最近终于把多语言功能加上了,这次就再发一篇,讲一下在asp.net core环境下如何实现多语言和本地化(Globalization and localization)功能,主要参看:ASP.NET Core 提供的服务和中间件可将网站本地化为不同的语言和文化,下面会除了介绍如何实现多语言切换还会重点讲一下如何借助工具快速的维护多个语言的资源文件。
之前总结到了ASP.NET的七大特点,只总结了2大特点,现继续总结后面的5大特点。 (3)ASP.NET支持多语言 这里说的多语言就是多种开发语言,如C#,VB.NET,无论你采用哪种开发语言,最终的程序代码都会编译为中间代码IL。 IL是所有托管应用程序的基础,托管应用程序是为.NET编写并在CLR托管环境内执行的应用程序,所以可以说IL就是.NET的语言,它是唯一能被CLR识别的语言。 为什么不同的语言编译出来的中间是一样的呢?因为这些语言共享同样的公共基础结构。 反编译工具:C:\Program Fi
ASP.NET Core中提供了一些本地化服务和中间件,可将网站本地化为不同的语言文化。ASP.NET Core中我们可以使用Microsoft.AspNetCore.Localization库来实现本地化。但是默认只支持使用资源文件方式做多语言存储,很难在实际场景中使用。有没有可能支持官方资源文件的基础上还能支持动态添加修改多语言呢,答案是有的,那就是NetPro.Globalization
在Web应用开发中,我们可能会有一些需要多语言+本地化的场景,特别在一些国际化的外资企业当中特别常见。例如,Edison所在的IT开发团队,就需要英语,中文和德语三种语言的支持,用户可以通过“切换页面语言”这个功能来切换到适合他的语言来浏览页面的内容。因此,为Web应用提供多语言,页面内容可以本地化,会扩展我们的IT系统受众范围,提升一点用户体验。
ASP.NET MVC提供一种基于元数据的验证方式是我们可以将相应的验证特性应用到作为Model实体的类型或者属性/字段上,但是这依然具有很多的不足。在这篇文章中,我结合EntLib的VAB(Validation Application Block)的一些思想通过扩展为ASP.NET MVC提供一种更为完善的验证机制。[源代码从这里下载] 目录: 一、扩展旨在解决怎样的验证问题 二、一个简单的消息维护组件 三、多语言的支持 四、基于某个验证规则的验证
自去年 BERT 论文发出,正巧半年,不光各大榜单上尽是 BERT 之名,最近公布 NAACL 最佳长论文也给了 BERT,正所谓实至名归。
如何使用 Dapr、Knative Serving 和 Dagger 构建针对特定工作流优化的自定义(和多语言)开发者体验。
BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪,则 finetune 便是烹饪之法,猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉,猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄,身上的梅花肉,五花肉,里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune,也就有各种料理之法。
对于一个需要支持多语言的Web应用,一个很常见的使用方式就是通过请求地址来控制界面呈现所基于的语言文化,比如我们在表示请求地址的URL中将上语言文化代码(比如en或者en-US)来指导服务器应该采用怎
多语言也是我们经常能用到的东西,asp.net core中默认支持了多语言,可以使用.resx资源文件来管理多语言配置。 但是在修改资源文件后,我们的应用服务无法及时更新,属实麻烦一些。我们可以通过扩展IStringLocalizer,实现我们想要的多语言配置方式,比如Json配置,PO 文件配置,EF数据库配置等等。 这里我们选用数据库配置的方式,直接查询数据库的多语言配置进行转换。
PHP是一种跨平台的服务器端的嵌入式脚本语言。它大量地借用C、Java 和 Perl 语言的语法,并耦合PHP自己的特性,使WEB开发者能够快速地写出动态产生页面。它支持目前绝大多数数据库。还有一点,PHP是完全免费的,不用花钱,你可以从PHP官方站点自由下载。而且你可以不受限制地获得源码,甚至可以从中加进你自己需要的特色。PHP脚本语言的文件后缀名是 .php
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局。笔者致力于对行业内优秀的AI项目和创意进行调研,在进行知识梳理的同时也能达成对大多数人进行AI知识科普的目的。本文主要介绍一下AI的发展给金融领域带来的一些改变,十分中肯。
在ASP.Net Core中,如果直接在Middleware中获取RouteData返回的是空值,这是因为RouterMiddleware还没执行。但有些情况下需要获取RouteData,这要怎么做呢?
