Market 上提供新版本下载。新版本的主要改进是可以发送文本信息给多个接收者。也许你经常使用 Google Voice?有时候你可能常常需要同时发送文本信息给朋友或者家人,不过很坑爹的是以往压根儿就不支持,不过现在这个更新解决了…
Komodo是一个跨平台的文本编辑器,并且支持很多种语言。如果你喜欢windows平台上的notepad++,那么在linux上你也会爱上它的。 该版本不仅仅修复了一些bug,并且支持 PHP
Notepad++ 是一款非常有特色的编辑器,是开源软件,可以免费使用。支持的语言: C, C++ , Java , C#, XML, HTML, PHP, Javascript! 為了產生小巧且有效
Tika是一个内容抽取的工具集合(a toolkit for text extracting)。它集成了POI, Pdfbox 并且为文本抽取工作提供了一个统一的界面。其次,Tika也提供了便利的扩展API,用来丰富其对第三方文件格式的支持。
TEA 是一个强大和易于使用,基于Qt4的文本编辑器,拥有许多功能可用于编辑HTML, Docbook, 和 LaTeX文档。 其特点是小巧,具有一个选项卡式的布局引擎,支持多种编码,代码片段,模板,可定制的快捷。
Hypercube 是一个工具用于可视化DOT (graphviz), GML, GraphML, GXL和简单基于文本生成的SVG与 EPS图形。它包含一个基于Qt的GUI应用和一个独立于Qt的命令行工具。它采用了模拟退火算法来展示图
Code Browser 是一个可折叠的文本编辑器,支持Linux 和 Windows平台。可以查看任何类型文本文件的层次结构,特别是源代码。这让源码浏览变得更快和更简便。 Code Browser特
--disable-acl。 正式版将会尽快发布,更多更新内容请看 这里 。 Emacs是一种强大的文本编辑器,在程序员和其他以技术工作为主的计算机用户中广受欢迎。EMACS,即Editor MACro
JOE ( Joe's Owner Editor) 是一个非常著名的基于 Linux 控制台下的文本编辑器
Atom 是 Github 专门为程序员推出的一个跨平台文本编辑器。具有简洁和直观的图形用户界面,并有很多有趣的特点:支持CSS,HTML,JavaScript等网页编程语言。它支持宏,自动完成分屏功能,集成了文件管理器。
在预览版推出 18 个月之后 ,由 GitHub 亲手打造的文本编辑器,终于在今日达到了 1.0 版本。在此之前,Atom 已经被下载了 130 万次,在多次迭代之后,它已能在 Windows、Linux、以及
recognize the NetBeans IDE as the original free Java IDE. It is that, and much more! The NetBeans IDE
print out the line,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。Unix的grep家族包 括grep、egrep和fgrep。
Atom 是 Github 专门为程序员推出的一个跨平台文本编辑器。具有简洁和直观的图形用户界面,并有很多有趣的特点:支持CSS,HTML,JavaScript等网页编程语言。它支持宏,自动完成分屏功能,集成了文件管理器。
语法文件独立绑定字体 其它几十个各种细节更新 EverEdit是一个快速、轻量级和易于扩展的集文本、源代码编辑于一身的高性能纯文本编辑器。它可以运行于Windows XP、Windows Vista、Windows
Code Browser 是一个可折叠的文本编辑器,支持Linux 和 Windows平台。可以查看任何类型文本文件的层次结构,特别是源代码。这让源码浏览变得更快和更简便。 Code Browse
TextEd是一个全功能的文本和源代码编辑器,支持Unicode。这也是一个非常强大的Web开发编辑器(PHP,ASP,JavaScript,HTML和CSS)。它的功能已经超出文本文件编辑功能,支持CSS
Vrapper 是一个Eclipse的文本编辑器插件,使文本编辑器具备 vi 的编辑效果。 Operators (d, c, y, p, ... full list ) Motions (h, j, w
TXR 是一个新的用于文本抽取的模式匹配语言,用于替换 awk 和 perl,提供基于模板的全文匹配。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/view/home/1330916724030
是f:/data/category,训练完后会生成一个分类器模型 tclassifier,之后其它文本的分类的确定就是通过它。 /** * 使用 Lingpipe的TF/IDF分类器训练语料 * * @author