Multilingual printing

最新推荐文章于 2025-09-01 23:38:48 发布
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本文介绍如何在SAP系统中实现多语言（如英语、日语、汉语、泰语等）混合打印的方法。通过使用级联字体技术和相关设备类型配置，可以在单一输出设备上实现多语言字符集的支持。文章提供了相关技术文档链接。

As you know, each SAP output device can only have one sort of character set.  Generally, each language printout corresponds to each language smartform/sapscript version. But if you have a requirement that you have to be able to print out English with Japanese/Chinses/Thai together, what should we do?

The answer is using Cascading Fonts and relevant device type.

So far only Unicode system supports this tech and there are some preconditions:

You can find that in Note 906031 - Information about cascading fonts device types

 

And for Cascading fonts setting, please refer to:

Note 812821 - Cascading Font settings and configuration guide at http://www.sdn.sap.com/irj/scn/index?rid=/library/uuid/c0169b51-95d5-2b10-469e-f488b2ab5b58

Chrome的启动参数
Criss@陈磊
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List of Chromium Command Line Switches Condition Explanation --[1]⊗ Classic, non-material, mode for the |kTopChromeMD| switch.↪ --0⊗ Value of the --profiler-timing flag that will disable timin...
Win32 Multilingual IME Application Programming Interfac
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Win32 Multilingual IME Application Programming Interface 很难找的IME 输入法编程文档 ,废了牛劲找到了,想写输入法的必备~!
Win32 Multilingual IME Overview for IME Development
06-08
输入法编程必备的文档,及其难找,共享出来,Win32 Multilingual IME Overview for IME Development ,想自己做输入法的必备
小票打印机和windows的COM开发(转http://yuqilin1012.blog.163.com/blog/static/81148017200877104041587/)
fjfdszj的专栏
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小票打印机和windows的COM开发<br />默认分类2008-08-07 10:40:41阅读44评论0  字号：大中小 订阅首先, 谈一下打印机硬件<br />最为经典的小票打印机, epsonTM系列: <br /><br /><br /><br />爱普生TM-T58参数<br />基本参数设计类型行式热敏打印分 辨 率360dpi<br />打印性能打印速度100毫米/秒打印字体12×24(ANK)/ 24*24(Chinese)接口类型RS-232，Bi-directional parall
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The TeX showcase(zz)
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Ansoft_ansys_hfss_12.1.rarFEKO 视频教学.rarGLAD V4.7.zipAltera Quartus II v7.2 SP3 1DVD\Ansoft Links 3.0 (EDA接口程序)\ansoft links 4.2\Encom QuickMag v3.0 1CD\Intergraph SmartPlant Enterprise 2007 2DVD\KBC.P...
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的分散式优化策略，用于解决电动汽车充电站的有序充电调度问题，重点结合分时电价机制进行优化，并提供了Matlab代码实现方案。该方法旨在通过分散式计算降低集中控制的复杂性，提升充电调度的经济性和电网稳定性，适用于大规模电动汽车接入场景下的充电管理。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究人员及研究生，具备一定Matlab编程能力和优化算法基础的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车充电调度在分时电价下的优化模型；②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法在电力系统优化中的结合应用；③实现分散式优化算法以提升充电站运行效率与电网互动能力； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，同时参考文中提到的优化方法与其他电力系统调度案例进行对比分析，以增强对分散式优化架构的理解与应用能力。
Anaconda：NumPy数组操作教程PDF
12-05
1.1.1步骤与说明 1.访问 Anaconda 官网:首先，访问Anaconda的官方网站(https://www.anaconda.com/products/distribution/)。 2.选择下载版本:根据你的操作系统(Windows,macOS,或Linux)，选择合适的Anaconda 安装包。 3.下载并安装:下载完成后，运行安装程序并按照提示完成安装。确保在安装过程中选择将Anaconda添加到系统路径中。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要：本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法，该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法，重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略，提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度，适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外，文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容，涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员，尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标：①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域；②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力；③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持； 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性，并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
JavaScript模块化实战
12-05
本书深入探讨JavaScript模块化编程，从基础概念到企业级架构设计，涵盖模块模式、增强技术、沙箱机制与核心模块构建。通过一个单页应用的完整实现，展示如何打造可维护、可扩展、高内聚低耦合的前端系统。结合MV*架构、自动化测试与AMD/CommonJS/ES6模块标准，帮助开发者摆脱全局污染，掌握现代前端工程化核心技能。适合有一定JavaScript基础、追求架构思维提升的开发者阅读与实践。
multilingual bert
07-08
### 概述 多语言BERT（Multilingual BERT，简称mBERT）是由Google开发的一种预训练语言模型，旨在支持104种不同的语言。与单语BERT不同，mBERT在多个语言的混合数据集上进行预训练，使其能够捕捉跨语言的语义和结构特征。这种能力使得mBERT在没有特定语言标注数据的情况下，也能实现对多种语言的理解任务。 ### 预训练目标 mBERT的预训练包括两个主要任务：**Masked Language Modeling (MLM)** 和 **Next Sentence Prediction (NSP)**。 - **MLM**：随机遮蔽输入文本中的部分词汇，并让模型预测这些被遮蔽的词[^1]。 - **NSP**：判断两段句子是否连续，用于理解上下文关系。 这两个任务帮助模型学习跨语言的语言表示，尽管在训练过程中并没有明确地教它如何处理翻译或语言之间的对应关系。 ### 使用场景 mBERT可以应用于以下任务： - **跨语言文本分类**：例如将一种语言的评论分类为正面或负面，而无需针对其他语言重新训练模型。 - **命名实体识别（NER）**：利用mBERT在某种语言上训练的模型，在另一种语言上执行实体识别任务。 - **问答系统**：通过微调mBERT，可以在多语言环境下构建统一的问答系统。 - **语义相似度计算**：mBERT能够生成跨语言的句子嵌入，可用于比较不同语言文本之间的语义相似性。 ### 实现方式 #### 1. 加载模型与分词器 使用Hugging Face的Transformers库加载mBERT模型及其对应的分词器： ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertModel # 加载mBERT的分词器和模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') ``` #### 2. 文本编码 将文本转换为模型可接受的输入格式： ```python text = "你好，世界！" # 示例中文文本 encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf', padding=True, truncation=True) outputs = model(encoded_input) ``` #### 3. 微调以适应具体任务 对于具体的下游任务（如文本分类），可以基于mBERT添加一个任务特定的头部（例如全连接层）并进行微调： ```python import tensorflow as tf from transformers import TFBertForSequenceClassification # 加载预训练的mBERT模型并附加分类头部 num_labels = 2 # 假设是一个二分类任务 model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased', num_labels=num_labels) # 准备训练数据 texts = ["这是一条正面评论", "这是一个负面评论"] labels = [1, 0] # 1 表示正面，0 表示负面 train_dataset = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='tf').to_tf_dataset(labels=labels, shuffle=True) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.AdamW(learning_rate=2e-5)) model.fit(train_dataset, epochs=3) ``` ### 性能与局限性 尽管mBERT具有强大的跨语言能力，但其性能可能因语言资源的不平衡而有所差异。例如，对于低资源语言，mBERT的表现可能不如高资源语言。此外，mBERT并不专门针对翻译任务进行优化，因此在需要高质量翻译的场景中，更适合使用专门的翻译模型。 ---
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