机器翻译

什么是自然语言处理（NLP）？详细解读文本分类、情感分析和机器翻译的核心技术自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机理解、解释和生成人类的自然语言。打个比方，你和Siri对话，或使用谷歌翻译翻译一句话，这背后都是NLP在发挥作用。说得简单点，NLP就是让计算机变得更“懂”我们说的话、写的文字。常见的NLP任务

自动翻译 android/res/values/strings.xml一、问题自动翻译res/values/strings.xml二、解决本来想注册google 翻译api，不通过。（信用卡通过，身份证验证不通过，谁有办法？）现在用百度翻译api，官网https://fanyi-api.baidu.com/product/113

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随机森林算法source : [3](3.html)LearnUnprunedTree(X,Y)Input: X a matrix of R rows and M columns where X{}{}{~}ij{~} = the value of the j‘th attribute in the i‘th input datapoint. Each column consists of either all real values or all categorical values. Input: Y a vec

无名前端小白

接口提示信息国际化, 调用LibreTranslate 离线翻译, 国际化支持将接口返回内容进行翻译, 以适配多语言需求;前端拦截接口返回内容, 调用离线翻译服务进行翻译, 翻译之后再进行相应的提示

【python】translate报错 MYMEMORY WARNING使用python的translate包对文本进行翻译时，有时会报错：（MYMEMORY WARNING: YOU USED ALL AVAILABLE FREE TRANSLATIONS FOR TODAY. NEXT AVAILABLE IN 06 HOURS 45 MINUTES 18 SECONDSVISIT HTTPS://MYMEMORY.TRANSLATED.NET/DOC/USAGELIMITS.PHP TO TRANSLATE MORE）

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大模型之-Seq2Seq介绍Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，常用于机器翻译、文本摘要和对话系统等任务。它的核心思想是将一个输入序列转换成一个输出序列。

【机器学习】基于顺序到顺序Transformer机器翻译序列到序列(Seq2Seq)模型是深度学习中处理序列数据转换问题的关键架构。在自然语言处理(NLP)任务中，如机器翻译、文本摘要和聊天机器人等，Seq2Seq模型能够高效地将输入序列转换为期望的输出序列。

大模型与计算机视觉

大神出新品，吴恩达开源机器翻译智能体项目节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

聆思科技AI芯片

聆思CSK6大模型开发板英语评测类开源SDK详解CSK6 大模型开发套件可以对用户通过语音输入的英文单词进行精准识别，并对单词的发音、错读、漏读、多读等方面进行评估，进行音素级的识别，根据用户的发音给出相应的建议和纠正，帮助用户更好地掌握单词的发音。

微软发布多模态模型Phi-3-vision，仅4.2B，小模型大潜力前言在大型语言模型（LLM）领域，模型参数规模与性能之间一直存在着密切的联系。近年来，虽然参数规模不断攀升，但随之而来的训练成本和推理成本也成为了制约模型发展的瓶颈。为了打破这一困境，微软推出了 Phi-3 模型家族，旨在用更小的模型实现更高的性能。近期，微软在 Build 大会上发布了 Phi-3 家族的新成员——Phi-3-vision，一个仅有 42 亿参数的多模态模型，展现了小模型的巨大潜力。

深度学习实例3_卷积神经网络Cifar10数据集分类——自学笔记在Keras中已经内置了多种公共数据集，其中就包含CIFAR-10数据集官网下载链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

阿里开源编程大模型 CodeQwen1.5：64K&92编程语言，Code和SQL编程，评测接近GPT-4-Turbo阿里巴巴最近发布的CodeQwen1.5模型标志着其在编程语言模型领域的一次重大突破。这款开源模型不仅支持高达92种编程语言和64K的上下文长度，而且在多项性能评测中显示出接近或超过当前行业领导者GPT-4-Turbo的能力。

Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4近日，Nvidia推出了一款名为Llama3-ChatQA-1.5的对话问答模型。该模型在对话式问答和检索增强型生成等能力方面表现出色，在综合评测指标上甚至超越了当前业界顶尖的GPT-4模型。

Python机器翻译包Translate：多语种翻译利器Python机器翻译包Translate：多语种翻译，效果卓越！随着全球化的不断深化，跨语言沟通成为人们越来越重要的需求。而如今，Python作为一种功能强大的编程语言，正以其独特的优势和实用性，在机器翻译领域大放异彩。Python机器翻译包Translate的出现，让多语种翻译成为可能，且表现出色，为跨语言沟通架起了一座高效的桥梁。一、Python机器翻译包Translate：多语种翻译的利器 Python机器翻译包Translate是一种基于神经网络的机器翻译框架，支持多种语言之间的互译，包括英语

AI大模型系列：自然语言处理，从规则到统计的演变文章收录于AI大模型系列专栏自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。从自然语言处理的字面上来看，最重要的是“语言”二字，语言则是通过语法规则将一个个毫无联系的文字、数字和字母串联起来的。

李沐65_注意力分数——自学笔记等价于将key和value合并起来后放入到一个隐藏大小为h输出大小为1的单隐藏层1.注意力分数是query和key的相似度，注意力权重是分数的softmax结果

李沐69_BERT训练集——自学笔记1.使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征，例如word2vec或语言模型2.不更新预训练好的模型3.需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息：word2vec忽略了时序信息，语言模型只看了一个方向

李沐60_机器翻译数据集——自学笔记在这个将英语翻译成法语的机器翻译问题中，英语是源语言（source language），法语是目标语言（target language）。