这款 300K ,体积小,功能不小的软件,每个人都用得着。

用了这么久电脑,大家也应该有体会,大部分好用的软件都是国外的,包括我公众号推荐的软件也大部分都是国外的,虽然很多界面都是中文的。但是也有一部分软件是全英文,不支持中文的。
不仅仅是软件,包括再学习工作中,多多少少都会碰到英语。毕竟像我这样的学渣,英语不是很好。但是遇到不认识的单词都会去找翻译软件。相信大家也会跟我一样,遇到不认识都会去搜索。

搜索无非就是两种,用浏览器在线搜索,下载应用软件搜索。当前无论是哪一种不是操作复杂,就是软件体积太大,而且还有弹窗广告。
所以今天给大家介绍一款体积小,操作简单的翻译软件----QTranslate。

QTranslate 是免费小巧的即时翻译软件。有这款软件方便多了,你只需选择你要翻译的文本,然后按热键CTRL + Q,翻译文本即会马上显示在当前页面的弹出窗口;或连续按两次Ctrl,翻译即会显示在QTranslate 的主窗口中。

而且 QTranslate 还具有即时发音功能,选中你要翻译的文本,然后按快捷键 CTRL + E(这个没法演示了),它便会即时朗读你选中的文本,并且中文英文都支持;按下CTRL + W便会进行网络搜索。

不仅仅支持中英互译,还有支持很多语言,其他平台支持的语言,它都支持。也不用担心它的准确性了。因为Qtranslate通过集成各大在线翻译引擎实现便捷的实时翻译。

该软件不足 500 K,界面很简单,但是功能不简单。不喜欢的话,也可以在外观中设置成自己喜欢的颜色。
PS:Qtranslate 的默认快捷键很有可能与一些软件的快捷键冲突,最好自定义一下。

### DeepSeek R1与V3的主要差异 #### 架构设计 DeepSeek-V3采用了更先进的架构设计,在处理复杂任务方面表现出更高的效率和准确性。相比之下,DeepSeek-R1虽然同样具备强大的性能,但在某些特定场景下的表现可能不如V3版本[^1]。 #### 参数量对比 DeepSeek-V3拥有更大的参数规模,这使得其能够学习到更加复杂的模式并应用于更为广泛的领域。而满血版671B模型更是代表了目前最顶级的技术水平之一。相较之下,R1系列尽管也有着不俗的表现力,但总体而言还是略逊一筹于V3版本。 #### 应用范围扩展 随着技术的进步与发展,V3不仅继承和发展了前代产品的优点,还进一步拓宽了自己的应用场景。例如,在AI编程辅助工具——通义灵码中已经全面支持这两款新型号,并且可以预见未来会有更多创新性的应用诞生于此基础之上。 #### 性能优化 针对实际使用过程中遇到的问题进行了针对性改进,提高了运行速度的同时降低了资源消耗;另外通过引入一些新技术手段实现了更好的泛化能力以及更强的数据理解力,从而让整个系统的稳定性和可靠性得到了显著提升。 ```python # 这是一个简单的Python脚本用于展示两个不同版本之间调用方式的变化 def use_deepseek_v3(): model = load_model('deepseek-v3') # 加载最新的V3模型 result = model.predict(data) # 预测数据 return result def use_deepseek_r1(): model = load_model('deepseek-r1') # 加载较早的R1模型 output = model.inference(input_data)# 推理输入数据 return output ```
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