PUBLIC MARKS with tag texte

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Leafletter est un application pour construire vos présentations de photos, d'images ou même de texte. Cette application est très simple et entièrement gratuite. A tester...

convertir texte en parole (mp3)

Le célèbre grimoire de l'Apothicaire. Couverture à l'ancienne, papier bouffant, encre sépia. Nombreuses illustrations et gravures où Pieter Bruegel et Jérôme Bosch sont à l'honneur. Polices de caractères rares. De la belle ouvrage d'artisan qu'on s'arrache chez les collectionneurs. Un riche travail de pauvre que les industriels à fort tirage ignorent. Un pavé de plus dans la mare du prêt-à-penser culturel et du canigou littéraire. On adore ou on déteste, mais au moins c'est franc du collier. ISBN 2-911344-00-6

Nouvelle en ligne de 5 pages de l'écrivain Joël Médina, alias l'Apothicaire. Le plus grand des rapaces ne quitte cañons et crêtes andines que fort rarement. Lorsqu'il croise la route des hommes du côté des lacs d'altitude, à la hauteur des esprits, ce n'est jamais bien rassurant... En dit long sur les conditions de vie des indiens Aymaras du Pérou.

Atlantic

LaTeX, explications en français...

Permet de convertir textes, vidéo et musique dans n'importe quel autre format

Le BBComposer est une barre d'outil pour Firefox qui permet d'éditer des BBCodes comme dans un logiciel de traitement de textes (en WYSIWYG).

Un générateur d'essai en anglais

Das interaktive Text-Netzwerk mit automatischen, nicht-linearen Echtzeit-Verknüpfungen

A Humane Web Text Generator. Transforme du texte simple en XHTML.

Un autre générateur de lettres imagées, à partir de flickr

« Mobwrite is an text box which allows multiple people to edit the same text at the same time. »

Carnet de note conciliant photos et notes. La photo permettant de lancer un sujet sur lequel l'auteur se base pour écrire un texte, une chronique, un poême, etc... Les photos proviennent principalement de voyages quant aux textes, ils abordent pour la plupart le rapport de l'homme à son environnement.

Here at Google Research we have been using word n-gram models for a variety of R&D projects, such as statistical machine translation, speech recognition, spelling correction, entity detection, information extraction, and others. While such models have usually been estimated from training corpora containing at most a few billion words, we have been harnessing the vast power of Google's datacenters and distributed processing infrastructure to process larger and larger training corpora. We found that there's no data like more data, and scaled up the size of our data by one order of magnitude, and then another, and then one more - resulting in a training corpus of one trillion words from public Web pages.

tes reins vagues