翻译

1.Hello world in a container

Hello world in a container1.第一个命令docker run$ docker run ubuntu /bin/echo 'hello world'hello world在这个例子中列表项目docker run 运行了一个 containerubuntu 是一个镜像 ,docker 首先查看镜像的 docker host ,如果这个镜像不

降低产品使用复杂度是一个可能的产品创新方向

产品创新可能有若干的思路,在此提供一个可供参考的方向。这就是不断的思考现有产品或解决方案,尝试降低他的复杂度,从而降低用户使用门槛,赢得市场拓展。以驾驶汽车为例,三十年前看车是个极其复杂的事情。为什么呢?第一,汽车发动会存在各种坑,没点汽修知识搞不定。第二,汽车中途出问题的概率高,前不着村后不着店,怎么办?第三,汽车驾驶即是技术活,又是体力活,遇到湿滑路面,充分考验反应。

人工翻译还能走多远

去年,有关Google神经网络机器翻译的报道很火,在翻译圈也掀起了一番热议。AlphaGo与李世石的人机围棋大战上半年才落幕,Google又向人类的另一智慧高地发起了冲锋。那机器翻译是否会逐步,甚至最终取代人工翻译呢?文学翻译派说:绝不可能!让机器翻首唐诗试试!机器翻译派说:The future does not need translators.或者说,将来翻译这个职业可

以翻译产品为例,探讨工具型产品商业化路径

文章主要分析了目前市场上翻译类产品进行商业化变现的主要路径,希望对其他工具型产品探索商业化道路有一定的借鉴和启发作用。一、产品为什么要商业化?商业化作为产品发展的一个最终目标,是任何产品都无法逃避的一个问题。如果一个产品无法建立起来合理的商业模式实现盈利,缺乏可持续的增长点和变现方式,这个产品最终也会逐渐走向衰落。商业化的实现对产品有巨大的推动作用,因为只有实现了商业化,才

最新版 Google 翻译中国大陆可用!

由于众所周知的原因,我们知道 Google 的大部分服务在国内都无法正常使用。然而,今天(3 月 29 日)移动端的 Google 翻译都在 Android 和 iOS 上更新至 5.8 版本后,无论是网页版(原来就能使用)还是移动端的 Google 翻译,可以无障碍使用了。网页端在 appsolution 后台回复「0329」就能第一时间获取:Google 翻译的下载链接

拿谷歌翻译 PK 百度翻译,说明人们缺乏对中国互联网技术的自信

过去一周刷爆朋友圈的科技新闻,除了三星Galaxy S8之外就数谷歌翻译App开放中国地区访问这事儿。谷歌翻译App不只是支持常规图文翻译,还支持语音、文字图像扫描的实时翻译。不少媒体报道谷歌翻译App的炸裂,甚至有媒体用几个案例去评测得出结论,谷歌翻译秒杀国内一众翻译。还有人则将这一举动视作是谷歌重返中国市场的信号。然而,这些报道均对谷歌翻译App开放中国区进行了过度解读

谷歌重返中国黑科技—谷歌翻译

回归 我想大部分小伙伴(喜欢看科技类新闻)最近都有看到过新闻有提到谷歌翻译重返中国,今天想要给你分享的便是谷歌的黑科技—谷歌翻译。可能你已经看到过了别的文章有提到谷歌翻译回归,但是我想你应该并没有上手谷歌翻译这款APP,所以就让我来告诉你它的神奇之处,希望看完这篇文章后你会将你手机的翻译软件换掉(我推荐的几个小伙伴已经这样做了)。黑科技 在我上手这款APP后,给我的感觉就是

为什么 AI 能在围棋界称雄却无法攻克翻译高地?

未来机器同样会让人类翻译失业,搭起全人类无障碍交流的“巴别塔”吗?科技博客VentureBeat近日撰文称,近些年来,人工智能已经从理论应用领域破壳而出,机器学习技术渗入了智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟助手和聊天机器人等产品。随着AI影响力的不断扩张,它们会继续打破原有力量平衡,让某些行业旧貌换新颜。今天下午,柯洁在与AlphaGo的第二局比赛中投子认输,机器已

AI 谋杀同声传译究竟还有多远?

1919年,在审判德国的巴黎和会上,英法两国代表在1000多人的见证下首次借助同声传译完成了紧张的谈判过程,这也是同声传译最早的一次亮相,由此奠定了同声传译的主色调:会议语言排障和实时沟通。同声传译正在面临来自AI的威胁如今,同声传译依然扮演着极其重要的角色,世界上95%的国际会议都有专业同声传译人员坐镇,但人才的极度稀缺早就让同声传译被冠以“日进斗金”的称号。据相关资料显

AI 干起了实时翻译,我们离跨越语言的鸿沟还有多远?

AI已经运用到了实时翻译的领域中,那么我们是否离无障碍的语言沟通越来越近了?1954年,美国成功研制出了世界首个机器翻译系统,实现了俄英两种语言之间的简单转化。但由于人类语言本身的复杂性和多样性,半个多世纪以来,计算机系统对于人类语言的理解一直处于相对较低的阶段,投入实际应用的研究成果寥寥无几。直到近10年,以“深度学习”为代表的人工智能技术在语音识别、自然语言处理等基础应