本文主要介绍HBase在滴滴内部的一些典型使用场景，如何设计整个业务数据流，让平台开发者与用户建立清晰、明确、良好的合作关系 背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、
背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 多语言支持 HBase提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线RD所使用的开发语言各有偏好
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
世界 500 强的华为，旗下设有华为开源软件能力中心。是基于华为开源战略新成立的部门。承担开源新技术扫描与规划、开源技术研究、开源开发方法探索、开源社区运营和开源能力构建及管理等相关工作。本期，就为大家整理了华为的开源项目：
LinguaNex是一个多语言连接中心，主打一个一处配置多语言，多处使用的想法。让项目方便快捷实现国际化（多语言）。
互联网时代的到来，企业的需要与国际接轨。这就面临一个问题不是所有的人都能看懂网上语言，如果你的网站仅仅使用中文，根据用户使用母语的搜索习惯，那些不以中文为母语的客户们，将很难在你的网站上做过多的停留，所以网站做多语言适配的重要性不言而喻。
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：
快速小结：LocaleResolver接口的实现类获得Locale对象，Locale对象告诉MessageSource从哪个配置文件获得消息！
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。
-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;
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
Hbase有两套thrift接口（thrift1和thrift2）,但是它们并不兼容。根据官方文档，thrift1很可能被抛弃，本文以thrift2整合为例。
MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。
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。
公司业务遍及全球各地，对应业务系统国际化就是顺理成章的事情。最近就接手了一批新老系统的国际化任务，这里把一些探索经验、案例记录下来。本身改造和探索过程包括.NET MVC的，以及.NET CORE WEB API的，但这里旧版MVC的就不描述了，重点介绍netcore下的国际化方案。国际化重点在于多语言支持，以及多时区支持，本文就从这两个方面入手。
一、Lucene介绍 1、简介 Lucene 是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 2、官网 http://lucene.apache.org/ 3、优点 成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。基
通过Vue CLI可以方便的创建一个Vue项目，但是对于实际项目来说还是不够的，所以一般都会根据业务的情况来在其基础上添加一些共性能力，减少创建新项目时的一些重复操作，本着学习和分享的目的，本文会介绍一下我们Vue项目的前端架构设计，当然，有些地方可能不是最好的方式，毕竟大家的业务不尽相同，适合你的就是最好的。
国内最早开源的RPC框架，由阿里巴巴公司开发并于2011年末对外开源，仅支持Java
上周，谷歌AI团队开源了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，收获3000多星！
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。
尤其是在2015-2017期间，Spring Cloud刚刚面世，Dubbo停止维护多年，很多公司在设计自己的RPC框架时，都会基于Spring Cloud做二次开发。并且会大量使用Spring Cloud Netflix相关的模块与代码。
跨境独立站，面向的是全球国家，每个国家都有自己的语言，譬如：英语，德语，法语，俄语，西班牙语，葡萄牙语，韩语，日语，阿拉伯语，越南语，缅甸语，等等。每个国家通常使用自己的语言搜索和浏览网站。
甲方要求实现 App 国际化多语言,正好抽个时间弄了下,害,被自己蠢到死,特意记录下.
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
近年来，人工智能生成内容（AIGC）在各行各业中崭露头角。AIGC通过生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容，为用户提供了丰富的体验和强大的工具。在这些技术中，自然语言处理（NLP）作为生成文本和理解语言的核心技术，起到了至关重要的作用。本文将深入探讨NLP技术在AIGC中的突破，并通过代码实例展示其应用。
一个 ChatGPT + i18n 的工具，帮你快速翻译生成多语言 locale 文件；借助 gpt 能够更好的结合 context 的能力，相比基于 google translate 等 API 搭建的对单个 key-value 逐一翻译的工具翻译效果要好很多。
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据，如历史订单记录，日志数据，监控 Metrics 数据等等，HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
关键字：兼容后端多语言体系,免binding一体化后端，llvm cling:全栈全范式语言系统
问题导读 1.什么是spark？ 2.spark编程模型是什么？ 3.spark运维需要具有什么知识？ 4.spark如何监控？ 5.如何搭建开发spark? 微信中带不上链接，导致每次发一些认为
引言：本文将介绍如何使用Flutter开发一个支持多语言和主题设置的聊天应用，并结合ChatGPT实现智能聊天功能。
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。
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
刚刚在Google I/O 大会上，Google发布PaLM2及超过 25 款由 PaLM 2 提供支持的新产品和功能。这意味着 PaLM 2 将最新的高级人工智能功能直接引入我们的产品和人们——包括全球消费者、开发人员和各种规模的企业。它的能力到底怎么样？让我们详细的看一看。
可以参考 https://github.com/AutoGeneralAI/gpt-pdf
---- 新智元报道 来源：智源研究院 【新智元导读】国内首个支持18种语言的文图生成模型AltDiffusion-m18来了。 当前，非英文文图生成模型选择有限，用户往往要将 prompt 翻译成英语再输入模型。这样不仅会造成额外的操作负担，并且翻译过程中的语言文化误差，会影响生成图片的准确性。 智源研究院 FlagAI 团队首创高效训练方式，使用多语言预训练模型和 Stable Diffusion 结合，训练多语言文图生成模型 —— AltDiffusion-m18，支持18种语言的文图生成
http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50921678
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。
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
Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM（应用性能管理：Application Performance Management）工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。我们知道，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。
2、除了在插件内部contenscript background 和 popup之间传递消息以外，其他网站也可以给插件发送消息。方法如下 首先，需要增加配置 externally_connectable:{matches:[“https://*.xxx.com/”]}指定允许哪些网站可以给当前插件发送消息，相当于白名单，只有在白名单中的站点发送的消息，扩展才会监听
年前，个人换了大数据岗位，目前主要从事大数据分析和大数据算法相关工作。在前期数据分析师岗位的基础上，虽然只是增加了一个"大"字作为前缀，但所涉及的技术栈和工作理念其实还是有很大变化的，其中打交道最为频繁的当从一个关键词说起：Apache。
本文就简单介绍一种改造现有程序以支持内容多语言的思路。我们希望对于前/后端都是最小改造，尽量不侵入已有的业务代码和底层存储、向下兼容，不影响现有的业务。
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
JetBrains以 20 年的 IDE 开发经验为基础从头打造了号称下一代的开发工具Fleet，它使用了 IntelliJ 代码处理引擎，具有分布式 IDE 架构和重新设计的 UI。它的主要特性有：轻量级、智能、分布式、协作、多语言。非常重要的一点：开发Fleet的目的不是为了取代某个JetBrains旗下的工具，而是为了提供给用户更多的选择。
【编者按】Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。 Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但基于内存和迭代优化的设计，Spark 在某些工作负载表现更优秀。 在2014上半年，Spark开源生态系统得到了大幅增长，已成为大数据领域最活跃的开源项目之一，当下已活跃在Hortonworks、IBM、Cloudera、M
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。
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