同传Gino小翻译同传带练小伙伴通过CATTI一级口译考试继续加油多接实战同传交传口译项目哦

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
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#人工智能 #自然语言处理 #机器翻译引擎 #机器翻译 #机器翻译模型

同传带练小伙伴的努力终获结果，CATTI一级口译60分飘过。这是魔鬼式练习的成果检验啊。哈哈。加油加油！继续努力接实战项目吧！[胜利]

fastapi-gino-arq-uvicorn：使用Python的高性能异步REST API。 FastAPI + GINO + Arq + Uvicorn（带Redis和PostgreSQL）
01-30
fastapi-gino-arq-uvicorn 使用Python的高性能Async REST API。 FastAPI + GINO + Arq + Uvicorn（由Redis和PostgreSQL支持）。 内容 开始使用 建立 克隆此存储库。 git clone ...
gino：GINO不是ORM-SQLAlchemy核心上的Python异步ORM
02-03
这使得在处理多个数据库查询时，程序无需等待每一个查询完成，可以继续执行其他任务，提高了整体性能。 **2. SQLAlchemy与GINO的关系** 虽然GINO不基于SQLAlchemy的核心，但它们在概念上有一些相似之处。...
同传Gino小翻译认为同传学习入门阶段最好不要先练带稿同传这一步
GinoInterpreter的博客
07-16 241
Gino认为在同传练习的入门阶段最好不要先练带稿同传，原因简单： 同传练习的最终目的是养成边听边理解边翻译的习惯。这个可以通过影子练习来做到。 那么为什么不要先练带稿同传？并不是说带稿同传这个技能不要了，而是说应该把它放在最后面去做。 因为带稿同传的前提是做好视译，而我们练习视译都是用的文字材料，学习者要边看边理解边翻译，这个是视译的目的。 带稿同传就是要你边听发言人讲话边看着稿子还要边思考理解边翻译，可见，如果把带稿放在前面的话，其实是加重了学习者的负担，大大增加了难度，所以未必能做得好。 其实
重庆同传Gino小翻译谈关于怎样快速练成同传
GinoInterpreter的博客
08-03 280
关于怎样快速练成同传 1. 没有捷径，打牢听说基础，练够500小时可形成边听边译的同传习惯，但距离可入市接会议还差至少500小时，距离做得比较稳还再距离1000小时左右。 2. 不要轻信各种短平快的同传培训，尤其是什么周末班、10天速成班，更不要仰望什么AIIC、专家会员光环，你首先应该问问，他们用了多少年才成为AIIC或专家会员，凭什么让你10天或几个周末就成为同传？当然，如果你基础特别好，比如你已经在北外同传专业或上外广外会议口译练了两年，你再去加持10天技能训练，ok，你可以的。 3. 对欧盟E
与其这个平台那个App去找存在感，不如多练几个小时，早点出来凭本事赚钱。做口译可不是你说行就行了的，更不是你看这个译员厉害那个译员厉害你自己就厉害了的… 重庆同传Gino小翻译
GinoInterpreter的博客
11-12 269
与其这个平台那个App去找存在感，不如多练几个小时，早点出来凭本事赚钱。做口译可不是你说行就行了的，更不是你看这个译员厉害那个译员厉害你自己就厉害了的…… 重庆同传Gino小翻译、重庆同声翻译Gino Lee 李翻译、重庆沙坪坝会议口译员Gino、 四川成都同传译员Gino、云南昆明大会口译Gino、贵州贵阳遵义同传翻译员Gino Lee、 深圳同步口译员Gino 李翻译、广东广州东莞佛山惠州同声传译员Gino Lee、丽江口译Gino、 北京同声传译Gino、天津会议口译Gino、
关于同传的抗疲劳度训练重庆同传Gino小翻译是这样建议的
GinoInterpreter的博客
08-13 371
我带小伙伴练习，一般循序渐进，一开始做影子，基本就是一段新闻半小时左右，休息几分钟，再练下一段。 到后期带稿同传和无稿同传练习，刚介入的时候也是半小时左右休息几分钟，再练下一段。比较熟练后，就抗疲劳训练，小伙伴能练多久算多久，练到累了才休息。每个人的疲劳度不一样，不过我一般建议小伙伴练到能够独自一个人传译1小时以上，这样市场上很多客户他的会议只有1-4小时，他就只请一个译员，你就可以独自胜任接下来这个项目。疲劳度根据自己具体情况慢慢训练提升即可。中间休息多久，根据疲劳度来。不必要在非常累的情况下一直练，没
跟同传搭档吃这家自烤，我主要是吃这个章鱼小丸子和薯条，哈！