今天,Scott Hanselman在其博客上宣布《ASP.NET 5 is dead - Introducing ASP.NET Core 1.0 and .NET Core 1.0》,ASP.NET 5已经被判死刑,Scott在其中也解释了改名的根本原因:之前称之为“ASP.NET 5”确实让人感觉这是ASP.NET 4.6的升级版,比其功能更加强大,未来会替代ASP.NET 4.6。其实不是的,因为“ASP.NET 5”是另起炉灶开发,和 ASP.NET 4.6是并行独立的关系。 所在现在的名字变动如
在毕业之后,读者写过了大量的文章和开源项目,正是坚持一边学习一边输出,所以笔者最终从一个生菜鸡进化为一个熟菜鸡。
微软就给 VisualStudio 2019 一个在线安装工具,需要通过命令行输入参数才可以离线下载
DotNetNuke(简称DNN)是一个免费、开源、可扩展、几近完美的内容管理系统。可广泛应用于商务网站、企业内网(Intranet)和外网网站、在线内容发布网站。Dotnetnuke是建立在微软ASP.NET平台之上的一套Web应用框架。Dotnetnuke是微软第一次向开源说"Yes"的里程碑。Dotnetnuke 是门户网站的未来。
今天给大家推荐几个可以在线编程的网站。对于大部分开发者可能会不屑使用在线的网站,认为在自己电脑安装环境不是很简单的事情么。但是你很有可能临时需要一台电脑去测试一段简单的代码,也有可能想要分享一段代码给别人,也有可能你想要学习很多语言,又不想一一安装编程环境。那么今天推荐的网站肯定满足你的需求。
如果你的网站需要被世界各地的人访问,访问者会使用各种不同的语言和文字书写习惯,那么创建一个支持多语言的网站就是十分必要的了,这一篇文章就讲述怎么快速合理的创建网站对多语言的支持。接下来通过一个实例来讲
C#语言与.NET初步认识 C c#是微软公司在2000年6月发布的一种能全新的、简单的、安全的、面向对象的程序设计语言,是专门为.NET的应用而开发的语言。它吸收了C++、VB、Delphi、Java等语言优点,体现了当今最新的程序设计技术的功能和精华。C#读作——CSharp. NET 也称doNet,一般值Net Framework 框架,是一种平台。是微软为开发应用而创建的一个平台。 作用 - 桌面应用程序——WinForm(Client/Server),例如:QQ - Web 应用程序——
微软程序员最好的时代来了 每过一段时间就有人跳出来说微软不行了,.NET不行了,然后就去舔Java, 但是一直让我觉得比较奇怪的是,几年以后那些人还在用.NET,而且继续喷着.NET, 舔着JAVA, 在我看来,这些人和那些天天喷自己的公司,却依然在那个公司,天天喷中国,却依然在中国的那些人是一样的。 语言只是工具 因为我不是非常熟习JAVA, 所以我不知道JAVA擅长做什么,但是我觉得.NET能做的事,基本上JAVA应该都能做,就像我认为JAVA能做的事.NET基本也都能做一样。但是奇怪的是我经常看到的是
随着经济全球化的深入,许多中国品牌纷纷开始在海外市场开疆扩土。实现全球化意味着你的产品或者应用需要能够在全球各地的语言环境使用,我们在进行海外业务的推进时,需要面对的最大挑战就是多语言问题。实现好多语言系统的本地化,更方便快捷的修改多语言文案能让你的产品在各个国家地区里有更强的产品竞争力和更好的用户体验以及更低的维护成本。以此为目标,在vivo外销项目的发展过程中我们经过多次迭代,最终结合公司中间件的能力,实现了一套完整的多语言解决方案。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires,Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示,那么多语言BERT(M-BERT)在上面学到了什么呢?多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢?
实现动态切换语言,Demo 做了三种语言库可以切换,包括资源文件的定义,实体对象属性设置,后台代码Controller,IAuthorizationFilter,HtmlHelper的实现,做法比较简单易学易用,配合我之前发布的# MVC Scaffolding SmartCode-Engine 更新 模板中新增了多语言资源文件的生成功能,发现我的这个框架和目前很流行的ABP框架是类似更有点像收费版的Asp.net Zero,只是我做的更加轻量级,更方便,更快速,可惜Asp.net Core 下的Scaffolding这块扩展不想MVC5那么容易.这块还需要研究,下一步就准备升级到asp.net core.
