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ブックマーク / nais.to/~yto (5)

  • [を] UTF-8 で半角カナを判定

    UTF-8 で半角カナを判定 2006-11-09-3 [Programming] PerlUTF-8 で半角カナを判定するには、 顔文字みたいな正規表現を使うと良いみたい。 なお、下記では全角になっていますが、「。」「゜」は半角です。 print if /[。-゜]/; 以下、確認スクリプト utf8hankana-test.pl。 begin 755 utf8hankana-test.pl.gz M'XL("+7C4D4``W5T9CAH86YK86YA+71E<W0N<&P`1<_)2L-@$,#Q^SS%9[Q8 ML>0J1H1"]>K!>'()M48-U"A)BP<1M.[5NN];L>[[OFM]F"IXZROX5P\._&!F MF!F8XB(]X7MZB^/JW;87DV+UF4Y]'<SEDR?YP51)O5D3+`](PK>5'_><:-SX MS7L

    qptaro
    qptaro 2006/11/10
  • CSS と JavaScript でタブ切り替え

    CSSJavaScript でタブ切り替えを実現しています。 なるべく CSS や JS の記述量を最小にするように努力しました。 もっとシンプルにできそうなアイディアがございましたらご教示下さい。 「無償・無保証・著作権放棄」 ですので、 このページのソースを適当にいじって自由に使って下さい。 全てのタブの中味は 1 つの HTML ファイル (このファイル) に書いてあります。 見出しのクリックにより、表示の ON/OFF を切り替えるだけ、という仕組みです。 タブの見出しをクリックするたびにサーバーを読みに行くのが 欝陶しく思えるときに、うってつけかと。 そう言えば、某サイトでは、クリックどころか、 タブの見出しにマウスカーソルを合わせるだけで、 フォーカスされていることを表す見出しの画像 (背景色が異なるだけ) を いちいち Web サーバーへ取りに

  • [を] Firefoxでソーシャルブックマークのコメントをチェック

    Firefoxでソーシャルブックマークのコメントをチェック 2006-10-27-5 [WebTool] SBM Comments Viewer は、ソーシャルブックマークサービス(はてなブッ クマーク, del.icio.us, ECナビ人気ニュースβ版, livedoor Clip)で つけられているコメントを表示してくれる GreaseMonkey スクリプトです。 まず、プログラムでブラウザ側からページをいじれる拡張機能である GreaseMonkey (http://greasemonkey.mozdev.org/) をインストール し、それから下記をインストールします。 silog - script/SBMCommentsViewer http://white.s151.xrea.com/wiki/index.php?script/SBMCommentsView

  • [を] 仕事の禁句変換辞典―モノは言いよう

    仕事の禁句変換辞典―モノは言いよう 2006-10-25-4 [書評・感想][仕事] ■中塚千恵, 「コトバ最適化」研究会 / 仕事の禁句変換辞典―モノは言いよう ツイてるアナタのための言い替えマニュアルなんてのもありますが、 まあ、そういう表現がまとまってるです。笑える! 以下、ほんの一部ですが紹介します: 【頼んだり断ったり】 どうしても○○してください。 →とりあえずやってみてください、それから考えましょう。 ここにいても意味がないので、帰りたいのですが。 →学ぶべきところがいっぱいあるので、時間が足りません。 おいおい教えてください。 やりたくない、できない。 →前向きに検討したのですが、今回はご遠慮します。 私は気に入りません。 →ある意味、よいですよね。 (某アルファブロガーが頻繁に使ってた!) 【人物表現】 判断できずに、仕事が進まない人

  • [を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出

    形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基中の基ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的:キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。(この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。) TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード

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