GinoInterpreter的博客
09-26 85
跟同传搭档吃这家自烤，我重庆同传Gino小翻译主要是吃这个章鱼小丸子和薯条，哈！
同传学习者以练为主老师指导为辅练才是核心
GinoInterpreter的博客
07-24 361
同传Gino 小翻译提出的 “以练为主、老师指导为辅” 的学习理念，直指同传教学的核心规律。在同传这门高度依赖肌肉记忆与即时反应的技能领域，脱离足量练习的理论灌输如同纸上谈兵，而缺乏专业指导的盲目练习则易陷入低效循环。这一理念的价值，正在于精准界定了 “练” 与 “导” 的权重与边界。 同传技能的本质是 “神经反射式的语言转换能力”，这种能力的构建必须依赖成千上万次的针对性训练。就像钢琴家需要通过每日音阶练习形成手指记忆，同传学习者也需在高强度的语言输入输出中，让大脑建立 “源语言解码 — 意义重组
Gino同传带练小伙伴练第2天-继续中文影子练习。翻译可不止外语过关，母语更要过关才行啊！
GinoInterpreter的博客
12-02 79
Gino同传带练小伙伴练第2天-继续中文影子练习。 翻译可不止外语过关，母语更要过关才行啊！
重庆同传Gino小翻译认为同传学习者只需针对听源语和说译语进行专项训练即可
GinoInterpreter的博客
07-09 342
Gino同传带练D8视译练习第3天继续提速译。 提速视译和加速影子练习一样很大程度上是为了解决实际同传过程中跟不上发言人语速的情况。 对于绝大多数同传学习者，根据同传边听边译的特征，需要解决的问题只需要简单归结为： 1. 解决听懂发言人源语的问题。 2. 听懂源语后怎么快速译出的问题。 也就是听和译(说)的问题。 对于听，首先是听框架，根据同传顺句翻译的特点，这里的框架主要是指意群，也就是发言人讲话，他说一句话并不会一口气说完，他基本就是说一个意群就会有稍许停顿，然后再说下一个意群。那咱们同传
同传带练小伙伴已到重庆，一起吃个饭，了解一下，后面才能知道有针对性地练什么。小伙伴之前也是Gino带着练的笔译，她这几年每天早上5点就早签，白天翻译一天的稿子，完了还要练1-3个小时的影子跟说巩固听说
GinoInterpreter的博客
11-29 87
同传带练小伙伴已到重庆，一起吃个饭，了解一下，后面才能知道有针对性地练什么。小伙伴之前也是Gino带着练的笔译，她这几年每天早上5点就早签，白天翻译一天的稿子，完了还要练1-3个小时的影子跟说巩固听说，晚上10-11点晚签，365天天天如此，非常刻苦自律，Gino相信她一定能够练好同传做好同传的。加油吧！
Gino：Node.js 中的轻量级工具库
而“gino：NOde.js 中的小工具”这一项目正是基于 Node.js 平台构建的一个轻量级工具库，旨在为开发者提供一系列实用、高效且易于集成的功能模块。该项目由“吉诺”（Gino）命名，可能既是一个人名，也象征着这个...
12、使用 SQLAlchemy 和 GINO 进行异步 CRUD 操作
ol789012的博客
07-08 41
本文介绍了如何使用 SQLAlchemy 和 GINO 实现异步的 CRUD 操作。SQLAlchemy 从 1.4 版本开始支持异步 I/O，适合需要多数据库支持的项目；而 GINO 是一个轻量级异步 ORM，天生支持异步操作，适合使用 PostgreSQL 的轻量级项目。文章通过示例代码详细讲解了两种工具的配置、模型定义、事务处理等关键步骤，并对它们的功能、适用场景和操作流程进行了对比分析，帮助开发者根据项目需求选择合适的异步 ORM 工具。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 956
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 815
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1079
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最新发布
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 458
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 307
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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