探索无限可能:免费的谷歌翻译API token生成器——`google-translate-token`

探索无限可能:免费的谷歌翻译API token生成器——google-translate-token

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/google-translate-token

在这个全球化信息爆炸的时代,语言不再成为障碍。借助于谷歌翻译的强大功能,我们可以轻易地跨越语言鸿沟。然而,官方的谷歌翻译API并非完全免费,每翻译100万字符就需要支付20美元。这是否意味着我们只能望洋兴叹?不!让我们一起了解一个令人惊喜的开源项目——google-translate-token

项目简介

google-translate-token 是由Matheuss创建的一个Node.js库,它能够生成用于免费调用谷歌翻译API的必要令牌。这个项目源于对谷歌翻译网页端代码的深入研究和反向工程,使得我们无需付费即可享受翻译服务。

技术解析

google-translate-token 的核心是生成令牌的过程。该过程基于每小时更新一次的种子(seed)和待翻译文本,通过一种特殊算法进行组合。这种算法的细节隐藏在谷歌的混淆和压缩代码中,但经过Matheuss的努力,已被成功解析并实现了这个库。

应用场景

1. 自动化翻译服务

如果你正在构建一个需要实时翻译的应用或网站,例如多语言聊天室或者文档同步翻译工具,google-translate-token 可以帮助你实现这一目标,而无需担心昂贵的API费用。

2. 教育与学习平台

在线教育平台可以利用此项目来提供免费的语言学习工具,让学生轻松查阅外语资料,提高学习效率。

3. 数据分析与挖掘

对于需要大量处理跨语言数据的研究项目,google-translate-token 能够有效降低翻译成本,助力科研进程。

项目特点

  1. 免费无限使用 - google-translate-token 免费且无使用限制,为你的项目节省开支。
  2. 简单易用 - 集成到你的Node.js应用中只需一行代码,易于理解和使用。
  3. 高效可靠 - 基于对谷歌翻译API的深度理解,确保生成的令牌始终有效。
  4. 持续更新 - 开源项目,保持活跃维护,跟随谷歌翻译API的更新及时调整。

要开始使用,只需运行以下命令安装:

npm install --save google-translate-token

接着,在你的项目中导入并使用:

const token = require('google-translate-token');
token.get('你好').then(console.log);

如此简单的步骤,你就可以自由地享受谷歌翻译的魅力了。立即加入google-translate-token 的用户群体,让全球化的信息触手可及!

google-translate-token A package that generates the necessary token to use the Google Translate API for free :dollar::no_entry_sign: 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/google-translate-token

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 如何在 DJL 框架中集成 `bert-base-chinese` 模型 Deep Java Library (DJL) 是一个用于简化深度学习模型部署的 Java 库,支持多种主流框架(如 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet)。虽然 DJL 官方并未直接提供 Google 的 BERT 预训练模型的支持,但可以通过 Hugging Face 提供的预训练权重以及 ONNX 导出功能来间接实现。 以下是具体步骤: #### 1. 使用 Hugging Face 下载并导出模型 Hugging Face 提供了丰富的预训练模型库,其中包括 `bert-base-chinese`。为了将其导入 DJL 中,需先将模型转换为 ONNX 格式[^3]。 ```python from transformers import BertForMaskedLM, BertTokenizer import torch.onnx # 初始化模型和分词器 model_name = "bert-base-chinese" model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) # 创建虚拟输入 dummy_input = tokenizer("你好,世界!", return_tensors="pt") # 导出为 ONNX 文件 torch.onnx.export( model, tuple(dummy_input.values()), f"{model_name}.onnx", input_names=["input_ids", "attention_mask"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input_ids": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}, "attention_mask": {0: "batch_size", 1: "sequence_length"}}, opset_version=12 ) print(f"ONNX Model saved to {model_name}.onnx") ``` 此脚本会生成名为 `bert-base-chinese.onnx` 的文件,这是后续在 DJL 中使用的模型文件[^5]。 --- #### 2. 在 DJL 中加载 ONNX 模型 DJL 支持通过其内置 API 加载 ONNX 模型。以下是一个完整的 Java 实现示例: ```java import ai.djl.Application; import ai.djl.ModelException; import ai.djl.inference.Predictor; import ai.djl.modality.nlp.DefaultVocabulary; import ai.djl.modality.nlp.Vocabulary; import ai.djl.ndarray.NDArray; import ai.djl.ndarray.NDList; import ai.djl.ndarray.NDManager; import ai.djl.translate.TranslateException; public class BertChineseExample { public static void main(String[] args) throws ModelException, TranslateException { try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) { // 设置模型路径 String modelPath = "./models/bert-base-chinese"; // 存放 onnx 文件的位置 // 构建 Vocabulary 对象 Vocabulary vocab = DefaultVocabulary.builder() .optUnknownToken("[UNK]") .addFromTextFile("./vocab.txt") // vocabulary 文件位置 .build(); // 加载模型 var criteria = Criteria.builder() .setTypes(NDList.class, float[].class) .optApplication(Application.NLP.TEXT_EMBEDDING) .optModelPath(Paths.get(modelPath)) .optTranslator(new CustomBertTranslator(vocab)) // 自定义 Translator .build(); try (var model = ModelZoo.loadModel(criteria); Predictor<NDList, float[]> predictor = model.newPredictor()) { // 输入文本 String sentence = "你好,世界!"; // 转换为 token ID 并预测 NDArray tokens = vocab.toIndices(manager.create(sentence)); NDList inputs = new NDList(tokens); float[] result = predictor.predict(inputs); System.out.println(Arrays.toString(result)); // 输出结果 } } } } ``` 在此代码片段中: - **CustomBertTranslator** 是自定义翻译类,负责将原始字符串转化为适合 BERT 输入的形式。 - **vocab.txt** 是由 Hugging Face 提供的词汇表文件,通常位于模型目录下[^4]。 --- #### 3. 关键注意事项 - 确保 ONNX 版本兼容性:DJL 只能解析特定版本的 ONNX 模型,因此建议使用最新版 PyTorch 进行导出操作。 - 性能优化:如果计划大规模部署,可考虑量化或剪枝技术减少推理延迟[^1]。 - 数据预处理一致性:确保 Python 和 Java 端的数据预处理逻辑完全一致,否则可能导致错误的结果[^2]。 --- ###
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