语言翻译

Abstract 概述 ：我们提出了一种新的方法，利用最近的发展神经机器翻译(NMT)，生成对抗性网络(GANs)和运动生成来生成手语。我们的系统能够从口语句子中生成手语视频。与当前依赖于大量注释数据的方法相反，我们的方法需要最少的注释和骨架级别的注释来进行培训，我们通过将任务分解为专门的子流程来实现这一点。 方法 ：我们首先将一个NMT网络和一个运动图(MG)结合起来，将口语句子翻译成手语姿势序列。生成的姿态信息用于生成生成模型，生成逼真的手语视频序列。这是第一种不使用经典图形头像的连续符号视频生成方法。 数据集 ：我们在PHOENIX14T手语翻译数据集上评估了我们的方法的翻译能力。 我们为文本到注释的翻译设置了基线，开发/测试集BLEU-4的分数为16.34/15.26。 我们还将使用广播质量评估指标，定性和定量地演示我们的方法对于多手势者和高清的视频生成功能。 Introduction 和口语一样，手语也有自己的语法规则和语言结构。这使得口语和手语之间的翻译成为一个复杂的问题，它不是简单地将文本映射到手势的逐字逐句的练习。图1演示了语言的标记化和它们的顺序是不同的，它需要机器翻译方法来找到一种口语和手语之间的映射，这需要考虑到它们的语言模型。 SLR的工作： 将手势序列映射为口语，提供手势序列的文本，如【17】【48】，那是因为觉得耳聋的人能自如地阅读口语

1.jsp的脚本和注释 jsp脚本： 1）<% java代码 %> ------------------- 内部的java代码翻译到Service方法的内部 2）<%= java 变量或表达式%> ------ 会被翻译成Service方法内部的out.print() 3）<%!java代码%> --------------------- 会被翻译成Servlet的成员的内容 jsp的注释：不同注释的可见范围是不同的 1）Html注释：<!-- --> 可见范围：Html源码，Jsp源码，翻译后的Servlet页面 2）java注释 ： // /**/ 可见范围：jsp源码 ，翻译后的Servlet 3）jsp注释：<%-- --%> 可见范围：jsp源码 2.jsp的运行原理------jsp的本质就是Servlet jsp在第一次被访问时会被Web容器翻译成servlet，再执行 过程： 第一次访问---->helloServlet.jsp---->helloServlet_jsp.java---->编译运行 PS：被翻译后的servlet在Tomcat的work目录中可以找到 3.jsp的指令 jsp的指令是指导jsp翻译和运行的命令，jsp包括三大指令： 1）page指令 --- 属性最多的指令（实际开发中page指令默认） 属性最多的一个指令，根据不同的属性

编程语言分类 一、机器语言 只要谈到计算机基础，有一个东西是我们无法避免的，那就是编程到底是什么？ 现在想象这样一个场景，如果奴隶来自不同的国家，作为尊贵而又穷逼买不起管家的奴隶主的我们则需要和奴隶有一定的沟通才能控制奴隶。 如果把奴隶换成计算机，由于计算机以二进制的形式存储数据的，如果我们想要奴役计算机，则需要使用二进制编写程序。也就是说，如果我们需要和计算机沟通，那我们必须得会二进制代码编程。而这个二进制编码则是使用机器语言编程，直接操作硬件。它的优缺点如下： 优点：执行效率高（还能再快吗？不能了。） 缺点：开发的效率低 1.1机器语言编程 由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成了计算机的机器语言，用机器语言编程的程序陈伟目标程序。只有目标程序才能被计算机直接识别和执行。但是机器语言编程的程序无明显特征，难以记忆，不便阅读和书写，且依赖于具体机种，局限性大，机器语言属于低级语言。 用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所使用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一条数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作。编写程序花费的时间往往是十几运行时间的几十倍或几百倍。而且，编程的程序全部是0和1的指令代码，直观性差，还容易出错

from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。 人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。 图1 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。 这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。 图1形象化展示了人类在看到一副图像时是如何高效分配有限的注意力资源的，其中红色区域表明视觉系统更关注的目标，很明显对于图1所示的场景，人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置。 深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。 Encoder

The Big Varnish Picture varnish概况 本节将回答这个问题：“varnish”到底是什么，命名的点点滴滴。 varnish两个主要的部分是在varnisd项目中的两个进程。第一个进程被叫做“the manager”,主要功能是告诉你，系统管理员，发生了什么。 第二个进程被叫做“the worker”或者是“the child”，这个进程是实际处理你http请求的进程。 当你启动varnishd，manager进程启动，一旦manager处理完所有的命令行参数，child进程就开始启动了。如果child进程down掉，manager进程会重启child，自动的，无需干预。 这样设计的主要原因是为了安全考虑，manager为了能监听在80端口，以root运行，但是child进程只需要很小的权限。 manager进程是互动的，提供了CLI-命令行接口，可以手动，脚本以及程序调用。CLI提供Varnish处理HTTP请求的几乎全部控制，同时我们已经竭尽全力，以确保你不应该需要重新启动varnish，除非你需要修改最底层的东西。 CLI是远程访问安全的，使用简单灵活的PSK -- Pre Shared Key，所以很容易集成到你的业务或者绑定到你的CMS 所有的这些都包含在 Starting and running Varnish 比如，子进程怎样处理http请求

