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HTML - meta タグの仕様詳細まとめ :: Drk7jp
前エントリ - Internet Explorer のイメージツールバーを無効化する meta タグ で予告したとおり meta タグについて生まれて初めてまじめに調べてみました。改めて調べてみると知らなかったこと満載です。っていうか Web エンジニアたるもの一度は W3C勧告 くらいは一通り目を通しておかなくてはダメだなと思ったりしました。面倒なくらい分量があるけど。ひとまず meta タグ情報としての自分にとって永久保存版まとめという位置づけです。 まずは参考になったサイトの紹介から。 W3C勧告HTML4.01 :: The global structure of an HTML document W3C勧告HTML4.01 私的日本語訳 :: The global structure of an HTML document(ja) rfc2616.txt Another HTML
ヤコブ・ニールセンの考えをまとめたWebユーザビリティガイドライン::ホームページ制作::NPO法人しゃらく
ヤコブ・ニールセンの考えをまとめたユーザビリティガイドライン ユーザビリティのグル、ヤコブ・ニールセン氏の考えや調査を元にユーザビリティガイドラインを作りました。 デザインやコーディングをしている際に、このガイドラインを元に自分のデザインを一度チェックしてみるのもよいかと思います。 TRANS - ヤコブ・ニールセン氏の考えを元に、ユーザビリティガイドラインを作った。
Snyder Consulting - Paper Prototyping
Sure, it's low-tech, but this usability testing method can help you sidestep problems before you write your code Wouldn't it be great to find out what users (and marketing) want before you start coding? Paper prototyping lets you do just that. While it may seem counterintuitive to test an interface without using a computer, paper prototyping lets you get maximum feedback for minimum effo
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mod_rewrite Cookbook - FrontPage
Rewrite Cookbook The goal here is to develop a cookbook of useful mod_rewrite recipes, starting with the frequently asked questions, and progressing to more esoteric recipes. This is only a staging area - eventually this stuff will become part of the official documentation. Basics - mod_rewrite and regular expression basics Arguments - Moving one part of the URL to another part ConditionalRewri
戦 争 に ま つ わ る 凄 い 話 カオスちゃんねる
※カオスちゃんねる移転のお知らせ カオスちゃんねるは移転しました。 お手数おかけして大変申し訳ありませんが、 リンク・ブックマーク等の変更をよろしくお願い致します。 移転先URL http://chaos2ch.com/ 移転先RSS http://chaos2ch.com/index.rdf 携帯版移転先URL http://blog.m.livedoor.jp/chaos2ch/ 1 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします。[age] 投稿日：2007/11/10(土) 20:06:17.18 ID:MXTSeHOF0 戦艦長門は戦後水爆実験の標的艦になったが、 水爆が爆発してからも海上に四日間浮き続け、 四日目の晩、誰にも見取られることなく沈没した。 4 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします。[] 投稿日：2007/11/10(土) 20:08:11.8
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
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
グーグルが日本語N-gramデータを公開 ― ＠IT
2007/11/01 グーグルは11月1日、大規模日本語コーパスのN-gramデータを公開した。N-gramは自然言語処理の領域で、単語同士の結びつきを統計的に処理する計算モデル。「グーグルで検索」「グーグルで調べる」「グーグルで探す」のように特定の単語（例では“グーグル”）と、他の単語の結びつきを予測できる。 N-gramは特定の位置にある単語が何であるかを、その直前の単語、さらに前の単語……、とN個分さかのぼって推測できるという仮説に基づいている。かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに使われている。 公開したのはグーグルがWebサイトから抽出した約200億文（約2550億単語）の日本語データから作成したN-gramデータ（1～7gram）。データは特定非営利活動法人 言語資源協会を通じて配布しており、団体・個人の区別なく利用できる。これまで米グーグルは英語について同
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