欧洲老船长

欧洲老船长 2022年4月中旬,我搭乘一艘货船旅行,结识了很聊得来的老船长,我住在河边的小城,他若经过我所在的小城,也经常会给我发信息。 然后每年的4月中旬,我都会搭乘他的船旅行几天,旁观船员们从早到晚的工作、生活。由于船在内陆江河的运行速度较慢,也没什么风浪,大多时候感觉是非常闲散的一种生活方式,所以一路上慢悠悠地有许多话题可以聊的。 老船长来自荷兰,荷兰人被称为海上马车夫,他在海上和欧洲大陆内河已经漂流了50多年,阅人无数,什么风浪和奇葩的事都遇到过的。 但我认为他其实非常保守,一辈子的工作和生活范围也仅仅在欧洲大陆转悠,甚至他除了节假日偶尔回趟家,他就终生守在船上。所以他也有认知的盲区,但相比其他落后国家的人而言,他已经算是见多识广了。 谈起大家未来的旅行计划,他说不要去伊朗、俄国、北朝鲜、乌克兰、叙利亚等中东的这些封闭或战乱国家。我从事农产品供应链行业,刚学了俄语,准备将来去西伯利亚开一个牧场,这就叫我不要去俄国?对此我持保留意见。明知山有虎,偏向虎山行。 船长每天都做饭前祈祷,带着水手和我至少读一个章节圣经,他每天很多次提到圣经中的话,由此可见,他是一个虔诚的基督徒。 2025-04-15 我问他关于对未来世界前景的预测,船长引用圣经2 Peters 3:10-12所言:“末日审判,世界将被烈火吞没,人类得到新生”。 彼得后书 3:10-12提到,“主的日子”将像贼一样突然到来。在那一天,天地将被烈火焚毁,地上的一切都将显露出来。这段经文提醒信徒要过圣洁和敬虔的生活,期待并加速神的日子到来,因为那时天地将被火焚毁,新的天和地将出现,正义将永存。 从经文中可以看出,唯有末日审判,才能让地球人重生,如凤凰涅槃,浴火重生,相当于电脑死机了,重新启动刷新一下,或许还能再登录并正常使用。 他对现在的浑浊恶俗的世界深恶痛绝,对政府和周围人感到失望甚至愤怒,虽然贵为基督徒,但他经常在不经意间口吐脏话,这时候他像是江湖道上混过的人物,可见他对这个世界的失望。 不过基督徒更温和谦卑,而对比之下,简体中文圈里做运输行业的那些盲流子,是真正的无恶不作的江湖匪帮。 最近几日是耶稣受难日,然后是3天复活节,很多人都公布出游的信息,欧洲很多国家的大部分节日都与耶稣有关,但似乎人们仅仅享受节日休假和商品促销,并不真正理解纪念日背后的历史和意义,很遗憾欧洲人是堕落和败坏的,正拿着一副好牌打成烂牌,与当初神选的以色列人一样,他们已经偏离了正道。 宗教改革 我以为船长属于保守的天主教,但他不是,他跟着妻子去一个新教的教会,但他也不喜欢那个教派,所以他可能也是很长时间,苦于找不到可跟随的宗派,由于基督教 - 新教的宗派实在太多,目前他比较推荐Protestatio,拉丁语意为“抗议”或“声明”,是新教(Protestantism)名称的词源。 第二次给我推荐这份教义解释的文本 Heidelberg Catechism PDF 这属于Independent Evangelical Reformed Church 独立的福音派改革宗教会,属于改革宗(Reformed) 例如海德堡改革宗,船长给我推荐了这个宗派的两个牧师,我尝试联系过几次,但仅仅一次成功,据说其牧师的日子很难捱,除了工作压力大,还面临宗派内外的挤压。 无论对神学专业的学者,还是普通人而言,宗派选择确实很难,犹如物质欲望太强的人,走进大超市,琳琅满目,眼花缭乱,不知道选什么好。对灵性和精神世界有追求的人,也有更多选择信仰的困扰。到底哪个宗派的论述算是真理?应该跟随哪一个分支? 经过人生数十年的磕磕碰碰,长时间的摸索和学习,追踪溯源,他最终认定了马丁路德开始的宗教改革是个关键节点,也就是Protestantism 新教,其后衍生的很多宗派,包括路德宗(Lutheranism),他也不承认其合理性,因为我们不能崇拜人,即使伟大的宗教领袖。 选择改革宗是合理的,欧洲的近代史中,宗教改革和文艺复兴是分水岭,在此之前,欧洲被称为黑暗且漫长的中世纪,之后的欧洲好像突然焕然一新,在教科文经济等各项人类综合发展水平上,欧洲坐上了火箭突飞猛进,今天依然遥遥领先于世界其他地区。 这不得不提到宗教改革的历史。 基督教 “基督教”是一个更广泛的术语,包括所有信仰耶稣基督为主和救主的宗教传统。基督教主要分为三个大分支: 天主教(Catholicism) 东正教(Eastern Orthodoxy) 新教(Protestantism) 新教是基督教的一个分支, 因此,新教是基督教大家庭的一部分,而不是等同于整个基督教。 基督 - 新教 马丁路德在16世纪发起的宗教改革(Protestant Reformation)催生了新教(Protestantism),并衍生出许多宗派。以下是一些主要的新教宗派: 路德宗(Lutheranism):以马丁路德的神学思想为基础,强调“因信称义”和《圣经》的权威。 改革宗(Calvinism):由约翰·加尔文发展,注重预定论和神的主权。 圣公会(Anglicanism):源自英格兰宗教改革,结合了天主教和新教的某些特点。 浸信会(Baptist):强调信徒的洗礼和教会的自治。 卫理公会(Methodism):由约翰·卫斯理创立,注重个人的灵性成长和社会正义。 五旬宗(Pentecostalism):强调圣灵的工作和灵恩现象,如说方言和医治。 贵格会(Quakers):注重内在的光和个人的灵性体验。 重洗派(Anabaptists):主张成年信徒的洗礼,拒绝婴儿洗礼。 这些宗派共享“因信称义”和《圣经》权威的核心思想,但在礼仪、神学和治理上存在差异。基督教的分支或宗派各有特色,确实让人有选择困难症,通常由信徒的出生家庭决定其所属宗派,或靠自己慢慢摸索。