编程语言分类 一、机器语言 只要是谈到计算机基础，有一个东西是我们无法避免的，那就是编程到底是什么？我只放图，其他的你们自己YY。 [ 现在来想象这样一个场景，如果奴隶来自不同的国家，作为尊贵而又穷逼买不起管家的奴隶主的我们，如果需要控制奴隶，则需要和奴隶有一定的沟通才能控制努力。 如果把奴隶换成计算机，由于计算机以二进制的形式存储数据，如果我们要奴役计算机，则需要使用二进制编写程序。也就是说，如果我们需要和计算机沟通，那我们必须得会二进制代码编程。而这个二进制代码编程则是使用机器语言编程，直接操作硬件。它的优缺点如下： 优点：执行效率高（还能在快吗？有的话，马都累死了…） 缺点：开发的效率低（有本事你把下图的代码翻译翻译） [ 1.1机器语言编程 由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算机的机器语言，用机器语言编程的程序称为目标程序。只有目标程序才能被计算机直接识别和执行。但是机器语言编写的程序无明显特征，难以记忆，不便阅读和书写，且依赖于具体机种，局限性很大，机器语言属于低级语言。 用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作

论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址： https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明：小编翻译论文仅为学习，如有侵权请联系小编删除博文，谢谢！ 小编是一个机器学习初学者，打算认真研究论文，但是英文水平有限，所以论文翻译中用到了Google，并自己逐句检查过，但还是会有显得晦涩的地方，如有语法/专业名词翻译错误，还请见谅，并欢迎及时指出。 摘要 　　为机器学习应用程序学习一个好的特征的过程可能在计算上非常昂贵，并且在数据很少的情况下可能会变得困难。一个典型的例子就是一次学习设置，在这种情况下，我们必须仅给出每个新类的一个示例，就可以正确的做出预测。在本文中，我们探索了一种学习孪生神经网络的方法，该方法采用独特的结构自然对输入之间的相似性进行排名。一旦网络被调整好，我们就可以利用强大的判别功能，将网络的预测能力不仅用于新数据，而且适用于未知分布中的全新类别。使用卷积架构，我们可以在单次分类任务上获得近乎最先进的性能，从而超过其他深度学习模型的强大结果。 　　人类展现出强大的获取和识别新模式的能力。特别是，我们观察到

编程语言分类 一、机器语言 只要是谈到计算机基础，有一个东西是我们无法避免的，那就是编程到底是什么？我只放图，其他的你们自己YY。 现在来想象这样一个场景，如果奴隶来自不同的国家，作为尊贵而又穷逼买不起管家的奴隶主的我们，如果需要控制奴隶，则需要和奴隶有一定的沟通才能控制努力。 如果把奴隶换成计算机，由于计算机以二进制的形式存储数据，如果我们要奴役计算机，则需要使用二进制编写程序。也就是说，如果我们需要和计算机沟通，那我们必须得会二进制代码编程。而这个二进制代码编程则是使用机器语言编程，直接操作硬件。它的优缺点如下： 优点：执行效率高（还能在快吗？有的话，马都累死了…） 缺点：开发的效率低（有本事你把下图的代码翻译翻译） 1.1 机器语言编程 由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算机的机器语言，用机器语言编程的程序称为目标程序。只有目标程序才能被计算机直接识别和执行。但是机器语言编写的程序无明显特征，难以记忆，不便阅读和书写，且依赖于具体机种，局限性很大，机器语言属于低级语言。 用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作

无监督机器翻译一 机器翻译 Word Translation without Parallel Data 基线方法 相似性度量方法 对抗训练 改进 结果比较 无监督模型选择的验证标准 机器翻译 目前主流的机器翻译模型都是有监督的，本文主要介绍无监督机器翻译。Facebook某课题组在无监督机器翻译方面发表了四篇论文，四篇论文一脉相承，层层深入，前一篇都是后一篇的基础，对于无监督机器翻译的学习有很大的帮助。今天先介绍第一篇，下面是这四篇论文的标题链接： Word Translation without Parallel Data - ICLR’18 Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only - ICLR’18 Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation - EMNLP’18 Cross-lingual Language Model Pretraining Word Translation without Parallel Data 文章前后脉络有些乱，其实仔细阅读发现文中主要是用无监督方法和有监督方法做对比，有监督方法又叫基线方法，文中叫Procrustes，该方法和三种相似度度量方法（NN、ISF、CSLS

On Java 8中文版 英雄召集令 这是该项目的GITHUB地址： https://github.com/LingCoder/OnJava8 广招天下英雄，为开源奉献！让我们一起来完成这本书的翻译吧！ 如果您在阅读本书的过程中有发现不明白或者错误的地方，请随时到项目地址发布 issue 或者 fork 项目后发布 pr 帮助译者改善！不胜感激！ 书籍简介 本书原作者为 [美] Bruce Eckel，即《Java 编程思想》的作者。 本书是事实上的 《Java 编程思想》第五版。 《Java 编程思想》第四版基于 JAVA 5 版本；《On Java 8》 基于 JAVA 8 版本。 快速阅读传送门 目录阅读： 进入 GitHub 完整阅读： 进入 Gitee 完整阅读： 进入 翻译说明 本书排版布局和翻译风格上参考了 阮一峰 老师的 中文技术文档的写作规范 采用第一人称叙述。 由于中英行文差异，完全的逐字逐句翻译会很冗余啰嗦。所以本人在翻译过程中，去除了部分主题无关内容、重复描写。 译者在翻译中同时参考了谷歌、百度、有道翻译的译文以及《Java编程思想》第四版中文版的部分内容（对其翻译死板，生造名词，语言精炼度差问题进行规避和改正）。最后结合译者自己的理解进行本地化，尽量做到专业和言简意赅，方便大家更好的理解学习。 由于译者个人能力、时间有限，如有翻译错误和笔误的地方