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07:33 AM · Nov 15 ,2025
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子丶不語 - vue-i18n：Vue3中實現國際化(i18n)的完整方案與最佳實踐

隨着前端項目的業務邊界不斷擴大，“國際化”早已不是可選功能，而是面向全球用户的必備能力。 對於Vue3項目而言，vue-i18n作為官方推薦的國際化解決方案，以其輕量、靈活、易集成的特點，成 為眾多開發者的首選。今天就帶大家從0到1掌握vue-i18n，輕鬆搞定多語言適配！ 一、為什麼Vue3項目要選vue-i18n？ 在聊具體用法前，先明確一個問題：市面上國際化插件

vue.js , 初始化 , 多語言 , API , 前端開發

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用愛發電 - AI 小説生成器 v1.0.2：智能小説創作工具

AI 小説生成器 v1.0.2是基於 Tauri 2.0+Vue 3+TypeScript 開發的智能小説創作工具，支持多 AI 服務接入與跨平台使用，覆蓋從靈感構思到成品導出全流程，助力創作者高效產出優質小説。 核心功能特性 多 AI 服務支持 AI 小説生成器內置豐富 AI 服務生態，涵蓋國際主流的 OpenAI（GPT-4/3.5）

網盤 , 軟件測試 , 多語言 , 生成器

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沃觀態勢感知 - 知己知彼：如何用出海媒體監測工具洞察競爭對手的海外宣傳策略

在海外競爭加速、社媒生態碎片化的今天，出海企業要想脱穎而出，不僅需要理解自身用户，更必須讀懂競爭對手。競爭對手在海外做了什麼、發了哪些內容、使用了哪些KOL、投放在哪些渠道、獲得了怎樣的用户反饋，這些信息都關乎企業決策。但競爭對手的策略在海外往往碎片化、跨平台、多語言且變化快，人工監測幾乎不可能覆蓋。因此，出海媒體監測工具成為企業洞察競爭格局、理解對手動

碎片化 , 多語言 , 用户反饋 , 人工智能 , 數據分析

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jimoshalengzhou - 消息隊列技術性詳細介紹

在現代互聯網架構中，消息隊列（Message Queue, MQ）是解耦服務、實現異步處理和流量削峯的重要手段。結合多語言微服務，Python、Java、C++ 和 Go 服務可以通過 MQ 實現高性能通信和任務調度。本文將分享消息隊列在多語言微服務中的應用實踐。 一、消息隊列優勢 服務解耦：發送方與接收方獨立運行，提高系統靈活性。

多語言 , 開發語言 , ruby , 消息隊列 , 前端開發 , 後端 , Javascript

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用愛發電 - 馬克配音TTSMaker v3.0：AI文本轉語音工具

TTSMaker（馬克配音）v3.0桌面版作為一款免費AI文本轉語音工具，為Windows和Mac用户提供了高效的語音合成服務。這款工具支持超過50種語言和300多種語音風格，能夠滿足視頻配音、有聲書製作等多種場景需求。其免費商業使用的特性使其成為內容創作者的理想選擇。 軟件核心定位 馬克配音TTSMaker v3.0專為桌面端用户設計，基於先進的AI

網盤 , 軟件測試 , 多語言 , 語音合成

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合合信息解決方案 - 銀行國際結算單證自動化處理系統

方案介紹 在全球貿易與供應鏈一體化進程加速的背景下，國際結算單證作為銀行國際業務信息流轉與業務執行的核心載體，其處理效率與準確性直接關係到銀行的運營成本、服務時效與客户滿意度。面對多格式、多版式、多語種的國際結算單證，傳統依賴人工處理或規則化模板匹配的方式已難以適應日益複雜和動態變化的業務需求。 合合信息的文檔自動化處理平台“INTSIG DocFlow”，便是適配銀

機器學習 , 字段 , 數據 , 多語言 , 人工智能

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HyperAI超神經 - 在線教程｜ 騰訊混元開源端側翻譯工具HY-MT1.5，1.8B模型僅需1G內存

在機器翻譯領域，傳統的高性能模型往往面臨兩個核心難題。對於主流語言，閉源商業模型效果出眾但調用成本高，模型參數量動輒百億級別，需要高昂的算力支持，難以在手機等消費級設備上部署。另一方面，對於數據稀缺的低資源小語種，以及包含專業術語、文化特定表達的文本，模型翻譯質量常常不佳，容易出現幻覺問題或語義偏差。這導致用户在日常和移動場景下，常常在高質量、高成本的雲端服務與本地化、輕量化但效果不足的

機器學習 , 多語言 , 機器翻譯 , AI , 人工智能 , 深度學習

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萌萌朵朵開 - API網關選型與落地：基於Istio構建雲原生統一入口

在雲原生架構中，API網關作為流量入口的核心組件，承擔着路由轉發、認證授權、限流熔斷等關鍵職責。隨着微服務規模擴大，傳統API網關（如Spring Cloud Gateway）面臨與業務代碼耦合、跨語言支持弱等問題。本文將對比主流API網關方案，詳解如何基於Istio服務網格構建雲原生統一入口，並提供落地實踐代碼。 一、API網關選型對比：為何選擇Istio？ 主流A

限流 , 多語言 , 雲計算 , API , 雲服務

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mb694d0268a850a - AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評

AI Ping性能羅盤：免費開源雙雄！GLM-4.7與MiniMax M2.1實測橫評 2025年12月23日，國產免費開源大模型領域迎來“雙旗艦雄”同台時刻——智譜AI正式發佈免費開源旗艦GLM-4.7，MiniMax同步推出免費迭代升級款M2.1，兩款模型均聚焦編程能力、智能體協同與複雜任務處理，迅速成為開發者社羣焦點。作為大模型時代的“性能羅

多語言 , Max , 人工智能 , 數據結構與算法 , 迭代

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全極世界 - 阿里開源0.8B語音識別模型fun-asr，性能直逼12B巨頭，語音AI迎來效率革命

近日，阿里巴巴通義團隊開源了Fun-ASR-Nano-2512和Fun-CosyVoice3-0.5B-2512兩款語音AI模型。前者是輕量級語音識別模型，後者是多語言語音合成模型，共同構成端側“聽+説”閉環方案。此次開源的核心看點在於，僅0.8B參數的Fun-ASR-Nano在多項評測中性能接近12B參數的頂級模型。

機器學習 , 數據 , 多語言 , 人工智能 , 語音識別

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程序員愛釣魚 - Mac必備技巧：使用 tree命令快速查看目錄結構

在日常開發和管理文件時，我們常常需要快速查看目錄結構，尤其是處理 Hugo、WordPress 或其他靜態站點項目時，目錄層級複雜，很容易迷路。macOS 系統自帶的 Finder 可以圖形化查看文件，但在終端中以樹狀結構查看目錄更直觀、更方便導出。本文將介紹如何在 Mac 上使用 tree 命令來輸出目錄結構，並分享一些實用技巧。 1️、安裝 tree ma

Go語言 , 目錄結構 , 多語言 , bash , 後端開發

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