2025-4-15 · 1 分钟 · Atom.X

Cloud Translation API 配置和调试

我们想调用 Cloud Translation API ,使用预训练的Translation LLM 模型,可以直接用于翻译,如何配置参数 MODEL_NAME 和 LOCATION等? 模型名称和地点? from google.cloud import translate_v3 as translate from google.oauth2 import service_account # --- Configuration --- PROJECT_ID = os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_PROJECT") LOCATION = "global" CREDENTIALS_PATH = os.environ.get("GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS") MODEL_NAME = " ?? " 找遍了Cloud Translation API 的相关说明文档,其中确实有LLM模型,但没有看到LLM模型在程序中的名称定义,也不清楚其服务地点,这有些诡异; 在 Generative AI - 翻译文字中,确实能找到一个定义是general/translation-llm,使用 Vertex AI Endpoint调用,这就复杂了,而且endpoint 价格挺贵的。 然后进入 Vertex ai studio - translation - translation LLM,找到模型的Get code,发现adaptive_mt_translate(),它是关于自适应机器翻译,如何使用 Google Cloud Translation API 的 Adaptive Machine Translation (Adaptive MT) 功能,这确实涉及到使用自定义数据集训练模型,这又变复杂了,所以这条路径也是错的。 ListModels 然后我们写了一个小程序output-api-model.py,用来检测一下到底可以用什么,实现以下功能: 尝试在多个区域(global, us-central1, europe-west4, asia-northeast1)检查 Translation API 的可用性 列出每个区域支持的语言数量 列出每个区域可用的自定义翻译模型 测试默认翻译模型的可用性 特别测试 LLM 翻译模型 (general/translation-llm) 的可用性 测试基础翻译模型 (general/base) 的可用性 如果 Translation API 不可用,尝试检查 Vertex AI 的翻译能力 提供一个汇总,列出所有可用的翻译模型和 API 使用Translation API的ListModels方法,根据当前的google cloud 环境变量中,列出我们实际可用的模型和 API,程序会尝试实际调用这些 API 和模型,以确认它们是否真正可用。 ...

2025-3-19 · 2 分钟 · Atom.X

Google Cloud Translation API 翻译工具解析

这是一个基于Google Cloud Translation API的翻译工具,专为批量处理文档而设计。该工具能够智能识别文件语言,仅翻译需要翻译的内容,并且保留原始文档的格式和结构。它特别适合需要维护多语言文档库的团队和个人。 搜索本人的Github库 - Gcloud-translation-api.py 核心功能 智能语言检测:使用langdetect库自动识别文档实际语言 选择性翻译:仅翻译非目标语言的文档,避免重复处理 格式保留:在翻译过程中保持原始文档的所有格式元素 多种文件支持:支持Markdown、YAML、纯文本等多种文件格式 自动重试机制:处理API限制和临时错误,确保翻译任务完成 高效处理:通过预处理和智能跳过,优化翻译流程 技术架构 配置模块 工具通过环境变量和预设常量进行配置,包括: Google Cloud项目信息 翻译语言设置(源语言和目标语言) API访问凭证 翻译模型选择 目标目录设置 语言处理模块 detect_language(): 检测文本语言 preprocess_file_type(): 预处理文件内容,移除格式符号以便准确检测语言 翻译核心模块 translate_text_with_llm(): 使用Google Cloud Translation API进行实际翻译 实现了API调用频率限制和自动重试机制 处理翻译请求的构建和发送 文件处理模块 get_file_type(): 识别文件类型 is_already_translated(): 判断文件是否需要翻译 process_files(): 处理目录中的所有文件 工作流程 初始化:验证环境变量,初始化Google Cloud客户端 文件遍历:递归遍历目标目录中的所有文件 语言检测: 读取文件内容 预处理内容以移除格式元素 使用langdetect检测实际语言 翻译决策: 如果文件已经是目标语言,则跳过 否则,将文件内容发送给翻译API 保存结果:将翻译后的内容写回原文件,保留原始格式 优势特点 精确的语言检测:通过预处理移除格式元素,确保语言检测的准确性 高效的资源利用:只翻译必要的文件,避免重复处理 格式完整保留:翻译过程不会破坏文档的原始格式和结构 可靠的错误处理:完善的日志记录和错误重试机制 易于扩展:模块化设计使其易于添加新功能或支持新文件类型 设置与使用 环境设置 确保已安装必要的Python库: pip install google-cloud-translate langdetect pyyaml ratelimit 设置Google Cloud环境变量: ...

