9 of the best Rich Text editors reviewed ブラウザ上で動く12のリッチテキストエディター。 ブラウザ上でリッチテキストを編集する、というのは当たり前になりましたね。 というわけでライブラリも一杯でてます。 NiceEdit Kupu TinyMCE Kevin Roth RTE FCKEditor YUI Editor WebWiz RichTextEditor CodePlex Rich Text Editor - ASP.net XStandard prototype.jsでクロスブラウザなWYSIWIGエディタ jWYSIWYG NicEdit 沢山あるものですね。
誤字ェネレータは、入力された文章に含まれている漢字を誤字に置換するアプリです。dreamhost上のRailsで動いてます。 glitchmonkeyとかその辺の技術が僕は結構好きで、glitchというかcorruptingと言うか、そう言ったノイズ系のフィルタを日本語の文章にかけるのはどうしたらいいのか考えてました。一つの解は多分カットアップなんですが、それはもうきょうじんでやっていて結構いい感じなので、別のアプローチを考えてたんです。で、誤字かな、と。誤字って大抵見た目の似てる漢字を書いてしまうものなので、そういった感じの事を裏側ではやっています。 ぶっちゃけこれ僕の初めての割とまともな趣味webアプリなので、嬉しくって動画とか撮っちゃってます。使い方結構シンプルですがとりあえずこれを見て頂くと言う事で。 見ると分かると思うのですが、日本語の文章なんてぱっと思いつかねえよって方の
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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