本项目主打一个一处配置多语言,多处使用的想法。助力项目方便快捷实现国际化(多语言)。 主要解决的问题:
Dubbo 是比较流行的服务治理框架,国内不少大厂都在使用。以前的 Dubbo 使用的是私有协议,采集用的 hessian 序列化,对于多语言生态来说是极度的不友好。现在 Dubbo 发布了新版本 v3,推出了基于 gRPC 的新协议 Triple,完全兼容 gRPC。目前和几个小伙伴正在探索 ASP.NET Core 接入 Dubbo 生态的可行性,本文算是一个先行测试。
纸壳CMS已经从架构上支持多语言。但是多语言功能默认是没有开启的。您可以从设置中开启多语言,或者随时关闭它,您可以随时进行切换。
随着神经网络机器翻译的快速发展,为了实现多语言之间的相互翻译,通常需要构建多个一对一的翻译模型。一方面每个翻译模型需要大规模存储和计算资源,从而多语言翻译的存储和计算消耗非常巨大;另一方面多语言翻译在独立模型下无法实现知识共享。近年来,使用一套框架解决多语言机器翻译任务受到人们越来越多的关注。多语言机器翻译不仅可以有效的解决资源消耗和知识共享问题,同时由于参与翻译语言对的扩充,对于低资源和零资源翻译任务上有了一定程度的提升。本次分享会上我们:
如上图所示,主要就是提供了三个方法,不过在了解具体实现前先看一下组件中是如何使用多语言的。
随着全球化的推进,多语言处理成为自然语言处理(NLP)领域的一个关键挑战。本文将深入研究NLP在多语言处理中的应用,探讨其原理、常见技术和面临的挑战。通过详细解析多语言处理的实践,我们将了解如何有效地处理不同语言的文本数据。
作者丨陈怡然 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=Heggj7GSZ5 网页地址:https://mtg-benchmark.netlify.app/ 1 前言 随着
在本文中,作者提出了M3P,一个多任务、多语言、多模态预训练模型 ,通过多任务预训练目标将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。M3P的目标是学习通用的表示,可以将以不同方式出现的对象或以不同语言表达的文本映射到一个公共语义空间。
来源:机器之心本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下,中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
Multilingual是NLP中的研究热点之一,其中的一个研究方向是如何构建多语言预训练语言模型,实现不同语言的在隐空间的对齐,一个模型支持多语种的NLP任务,同时利用数据丰富的语言提升数据较少的语言效果。这篇文章就为大家整理了Multilingual多语言预训练语言模型的套路,包括XLM、XLM-R、ERNIE-M、Unicoder、ALM等5个经典模型,以及这些模型之间的演进关系。
现在很多企业为了能获取更多的用户资源,就会找互联网公司帮忙搭建企业网站,要求互联网公司根据企业的产品以及用户特征搭建符合企业形象的网站。有些企业是做外贸行业,所以网站就要多语言切换的按钮,那么网站建设怎么设置多语言?
crystal译·yesky 一个程序,速度是一件非常令人渴望的东西。一旦代码开始工作,接下来Java
选自code.facebook 作者:Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言,如果想要让其应用支持多种语言,则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier,应用于「未知」语言上,成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上,超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上,人们使用的语言超过
Meta 提出的单个多语言模型,首次超过最佳双语模型,赢得了著名的 WMT 竞赛。
WPML是WordPress的一个插件。简单来说,插件扩展了基本的WordPress CMS功能。在我们的情况下,WPML让WordPress支持多语言。 请注意!自动翻译功能不是这个插件的一部分,但你可以直接从开发者那里购买作为单独的付费服务。 WPML允许作者使用不同的语言编写内容并进行翻译。它还包括高级功能,用于翻译管理和专业内容翻译的接口。 使用WPML不需要任何技术或编程技能。网站管理员可以安装它并将其转换为多语言网站,而无需编码。WPML包括完整的API,用于与其他插件和翻译系统集成。这样,开发人员就可以轻松地使用WPML并将其产品转换为多语言。
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
AI 科技评论按:如今 Facebook 有超过一半的用户使用英语以外的语言,使用了超过 100 种语言。这也给 Facebook 提出了一个巨大的挑战,针对 Facebook 这种服务规模下,使用机器学习和自然语言处理方法(NLP),为每个人提供紧密贴合他们常用语言的良好用户体验。为了更好地服务于 Facebook 社区,无论是通过提供多语言的类似 Recommendations 和 M Suggestion 这样的服务,还是训练系统来检测和删除违规内容的,都需要一种更好的方法来将自然语言处理方法(NLP)拓展到更多语言上去。
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力,该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准(McEval),包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比,在多语言的编程能力上仍然存在较大差距,绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral,DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
目前,神经机器翻译(NMT)已经成为在学术界和工业界最先进的机器翻译方法。最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。近期的工作开始探索去扩展这种办法以支持多语言之间的翻译,也就是通过只训练一个模型就能够支持在多个语言之间的翻译。
在过去的几年里,机器翻译(MT)系统的质量有了巨大的进步,神经机器翻译(NMT)的发展打破了世界各地的语言障碍。
Meta(facebook)采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn),他是一位Meta人工智能研究科学家,现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一,著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展,该领域面临的最新挑战,以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
随着大模型的发展,尤其是近来各种开源大模型的发布,如何对各种模型进行充分并且准确的评估变得越来越重要。其中一个越来越受到认可的方向就是利用人类考题来检验模型,从而可以测试模型的知识及推理能力。例如对于英文模型,MMLU 已经被广泛用来评估模型在多个学科上的表现。类似的,最近中文社区也涌现了例如 C-Eval 以及 GAOKAO 这种利用中文试题来测试模型,特别是中文模型的表现。
作者丨宋珍巧 1 简介 多语言机器翻译旨在用一个模型实现多语向的翻译功能,从而可以减少线上需求的模型数量,同时提升低资源语言的翻译性能。目前已有的多语言模型大多基于 Transformer 建模,受限于翻译性能和推理速度。基于该问题,字节跳动人工智能实验室在 "switch-GLAT: Multilingual Parallel Machine Translation via Code-Switch Decoder" 这篇论文中提出一个叫做 switch-GLAT 的非自回归多语言翻译模型。 给定一个源语言
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云