2025-3-18 · 1 分钟 · Atom.X

AI相关概念定义、区别和关系

这些与AI相关的术语在,各自有着不同的涵义和应用领域。以下是它们的关系与区别: 1. 人工智能 (AI) 概念:人工智能是一个广义的术语,指的是任何能够模拟人类智能的技术或系统。 应用:包括图像识别、语音识别、自动驾驶、推荐系统等。 AI 是其他三个概念(LLM, AGI, GAI)的母体或大框架。 2. 大模型语言 (Large Language Models, LLMs) 概念:大模型语言是人工智能的一个子领域,专注于处理人类语言。它通常通过海量数据训练,拥有数以亿计或甚至千亿计的参数,用以理解、生成和翻译自然语言。 例子:像 OpenAI 的 GPT 和 Google 的 Gemini 系列模型就是典型的LLM。 应用:可用于对话生成、内容撰写、代码生成等。 LLMs 是生成式人工智能的技术基础之一。 3. 生成式人工智能 (Generative AI) 概念:生成式 AI 是一种专注于“创造”的人工智能,能够生成文本、图像、音频、代码等内容。 应用:文本生成(如文章、对话)、图像生成(如插画、设计)、音乐创作、甚至影视特效。 例子:GPT 系列、DALL·E、Stable Diffusion。 生成式 AI 常常依赖于大语言模型或类似的生成模型。 4. 通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI) 概念:AGI 是人工智能的终极目标,指能够像人类一样在任意任务上表现出智能的系统。它不受特定领域限制,具备学习、推理和理解的能力。 状态:目前 AGI 尚未实现,但许多研究者和公司(如 OpenAI 和 DeepMind)都致力于这一方向。 通用人工智能是人工智能的未来愿景,与当前的 AI 技术还有一定距离。 总结 人工智能 是总括性概念,涵盖了 LLMs、生成式 AI 和 AGI 等分支。 大模型语言 是一种特化工具,主要聚焦于语言处理。 生成式人工智能 是一种应用技术,强调创造性输出。 通用人工智能 是更高层次的目标,旨在实现跨领域的全面智能。 人工智能领域还有许多相关的重要概念,它们丰富了这个生态系统。以下是几个常见的相关概念及其含义: ...

2025-3-17 · 1 分钟 · Atom.X

Google AI模型的使用方式和适用场景

当我们使用模型, 例如Google Gemini 1.5 Pro,它有多种使用方式,适用场景有所不同: 1. Vertex AI Studio: 适用场景: 主要面向开发者和企业用户,用于构建和部署生成式 AI 应用。 提供丰富的工具和 API,支持模型微调、部署和管理。 适合需要高度定制化和集成到现有工作流程的用户。 使用方式: 通过 Vertex AI Studio 的控制台界面进行交互。 通过 Vertex AI 的 API 进行编程调用。 优点: 强大的定制化能力。 与 Google Cloud 生态系统的深度集成。 适合商业应用和大规模部署。 缺点: 需要一定的技术基础。 是付费服务。 2. Gemini官网: 适用场景: 面向普通用户,提供简单易用的交互界面。 适合日常使用,如信息查询、内容生成、创意启发等。 使用方式: 访问 Gemini官网,直接在对话框中进行交互。 优点: 简单易用,无需编程基础。 适合快速体验和日常使用。 目前一部分功能免费使用。 缺点: 定制化能力有限。 不适合大规模部署和商业应用。 3. 通过程序调用 API: 适用场景: 面向开发者,需要将 Gemini 1.5 Pro 集成到自己的应用程序或系统中。 适合需要高度灵活性和定制化的用户。 使用方式: 通过 Google Cloud 的 Gemini API,使用编程语言(如 Python、Java 等)进行调用。 优点: 高度灵活性和定制化。 可以集成到任何应用程序或系统中。 缺点: 需要一定的编程基础。 需要处理 API 调用和数据处理等技术细节。 总结: ...

2025-3-12 · 2 分钟 · Atom.X