.js —— ml5.js 旨在通过互联网让广大艺术家、编程人员和学生群体，可以通过机器学习激发、创作更多创意作品。 音乐/声音类 AI 工具: Magenta Studio ——基于 Magenta 的开源工具和模型，构建的音乐插件合集。 AI Duet ——可以与你一起互动的钢琴演奏。 NSynth Sound

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: For getting XLIFF/2 support in PHP, in another answer , it was suggested to use the Symfony 2 Translation component. So I downloaded it from Github into a directory ../vendor/ and naively tried to use it: <? php require_once '../vendor/Symfony/Component/Translation/Translator.php' ; require_once '../vendor/Symfony/Component/Translation/MessageSelector.php' ; require_once '../vendor/Symfony/Component/Translation/Loader/ArrayLoader.php' ; use Symfony \Component\Translation\Translator ; use Symfony \Component\Translation

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I wrote a simple language translator application using IronPython and I call the python code via a C# console application. I tested the python code separately and it works fine. However, when I call the python code via the C# application it always gives the Microsoft.Scripting.SyntaxErrorException: 'unexpected token 'append'' error message. ScriptEngine engine = Python.CreateEngine(); ScriptSource source = engine.CreateScriptSourceFromFile(@"D:\Projects\Translator.py"); ICollection<string> Paths = engine.GetSearchPaths(); Paths.Add(@"C: