文字分类系统 系统的介绍如何构建一个完整的文本分类系统，包括数据预处理，主要方法的原理介绍和实现细节，实验结果与分析，网页演示的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏： :

自制软件，网页生成器，便于视频，音频，图片，文本等目录快速生成网页使用。可用于生成网站建设的测试页面，以及私有nas的web站点的html资源页面。

C#文本编辑器（记事本），简单功能，第一次编写，功能不算很完善。

自制软件，文本批量格式转换，将ansi(即gbk)与utf-8相互转换，自己编写用来在浏览器上读txt小说时，避免乱码用的，共享出来方便大家使用，支持gbk和utf-8。

Flesch_Index #Intro Code计算文本文件或文档中单词的Flesch索引和阅读级别 Flesch可读性索引是Rudolf Flesch博士发明的一种工具，用于估计文档的阅读和理解难度。 索引不考虑单词的含义，仅考虑单词的长度和句子的长度，以便为文档分配可读性索引。 可读性指数越高，文档越容易理解。 Flesch可读性索引通常被转换为理解文档通常必需的教育水平，如下表所示。 屏幕截图2021-03-26为00.58.55 Flesch的公式计算索引

PHP文字统计 PHP Text Statistics类将帮助您确定与网站内容有关的问题，尤其是与可读性有关的问题。 它使您可以使用常见的评分系统来衡量文本的可读性，其中包括： Flesch Kincaid阅读轻松 Flesch Kincaid年级 冈宁雾分数 科尔曼廖氏指数 SMOG指数 自动可靠性指数 Dale-Chall可读性得分 Spache可读性得分 衡量文本可读性的最大挑战之一是音节的计数，这可能很难计算。 Statistics类中有一些规则可用于计算单词的音节计数，还有大量单词可用于测试这些规则。 请随时添加到测试单词列表中，尤其是当您发现未正确计算音节计数的单词时（尤其是如果您还可以将代码添加到类中以便正确处理您的单词时，尤其如此）。 同形异义词将无法计算，因为它们取决于上下文（例如，“他在房子周围拖着脚踏车”，“她骑着脚踏车上学”），但是这些东西很少，不用担心。

第一章 假设法 第二章 计算法 第三章 排除法 第四章 分析法 第五章 观察法 前序：思维训练让你更高、更强！

外文比如英语PDF文档在阅读时，需要批量复制其中的文本到翻译软件中，复制过程会产生大量冗余的自动或手动换行符，造成翻译的不准确，而用word来替换又显得大材小用。本小工具可以帮助你格式化复制后的文本，也可以设置文本替换。

文本与unicode码转换小工具

接收 / 返回文本消息 ①接收/返回文本消息原理说明 当普通微信用户向公众账号发消息时，微信服务器将POST消息的XML数据包到开发者填写的URL上，着手开发之前先行阅读微信公众平台接收普通消息微信开发文档，对微信的这种消息处理机制有一定了解之后再着手开发（微信开发接收普通消息开发文档） 注意点： 1、关于重试的消息排重，推荐使用msgid排重。 2、微信服务器在五秒内收不到响应会断掉连接，并且重新发起请求，总共重试三次。假如服务器无法保证在五秒内处理并回复，可以直接回复空串，微信服务器不会对此作任何处理，并且不会发起重试。详情请见“发送消息-被动回复消息”。 3、为了保证更高的安全保障，开发