在现在经济全球化的背景下，许多公司都是与外资企业有生意上的来往。在与外资企业对接的过程中我们可能需要使用到英文或者是其他外语的文档，但是这对于外语基础薄弱的小伙伴们来说就不太友好了。其实我们用可以翻译文档的软件可以解决这一问题，那么大家知道可以翻译文档的软件有哪些吗？不清楚的话，那就快来看看我分享的几款可以翻译文档的软件。 软件一：万能图片翻译器万能图片翻译器是一
当我们需要借助一些文献来支撑论文写作时，会发现某些文章是外语版的，自己翻译的话会耗费很多时间和精力。那有没有提高翻译效率的方法或者是好用的翻译软件呢？答案是有的。现在市面上涌现了很多文本翻译软件，今天我们就来聊一聊：文本翻译软件哪个好用？想学习的小伙伴可以跟着往下看哦。翻译软件推荐一：万能文字识别推荐指数：★★★★☆推荐理由：①采用AI智能识别：可以准确识别出文档、图片、视频上
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2024-09-14 11:06:30
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引言听说以后公司那边用 Tensorflow，最近就转回 Tensorflow学习一下，发现很久以前 Tensorflow 把 seq2seq 的接口又重新升级了一下，也加了一些功能，变成了一个物美价廉的全家桶（tf.contrib.seq2seq）。所以来感受一下，顺便做个记录除了最基本的 Seq2Seq 模型搭建之外，主要是对全家桶接口里的 Teacher Forcing，Atte
论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测论文作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun论文地
cnn卷积神经网络在前面已经有所了解了，目前博主也使用它进行了一个图像分类问题，基于kaggle里面的food-101进行的图像识别，识别率有点感人，基于数据集的关系，大致来说还可行。 下面我就继续学习rnn神经网络。rnn神经网络（递归/循环神经网络）模式如下：我们在处理文字等问题的时候，我们的输入会把上一个时间输出的数据作为下一个时间的输入数据进行处理。 例如：我们有一段话，我们将其分词，得到
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2024-08-16 20:53:36
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https://mp.weixin.qq.com/s/PFyDthcx4_Ys4CxUrPHhxw提到英文就头疼,可咋整??你平时怎么查生词的?回顾我学英语的路上有这么几个工具:大小号英语词典,词霸,文曲星,手机app,浏览器进翻译网站从优点考虑,现在手机查单词很方便,不论苹果系统还是安卓系统,碰到的陌生词是文本时,长按就能翻译(苹果原生,安卓装APP);若在电脑操作,使用翻译网站也超级方便,有发
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2020-09-04 17:48:30
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原著由 Dan Mantyla 编写近几年来，随着 Haskell、Scala、Clojure 等学院派原生支持函数式编程的偏门语言越来越受到关注，同时主流的 Java、JavaScript、Python 甚至 C++都陆续支持函数式编程。特别值得一提的是，在 nodejs 出现后，JavaScript 成为第一种从前端到后台的全栈语言，而且 JavaScript 支持多范式编程。应用函数式编程的
总体思想：1、同时使用CNN-RNN进行图像特征的学习，对RGB-D图像进行分类2、使用单层CNN提取图像低维特征，使用这种方法的原因在于这种低维特征能够允许物体的部分形变，从而具有一定的鲁棒性。将单层CNN的输出作为输入输入至RNN中，让RNN去学习特征间的组合关系（应该也可以理解为是RNN学习到的隐关系）3、尝试探索新的用于机器视觉的深度学习架构，在之前的用于自然语言处理和计算机视
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2024-07-26 07:55:45
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大家在平时的学习或者工作中，往往少不了要阅读外文的文献，或者将外文的文献翻译成中文。这时候就需要打开网页，然后进行搜索，非常的麻烦。既然是玩Python，小编就带领大家来打造一款多种语言翻译的软件，无需任何操作，打开就能使用，一起来看看吧。01.效果展示俗话说，“百闻不如一见”，我们首先就来给大家展示一下它的效果，让大家能直观的感受这款迷你小巧的翻译软件。然后我们在一步一步解释整个的设计过程。02
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2023-11-18 20:34:37
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背景介绍机器翻译是利用计算机将一种自然语言（源语言)转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现，快来基于此项目搭建自己的翻译模型吧。Transformer 是论文《 Attention Is All You Need 》中提出的用以完成机器翻译（Machine Translation）等序列到序列（Seq2Seq
机器翻译的研究和任务处理过程不仅涉及自然语言处理的诸多经典任务，包括数据挖掘、数据清洗、分词、词性标注、句法分析、语义分析等，而且还涉及解码算法、优化算法、建模及训练过程中各种机器学习算法的应用等。有三项重要的工作极大的推动了统计机器翻译的发展：对数-线性模型、参数最小错误训练方法、BLEU评测指标（2002）。自动评测指标BLEU的提出不仅避免了人工评价成本昂贵的弊端，而且可以直接成为模型优化的
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2024-02-13 19:22:14
