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语言识别及漫画翻译
语音识别 推荐使用openai家的Whisper,同时存在对应的软件 WhisperDesktop,Buzz 目前的想法是利用whisper将音频文件进行翻译后，保存为srt文件，再通过claude去翻译 extractAfter（）：提取指定位置后的子字符串 a="1234";"1256";"1278"; f=extractAfter(a,"12") f = 3×1 string 数组 "34" "56" "78" 漫画翻译神器 ：BallonsTranslator 打开生肉漫画文件夹，生成的结果在同级目录result下，建议单独弄一个生肉漫画文件夹 关于翻译器选择，不能访问国外网站就papago 点击run 下载链接 教程视频
35200编辑于 2024-08-10 漫画翻译：manga-image-translator
翻译python -m manga\_translator --verbose --translator=m2m100 --target-lang=CHS -i C:\Users\Lenovo\Desktop \20100724092502.jpg批量翻译会在待翻译的同级目录下生成结果。 网页翻译如果想要可视化窗口，可以运行网页python -m manga\_translator -v --mode websakura翻译第一次程序下载完成后，还需要下载（模型gguf文件（）与llama.cpp 都放在一个文件夹下，sakura设置的翻译接口为http://127.0.0.1:8080文本检测为ctdOCR为mit48px\_ctc图像修复为lama\_large\_512px翻译为sakura 推荐在 venv 里装pydensecrf，https://stackoverflow.com/questions/62517791/how-to-use-pydensecrf-in-python3-7按照
53810编辑于 2025-07-09漫画翻译：manga-image-translator
主要介绍manga-image-translator跟sakura模型结合使用，不得不说，sakura模型翻译效果确实好，而且最低配置显存8G即可，我的4060也能正常运行模型。 \20100724092502.jpg批量翻译会在待翻译的同级目录下生成结果。 网页翻译如果想要可视化窗口，可以运行网页python -m manga_translator -v --mode websakura翻译第一次程序下载完成后，还需要下载（模型gguf文件（）与llama.cpp 都放在一个文件夹下，sakura设置的翻译接口为http://127.0.0.1:8080文本检测为ctdOCR为mit48px_ctc图像修复为lama_large_512px翻译为sakura翻译器设置 推荐在 venv 里装pydensecrf，https://stackoverflow.com/questions/62517791/how-to-use-pydensecrf-in-python3-7按照
51010编辑于 2025-09-15- 来自专栏GitHubDaily
开源漫画翻译神器！ AI 自动清除、填补漫画文字！
本文转自量子位，作者栗子 漫画汉化组，和动画字幕组，表面看都是翻译，可工作还是很不一样的。 比如，日文动画生肉一般没有加字幕，而漫画原本就充满了文字。 一步两步 团队说，这是一个完全自动消除漫画文字的 AI；但如果人类需要，也可以手动指定消除某一部分文字。 至于是如何擦掉文字，AI 由两个机器学习模型组成： ? 这里的成对数据，就是漫画原图，加上文字部分的 mask。 只用了 285 对数据。 抠出文字之后，就该填补背景的 ComplNet 上场了。 当然，漫画未必需要这样高度定制，脑补背景就够。 团队用了 31,497 张图来训练，其中 11,464 张是有文字的。 最终，成果斐然： ? 没事做的时候，把漫画原本的台词抹掉，练习填词，也是很健康的活动哟。 比如到了这种时候，人类会说些什么呢?： ?
9.4K20发布于 2019-08-26 - 来自专栏Puppeteer学习
MongoDB学习（翻译7）
手动构造类映射时您可以简单地通过不将字段或属性添加到类映射。当使用自动映射你需要指定应忽略该字段或属性的方法。可以使用属性编写如下编写：
47120编辑于 2022-05-09 - 来自专栏玩转Lighthouse
不用GPU搭建一个漫画自动翻译网站
简介最近因为看《我心里危险的东西》和《放学后失眠的你》然后因为太喜欢了就去看漫画了，后来又一发不可收拾就去追更漫画了。还追了一部没找到熟肉的条漫。 条漫是英语还好，我自己虽然只是四级水平的英语能力，但是可以勉强能看懂台词，实在看不懂的可以去直接各个翻译平台就行了。但是日漫还有一些本子来说说，我完全不认识日文，想去平台翻译也不太好翻译。 因为漫画不是小说，文字都是图片形式的，自己去做OCR识别再去翻译属实是折磨中的折磨。因此我就到处找能用的软件/平台终于让我找到了这个程序。试用了一下就觉得这就是我要的。 图片我个人偏向于使用离线翻译节约成本，需要其他翻译器的可以查看官方文档添加api key。翻译器列表：图片我用的是m2m100_big。 批量翻译批量翻译只支持命令行翻译命令行翻译单一图片# 如果机器有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，可以添加 `--use-cuda` 参数# 使用 `--use-cuda-limited` 将需要使用大量显存的翻译交由
2.5K50编辑于 2023-07-12 - 来自专栏狗哥的 Java 世界
漫画：7 种编程语言的学习曲线
巨人的肩膀：programmersought.com/article/35734771634/
64810发布于 2020-12-03 - 来自专栏漫画前端
漫画：7 种编程语言的学习曲线～
程序员 Dobiasd 绘制七种编程语言的学习曲线图。 这些语言是：JavaScript、Java、C++、Python、Lisp、Haskell、PHP
1K20发布于 2020-12-16 - 来自专栏GitHub专栏
漫画：7 种编程语言的学习曲线
程序员 Dobiasd 绘制七种编程语言的学习曲线图。 这些语言是：JavaScript、Java、C++、Python、Lisp、Haskell、PHP
56820发布于 2020-11-23 - 来自专栏机器学习与统计学
漫画：7 种编程语言的学习曲线
程序员 Dobiasd 绘制七种编程语言的学习曲线图。 这些语言是：JavaScript、Java、C++、Python、Lisp、Haskell、PHP
66420发布于 2020-12-08 2025年7大翻译效率工具揭晓
本次测评聚焦7款主流翻译插件，用实测数据说话，帮大家筛选出适配不同场景的高效解决方案，其中会译翻译插件凭借全场景覆盖能力、专业术语精准度及灵活适配性，在测评中占据核心推荐地位，成为多行业用户的优先选择。 ，提升团队协作效率；快捷翻译指令：自定义常用翻译指令（如 “商务邮件优化”“学术摘要翻译”），触发即生成对应结果，简化操作；翻译效率统计：多维度统计翻译时长、术语复用率、准确率，辅助优化翻译流程，明确效率提升方向 日、韩离线翻译需求，且网络环境稳定的个人用户▶ 预警提示：无网络或需要小语种离线翻译时，功能无法满足；专业文档翻译需搭配其他工具，避免影响内容准确性TOP7 推荐快鲸翻译｜★☆☆☆☆▶ 核心短板：聚焦工单场景文本片段翻译 ▶ 适用人群：仅需处理工单文本片段翻译的制造业售后团队▶ 预警提示：需配合其他文档翻译工具使用，无法满足全场景翻译需求，个人用户或多场景企业用户不建议选择二、综合对比表（文字描述）本次 7 款翻译插件横向评测 ；彩云小译适合日常中、英、日、韩等通用语种翻译，小语种及专业领域准确率不足，需人工校对；百度翻译适合个人少量翻译，批量处理上限低，无团队功能；有道翻译支持中、英、日、韩离线翻译，小语种离线需求无法满足；
1.2K10编辑于 2025-08-18- 来自专栏博文视点Broadview
漫画 | 最让程序员抓狂的7件事
后记：这篇漫画总结了让程序员头疼的一些事情：一、懂点技术，瞎指挥，这种情况在项目开发的时候比较常见，强势的甲方领导如果懂一点儿技术，很容易让乙方陷入困境：我也是做过技术的，这个需求很容易实现，你们别想蒙我
31310编辑于 2023-05-19 - 来自专栏Rust语言学习交流
【翻译】200行代码讲透RUST FUTURES (7)
我们将用一个伪reactor和一个简单的执行器创建我们自己的Futures，它允许你在浏览器中编辑和运行代码
1.5K30发布于 2020-08-05 - 来自专栏博文视点Broadview
漫画 | 程序员必须要小心的7个潜规则
后记：吴思先生在《潜规则》（中国历史中的真实游戏）一书中讲述了很多生动、有趣的官场故事，透过历史表象，揭示出中国社会在正式规定的各种制度之外，在种种明文规定的背后，实际存在着一个不成文的又获得广泛认可的规矩，一种可以称为内部章程的东西。恰恰是这种东西，而不是冠冕堂皇的正式规定，支配着现实生活的运行。潜规则与正式制度一起，构成了千百年来政治运行的内部规则。潜规则的作用甚至某种程度上超过了正式规则，对潜规则的理解和吃透不仅能够左右一个官员的保命和升迁，潜规则的运用得当与否还会影响一个王朝的兴衰甚至更替。 这篇文
24710编辑于 2023-05-19 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：7-2 管理操作
