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俄語口譯職缺

「看小說是人生旅途中最不克不及終止的事翻譯」資深名導侯孝賢1日出席公視影展記者會默示，在這個數位化時期，透過浏覽才能飽滿思惟、增加對人調查的敏銳度，再加上文字表達的活動感情，就是一部電影最好的出現。榮獲奧斯卡最佳影片《月光下的藍色男孩》的導演貝瑞傑金斯曾說起，侯孝賢正是他拍片子的啟發者，對此，侯孝賢在現場謙遜羞怯地笑說，「沒有啦～」並流露閃亮的眼神翻譯

韓文翻譯我有一些器械需要批改一下 (憑據下面板大們的專業 和我貧弱腦殼的理解) 強的應當是onenote搭載?的OCR(optical character recognition) http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition 維基註釋 然後不是只有onenote有搭載ocr 其他良多軟體可能都有翻譯社只是我不認識罷了 而onenote作為sp3的隨機搭載與感壓筆搭配的筆記軟體 內漸壯大ocr 翻譯社所以一套用起來很順 如果翻譯公司是用其他的筆記軟編制如evernote或是其他pdf筆記軟體 說不定也有類似的功能? ------------------------------------- 大家好 比來搭配windowsphone735將一些大書攝影放在onenote中 一方面帶一本surface pro3出門就能夠 一方面可以直接在上面做筆記不需要玷辱書籍 這幾天才發現onenote的搜索功能好強大orz 我一向以為他的搜索功能僅限於節/頁 的題目和頁面內用打字所打出的內容 比來忽然忘記本身之前讀到的一個東西在哪一本筆記本中 (我的onenote筆記本已經大到應當有20gb了,真的好難找) 萬念俱灰下初次測驗考試了onenote的搜索 搜尋的成效讓我感動到不可(或許因為我太癡鈍了,這也許沒甚麼?!) "他的搜索功能居然包含照片檔畫面中的文字!" 等於說你一兩千頁的書,你忽然想到之前不知道在哪裡看到的 按一下放大鏡 打進樞紐字 onenote就會幫翻譯公司找到! 舉例以下: 我確立了四頁內文含有surface pro 3的頁面 http://i.imgur.com/BS7hKYc.png?1 題目 surface pro3 http://i.imgur.com/fk9Dh1b.png?1 手寫 surface pro3 (題目未命名) http://i.imgur.com/flWC8nA.png?1 照片 surface pro3 (題目未命名) http://i.imgur.com/gvWQDL3.png?1 然後按搜尋 surface pro 3 成績連兩張照片都搜索出來了!!還依照聯系關系性凹凸排序 http://i.imgur.com/q51KCMP.png?1 http://i.imgur.com/W4S1Nti.png?1 然則手寫的那一張並沒有被搜索出來 不知道是不支援搜索手寫內容照舊我寫得太醜了? 總之能搜索圖檔中的文字就使人非常打動 如果一本書要上萬塊翻譯社你或許想要買,可是也許又感覺有點貴下不了手 只要跟藏書樓借個幾個禮拜,回家攝影放進onenote中 以後要找甚麼內容就操縱onenote搜索功能立即可以找到 超動人的~ 想在這邊保舉給人人 (或許對有些人而言他早就知道了,但說不定有跟我一樣還沒發現這功能的人)

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韓語口譯薪水[問題類型]: 程式諮詢 [軟體熟習度]: 入門(寫過其他程式，只是對語法不熟習) [問題論述]: 大師好，比來剛接觸文字探勘 參考了陳嘉葳大大的文章：用R進行中文 text Mining (http://goo.gl/3mTrDg) 華頓翻譯公司也照做了一番，有些地方因為有更新所以有自己修改翻譯 問題1： 在輸出TermDocumentMatrix時，出現了以下的樣子 不知道怎麼把 弄掉，原本的文章也沒有長如許。 Docs Terms 1 2 3 4 5 平生 自願 0 0 0 0 0 平生 味道 0 0 0 0 0 一家 嘴 罐子 1 0 0 0 0 連續串 0 0 0 0 0 人 0 0 0 0 0 人 人 人 強者 同窗 0 0 0 0 0 人 人 小學 0 0 0 0 0 人 人 事 課 精力 0 0 0 0 0 人 人 器材 0 0 0 0 0 人 山 雙手 0 0 0 0 0 問題2： 輸出的文字雲長如許 http://i.imgur.com/W6Bo2Tk.png

明明程式碼一樣，不知為何我的卻是方的，而且沒有很密集。 想知道問題出在哪。 問題3： 由於原文章只鎖定名詞 d.corpus <- tm_map(d.corpus[1:100]翻譯社 segmentCN, nature = TRUE) d.corpus <- tm_map(d.corpus翻譯社 function(sentence) { noun <- lapply(sentence, function(w) { w[names(w) == "n"] }) unlist(noun) }) 若所有詞性都想要，該怎麼做呢？ 我有試做看看，卻在輸出tdm時得到error Error in `[.simple_triplet_matrix`(tdm翻譯社 1:10, 1:5) : subscript out of bounds [程式範例]: 大要的程式碼以下： d.corpus0 <- Corpus(DirSource('doc')翻譯社 list(language = NA)) #語料庫 d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus0, removePunctuation) d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus_clean翻譯社 removeNumbers) d.corpus_clean <- tm_map(d.corpus_clean, function(word) { gsub("[A-Za-z0-9]", ""翻譯社 word) }) d.corpus_seg <- tm_map(d.corpus_clean[1:100], segmentCN, nature = TRUE) d.corpus_seg2 <- tm_map(d.corpus_seg, function(sentence) { noun <- lapply(sentence, function(w) { w[names(w) == "n"] }) unlist(noun) }) #d.corpus_vec <- Corpus(VectorSource(d.corpus_seg)) #沒法run d.corpus_stop <- tm_map(d.corpus_seg2, removeWords翻譯社 myStopWords) #創設TermDocumentMatrix(本身點竄過) corpus_clean <- tm_map(d.corpus_stop, PlainTextDocument) d.corpus_vec <- Corpus(VectorSource(corpus_clean)) tdm <- TermDocumentMatrix(d.corpus_vec, control = list(wordLengths = c(2, Inf))) #文字雲 m1 <- as.matrix(tdm) v <- sort(rowSums(m1), decreasing = TRUE) d <- data.frame(word = names(v), freq = v) wordcloud(d$word翻譯社 d$freq, min.freq = 2, random.order = F, ordered.colors = F, colors = rainbow(length(row.names(m1)))) 這個問題已困擾我好幾天，想了很久也找很多資料還是無解，才想說上來請各位高手解 答 小妹第一次在本版發文，如有任何不妥請多多包涵:) [關鍵字]: 文字探勘，text mining

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LINE也流露，在拍攝照片後的編纂頁面，還會看到一個名為「清楚」的結果翻譯假如在拍照前使用Clear濾鏡，又在拍照後加選「清楚」效果，拍攝的文字會更加清晰翻譯（編纂：李信寬）1070130

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