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RNN循环神经网络前言一、Slot Filling(槽填充)1.Chatbot简介2.Chatbot结构3.槽的性质二、RNN(循环神经网络)1.为什么要使用RNN?2.RNN的基本结构3.Bidirectional RNN(双向神经网络)4.RNN的缺点三、LSTM(长短期记忆网络)1.LSTM的优缺点2.LSTM的结构1.遗忘门2.输入门3.输出门总结 前言本篇文章将会介绍另外一种神经网络，
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2024-10-25 15:13:37
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BLEU算法介绍和如何计算： 我们先举一个例子来说明：原文：猫站在地上机器译文 (candidate)：the the the the 人工译文 (reference)：The cat is standing on the ground 在计算1-gram(一元文法)的时候，the 都出现在译文中，因此匹配度为4/4 ，但是很明显 the 在人
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2024-09-06 19:35:35
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AlsoEasy-RecognitionTranslator前言需求分析应用场景需求提取需求补充竞品分析QQ识图百度翻译UU翻译器小结功能实现 前言 这是我的毕设作品。当时玩了《人狼村之谜》觉得很惊艳，所以想玩一下该社的别的作品：《D.M.L.C.》。但是苦于没有熟肉，自己又不会日语，正值毕业季，所以想着自己动手做一款翻译机。当然我不可能把自己的论文拿出来放在这，这里只记录实现思路和过程，大家
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2023-09-26 19:09:59
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Python 2.7.13 IDE Pycharm 5.0.3macOS 10.12.1 前言花了一点时间，半抄半写半修改的写了第一个能用的python小程序，作用是在IDE端模拟有道词典的访问，效果如下图所示，不足之处在于，当输入的中英文字符串超过一定数量，会抛出中间代码，新手并不知道怎么处理，望知道的不吝赐教初阶：交互界面首先在jupyter或者pycharm中进行交互的操作，核心语句是使用
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2023-08-08 10:20:50
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语音翻译软件，语音翻译是一种将口语语言转化为另一种口语语言的技术。它使用了语音识别技术将声音转化为文字，并使用机器翻译技术将文本翻译成目标语言的文本，最后将目标语言的文本转化为口语输出，这种操作一般需要专业的软件来进行，下面小编也是给大家整理了一下，感兴趣的小伙伴一起来看看吧！选择：FUN AI Fun AI是一款智能AI软件，它能够根据用户设定的关键词、主题等信息，自动生成高质量的文章和段落，此
原创
2023-05-31 15:54:47
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全连接神经网络和卷积神经网络他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用到深度学习
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2024-07-03 18:09:46
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卷积神经网络—不同层能够输出图像中不同层面上的细节特征；循环神经网络RNN传统RNN 全连接网络运用到NLP任务上，面临的问题：1、对于不同的输入样本，输入和输出可能有不同的长度，因此输入层和输出层的神经元数量无法固定；
2、从输入文本的不同位置学到的同一特征无法共享；
模型中的参数太多，计算量太大；1）解决办法—RNN网络结构----通过扫描数据输入的方式，使得每一个时间步的所有网络参数是共享的
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2024-07-27 15:25:38
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文章目录一、认识RNN模型1. 什么是RNN模型2.RNN模型的作用3. RNN模型的分类二、传统RNN模型1. 传统RNN的内部结构图2. 内部结构分析3. Pytorch中传统RNN工具的使用4. 输出output和hn的区别5. 优缺点三、LSTM模型1. LSTM的内部结构图2. 遗忘门3. 输入门4. 细胞状态5. 输出门6. Bi-LSTM7. Pytorch中LSTM工具的使用:8
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2024-06-16 11:36:26
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本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。RNNRNN，循环神经网络，Recurrent Neural Networks。人们思考问题往往不是从零开始的，比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息，而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息。应用到深度学习上面，如果我们想要学
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2024-07-26 09:57:47
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