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wordに関するkasihara1のブックマーク (11)

  • テキスト以外のdiffの取り方、およびDiff/Mergeツールの整理 - Qiita

    Diffのみ DF 差分表示ソフト Rekisa Diff/Merge WinMerge DiffMerge Perforce Visual Merge and Diff Tools | Perforce vimdiff その他 Subversion+TortoiseSVN限定でよいならmsofficesvnという手もあります。 msofficesvn - Microsoft Office (Excel, Word, PowerPoint) add-ins that invoke TortoiseSVN commands - Google Project Hosting TortoiseHgとセットで動くmsofficehgもリリースされました。(Excel Word の文書管理に Mercurial? - MAJ1MAの日記) msofficehg - Microsoft Office

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  • BB视讯-bb视讯官网

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  • SYNODOS JOURNAL : 日本の職場の「窮屈さ」について 筒井淳也

    2011/7/2011:30 日の職場の「窮屈さ」について 筒井淳也 東日大震災は日の社会・経済にとって大きなショック要因となっている。と同時に、電力不足という課題はより構造的な変化を社会の様々なところに要請している。多大な犠牲をともなう災害ではあったが、何かしら社会が良い方向に変わるきっかけになるのなら、それを活かさないことは誰にとっても意ではないだろう。 みなさんは、日の職場は世界でトップレベルに「窮屈」であるという事実をご存知だろうか? 窮屈というのは空間的な意味ではなく(それもありそうだが)、自分の自由裁量で働く余地が少ない、ということである。よくいわれる有給休暇の取得率の低さなどから日の職場の窮屈さを推し量ることができるが、もっと直接的にそれを示すデータあるので、紹介しよう。 データは代表的な国際比較可能なサーベイであるInternational Social Sur

  • Googleサジェストがアツい!!日本人がどれだけ馬鹿な検索をしているのかが分かる : blog::tani.masaru

    Googleサジェストは当に便利な機能で、IMEの予測入力と同じように入力したい内容を先に出してくれるので重宝しているが、そのサジェストする仕組みはIMEのように個人の履歴による学習ではないし、単にヒット件数が多いものが上位というわけではない。全体を通して人気のある検索キーワードを出してくる。 つまり、いままで検索されたことのないキーワードは出てこないということ。で、変なキーワードがないか確かめてみるといろいろ見つかる。ポイントは適当な1文字+「、」 これ、50音全部見てみると面白いかも

    Googleサジェストがアツい!!日本人がどれだけ馬鹿な検索をしているのかが分かる : blog::tani.masaru
  • 増井 / 類語をみつける方法

    というか[[[同じカテゴリの単語を複数見つける]]]方法 [[[同位語]]]検索というらしい [[http://IQAuth.com/ 画像なぞなぞ認証]]で偽答を作るのを自動化したい たとえば「大阪」が正解のとき「神戸」とか「京都」とかの偽答を自動生成したい 「的場」から「菊地」を生成するとか [[http://hondana.org/%E5%A2%97%E4%BA%95/4812439914 http://gyazo.com/6c0f4f744676c2a71fc1577ace0557c7.png]] [[[「や」を使う方法]]] "大阪や" でググると「大阪や埼玉」「大阪や鳥取」などが出る [[http://gyazo.com/cc94658d04bc123b1b807db482862488.png]] 京大田中研の研究 by 大島氏 [[http://ci.nii.ac.jp/na

  • 緑色波線の謎を解け!--Word・ワード

  • 朝日電器株式会社

    朝日電器は配線器具、AVアクセサリー、照明器具、防犯用品など生活に役立つ商品を開発しています。

  • クローリング

  • 内容に基づくフィルタリング(ないようにもとづくふぃるたりんぐ)

    情報フィルタリングの1つで、情報内容とユーザー要求(プロファイル)を比較・照合して、ユーザーが求める情報(文書や商品)を選別する手法のこと。認識フィルタリング(cognitive filtering)ともいう。 情報収集(あるいは排除)を行うユーザーは、欲しい情報をプロファイルの形で定義する。単純な例では、電子メールで「未承諾広告」という文字列があるものは排除する、ECサイトで好みの分野として「ファッション」を登録することで関連情報が優先的に表示されるようにする、などである。 非明示的な要求の場合は、過去にユーザーが利用したり、好んだ情報(商品)の内容を分析することでユーザープロファイルを生成する。これを情報(商品)内容をモデル化したコンテンツモデルと比較して、情報推奨を行う。ユーザープロファイルは情報(商品)に対する評価(閲覧や購買など)、コンテンツモデルは情報内容のキーワードやメタ情報

    内容に基づくフィルタリング(ないようにもとづくふぃるたりんぐ)
  • 情報フィルタリング(じょうほうふぃるたりんぐ)

    大量の情報の中から、ユーザーにとって必要な情報を取り出し、不要な情報を除外する処理を自動的に行う技術のこと。要・不要の2つに分けるほかに、情報に重要度や類似度などのメタ情報を加えて重み付けを行うものも含まれる。 情報群から特定の情報を取り出す技術としては、情報検索(information retrieval)が古くから知られるが、これはユーザーが発するアドホックな要求(検索命令)に対してコンピュータがデータを返すというインタラクティブなモデルである。これに対して1990年代になって、大量の情報がインターネット上を行き交うようになると、ユーザーが事前に設定した要求(プロファイル)に合致する/しないによって情報を自動的に選別するモデルが提唱された。このような情報選別に用いられる技術を総称して、情報フィルタリングという。 広義には情報の収集と排除の双方を含むが、「情報フィルタリング」という語は情

    情報フィルタリング(じょうほうふぃるたりんぐ)
  • ITmedia Biz.ID:Wordのお節介をなくす10の方法

    何かとお節介な動きをすることが多いOffice。これらの設定を変更し、直感的に使うためのTipsを紹介する。Word編。 前回のExcelに引き続き、今日はWordの「お節介をなくす10の方法」を紹介する。内容的にはExcelと一部重複するが、設定画面の階層が異なる場合も多いので、同じTipsについても改めて紹介する。Word 2002/2003のほか、Word 2007でも検証した。 Wordの「お節介をなくす10の方法」インデックス アルファベットの1文字目が勝手に大文字になったり、記号に変換されるのを防ぐ 「1.」や「・」が行頭にある文章を改行した際、勝手に箇条書きになるのを防ぐ URLにハイパーリンクが勝手に張られるのを防ぐ 単語の下に波線を引かれるのを防ぐ 勝手にスペルチェックされるのを防ぐ 図を挿入する際に、勝手に描画キャンバスが作られるのを防ぐ あまり使わないメニューが勝手に

    ITmedia Biz.ID:Wordのお節介をなくす10の方法
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