delete_selected' in actions: del actions['delete_selected'] return actions 译者：Django 文档协作翻译小组 Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。
1.1K20编辑于 2022-11-27 - 来自专栏新智元
【AI再创纪录】机器翻译提前7年达到人类专业翻译水平！
为了确保翻译结果准确且达到人类的翻译水平，微软研究团队还邀请了双语语言顾问，将微软的翻译结果与两个独立的人工翻译结果进行了比较评估（全部盲测）。 机器翻译提前7年超越业余译者，人工智能再下一城 机器翻译是科研人员攻坚了数十年的研究领域，曾经很多人都认为机器翻译根本不可能达到人类翻译的水平。 微软的这次突破，将机器翻译超越人类业余译者的时间，提前了整整7年，远远超出了众多ML研究人员的预想。 通过多轮翻译，不断地检查、完善翻译的结果，从而使翻译的质量得到大幅提升。 而黄学东也认为，今后的机器翻译领域，NMT也将成为绝对主流。“相比统计机器翻译，神经机器翻译有一个很大的提高，而这次我们新的系统，相比普通的神经机器翻译，又有一个很大的提高。”
1.1K70发布于 2018-03-21 哪款翻译工具好用？7 款实测告诉你
作为一个长期被翻译质量 “凌虐” 的学习党，我实在忍不了，决定亲自下场，测评 7 款翻译工具，看看哪个能真正拯救我于水火之中。 AI 智能翻译：运用深度学习算法，给出的翻译结果既准确又自然。再也不用担心翻译出来的东西 “翻译腔” 太重，让人读得一头雾水。 54 种语言互译：全球主流语言随意互相翻译，而且还能自动识别语种。 其他翻译工具介绍 谷歌翻译 推荐指数：⭐⭐⭐ 全球知名的翻译工具，在翻译领域那也是响当当的存在，支持多种语言。功能涵盖了文本翻译、语音翻译、图片翻译、网页翻译，基本上常见的翻译需求它都能满足。 ・多场景翻译支持・沉浸式翻译体验・全平台支持 暂无明显缺点 全能型翻译工具，外语学习首选 非常简单⭐ 第 2 名 谷歌翻译 全球知名，多种语言支持 功能丰富，涵盖文本、语音、图片、网页翻译 翻译准确性和自然度稍逊 俄语翻译效果较好 其他语种精度平庸，功能单一 俄语学习者 简单⭐⭐ 第 6 名 OpenNMT 开源框架 可定制开发 需自建模型，配置复杂 NLP 研究人员 极难⭐⭐⭐⭐⭐ 第 7 名 Apertium
3.7K20编辑于 2025-08-22- 来自专栏新智元
【深度】AI 入侵翻译，神经机器翻译进化让巴别塔7年内成真
深度学习的出现极大地变革了机器翻译：2013年以来基于神经网络的机器翻译在速度和准确度将翻译水平提升到了新的台阶。 基于词组的机器翻译（PBMT）是将句子拆分成字词后单独翻译，而神经网络机器翻译（NMT）则将输入视为一个整体进行翻译。这样做的好处是翻译时需要进行的调整少了很多。 负责人吴华博士说，谷歌翻译在基于统计的机器翻译上做得很好，处于领先地位，但是在基于神经网络的机器翻译上，百度走在了前面。并且，谷歌翻译是以英语为中心的，百度翻译的中心是中文。 截至5月7日，arXiv.org 存储库中在标题或摘要中包含 NMT 的论文共有137篇，其中2014年发表的只有7篇，2015年增加到11篇。发生突破的是2016年，发表的论文达到67篇。 “通过分析 AI 驱动的翻译的各种特征并确定其优缺点，翻译人员可以更有效地工作。翻译和口译院系需要积极主动地将AI驱动的翻译纳入课程。“他说。 未来，翻译会走向何方？
1.4K180发布于 2018-03-28 - 来自专栏生信技能树
全基因组测序的7个概念（学徒翻译）
原文链接：https://www.healio.com/hematology-oncology/learn-genomics/whole-genome-sequencing/overview-key-objectives> 什么是真核细胞 细胞构成了人类生命的基本框架，是人类生活的基本组成部分。人体由数万亿个细胞组成。人体细胞由许多部分组成，每个部分都有其特定的功能。细胞骨架由纤维网络组成，有助于保持细胞的形状，保证细胞移动。细胞骨架也有助于引导细胞器的运动，细胞器是细胞内执行某些功能的结构。细胞质是一
1.4K20发布于 2019-08-22 - 来自专栏大家一起学编程
人像转漫画
在网上，以及一些视频软件里面，我们都可以看见将人像转变为漫画的软件，那我们可不可以自己来做一个呢！ 思路分析 实现，我们需要人像转漫画，似乎我们自己写一个，以目前的能力来说，还不太现实，那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料，以及确定范围，于是，找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。 import base64 import requests client_id="aRWG06XOZ13d6hVVKx7pefwtX" client_secret="8UiNMlYI313dYPZpeW3Pxna2hkiCrBEIG = base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上，我们就完整搞定了人像转漫画的过程 encoding:utf-8 import base64 import requests def access_token(): client_id="aRWG06XOZ13d6hVVKx7pefwtX
1.7K30发布于 2021-03-29
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