提花-纱线翻译帮助工具 该项目是通过引导的。 查看该文档。 依存关系 构建/开发此工具需要预安装以下依赖项： NodeJS（ ）。 纱线包管理器（ ）。 首先，您需要确保已安装了nodeJs和Yarn（请参见上面的依赖项部分，并为您的平台安装相关版本）。 当前，我们正在使用node v8.9.4和yarn v1.5.1 。 旋转说明 使用命令行，导航到将此存储库克隆到的目录。 执行yarn install 。 这将下载您需要的所有必要的库。 要启动开发环境，请运行yarn start-dev （这将使用formeman来启动react build系统和电子运行时） 制作说明 要进行构建，请执行yarn build并且所构建的二进制文件应位于dist目录中！

建议 我们基于GAN的面部属性编辑工作 。 新闻 我们通过Tensorflow 2重新实现CycleGAN！ 旧版本在这里： ， 。 CycleGAN-Tensorflow 2 Tensorflow 2实现CycleGAN。 论文： 作者：等。 样例结果 夏天2冬天 第1行：夏季->冬季->重建的夏季，第2行：冬季->夏季->重建的冬季 斑马 第1行：马->斑马->重建马，第2行：斑马->马->重建斑马 苹果2橙色 第1行：苹果->橙色->重建苹果，第2行：橙色->苹果->重建橙色 用法 环境 Python 3.6 TensorFlow 2.2，TensorFlow插件0.10.

托入Genymotion中，点确定后，重启模拟器即可。基于Android6.0哦！

Address Translation Services 1.1

此翻译版本支持 Inno Setup 6.1.0+ 的软件，Chinese-Simplified-Translation，官网下载链接失效了，特为需要的朋友提供下载。

迷你seq2seq 在PyTorch中注意神经机器翻译的最小Seq2Seq模型。 此实现重点在于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码可读性 充分利用批次和GPU。 此实现依赖于来最大程度地减少数据集管理和预处理部分。 型号说明 编码器：双向GRU 解码器：具有注意机制的GRU 注意： 要求 GPU和CUDA Python3 火炬 火炬文本 空间 麻木 智慧（可选） 通过这样做下载令牌生成器： python -m spacy download de python -m spacy download en 参考文献 基于以下实现

Genymotion模拟器安装适用arm架构apk所需的包，测试过Android6.0没问题，其他版本未知

咕咚翻译 介绍 一个实现『划词翻译』功能的Android应用，可能是目前的Android市场上翻译效率最高的一款应用。 下载 如果想要帮助做内部测试，我会把最新的版本放在Google+社区。 缘起 自己经常在手机上会读书一些英文的技术博客或文档，经常会遇到陌生生的单词，想必大家都有类似的经历，一般的，如果是上班期间，我可能会打开谷歌翻译，然后查词，但是当你不在电脑旁，就只能通过手机上的翻译软件来翻译生词，所以这时我们通常遇到生词会这样操作，长按生词，选择复制，单击Home键，找到翻译App，有道翻译或者谷歌翻译之类的，然后长按输入框，选择粘贴，此时你才可以看到那个生词的意思。其实这是一个非常考验用户耐性的事，连续操作一次，不烦才怪呢。 我也是，自己以前在Medium上阅读文章时经常做这样的事，后来我想能不能简单点呢，所以就有了咕咚翻译这个App，咕咚是我的网名呢〜 讨论/发声 个人博客上

资源是genymotion ARM插件，适用于虚拟机安装apk功能。 ⚠️ 需下载对应版本的插件(我使用的是android 5.1版本)。使用方法：拖动ARM_Translation_Lollipop_20160402.zip到已启动的android虚拟机上→点击OK→点击OK完成安装。需重启后才可实现安装apk的功能。

QT、将已经翻译的ts文件内容，替换到到新的ts文件中