平常是处理文字的时候更多用到的是字符串方面的工具类，作为学习汉字的工具，拼音还是很重要的一个辅助方式，分享一个汉字转拼音的工具类。可以用于帮助学习汉字或者作为一些汉字的辅助说明都也是可以的。这个还支持将汉字拼音输出为首字母，例如"愷龍"可以输出为"kl",在现在大家很多时候都用缩写的情况下，可以也可以作为一个辅助的工具。该工具类用到了pinyin4j-2.5.0.jar包包下载地址：网盘下载：https://kohler.lanzouv.com/i3bQG0g2imkjMaven中央库：https://mvnrepository.com/artifact/org.clojars.cbilson
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前言 本次我们学习一下STM32F103关于OLED显示汉字，数字，英文，图片，GIF动画，和介绍各种取模软件的使用，主要教会大家使用和修改OLED驱动的代码，对汉字大小，图片分辨率进行代码修改并显示，本篇博客大部分是自己收集和整理，如有侵权请联系我删除。本次实验板子使用的是正点原子精英版，芯片是STM32F103ZET6,需要资料可以@我拿取。本博客内容原创，创作不易，转载请注明没有初步认识OLED屏幕的组成的，可以先看看我之前的博客：OLED接线和屏幕大小介绍各种取模软件和一些图片资料，百度网盘@我拿1.OLED显示ASCII码（数字和英文）1）认识取模软件：2）解析坐标代码
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这几天在学STM32，基于正点原子开发板和视频教程，TFTLCD能显示字符和汉字，但是原子哥没有提供显示图片的例程，有一个搭边的，但是基于SD卡的，所以索性自己写了一个显示图片的函数其实显示字符和汉字是通过点阵的方式来实现的，显示图片也是一个道理，要将图片转成点阵软件准备：keil5硬件准备：stm32板子TFTLCD屏幕步骤：在套用我这个代码前，你首先的保证你的代码能在TFTLCD屏幕上显示字符，数字那些，不然直接复制代码也没用，其实直接打开原子哥的例程就行了。1.首先得找到一张图片，我这个图片随便在网上找的2.然后使用Image2Lcd软件取模变成数组3.根据我图片的步骤来，记得要记得第四
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1. 中文汉字Unicode编码表序号字符集字数Unicode编码范围1基本汉字209024E00-9FA52基本汉字补充749FA6-9FEF3扩展A65823400-4DB54扩展B4271120000-2A6D65扩展C41492A700-2B7346扩展D2222B740-2B81D7扩展E57622B820-2CEA18扩展F74732CEB0-2EBE09康熙部首2142F00-2FD510部首扩展1152E80-2EF311兼容汉字477F900-FAD912兼容扩展5422F800-2FA1D13PUA(GBK)部件81E815-E86F14部件扩展452E400-E5E815
1. 中文汉字Unicode编码表序号字符集字数Unicode编码范围1基本汉字209024E00-9FA52基本汉字补充749FA6-9FEF3扩展A65823400-4DB54扩展B4271120000-2A6D65扩展C41492A700-2B7346扩展D2222B740-2B81D7扩展E57622B820-2CEA18扩展F74732CEB0-2EBE09康熙部首2142F00-2FD510部首扩展1152E80-2EF311兼容汉字477F900-FAD912兼容扩展5422F800-2FA1D13PUA(GBK)部件81E815-E86F14部件扩展452E400-E5E815
近来，文本生成图像领域取得了很多意想不到的突破，很多模型都可以实现基于文本指令创建高质量和多样化图像的功能。虽然生成的图像已经很逼真，但当前模型往往善于生成风景、物体等实物图像，但很难生成带有高度连贯细节的图像，例如带有汉字等复杂字形文本的图像。为了解决这个问题，来自OPPO等机构的研究者们提出了一个通用学习框架GlyphDraw，旨在让模型能够生成嵌入连贯文本的图像，这是图像合成领域首个解决汉字生成问题的工作。论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.17870项目主页：https://1073521013.github.io/glyph-draw.github.io/
近来，文本生成图像领域取得了很多意想不到的突破，很多模型都可以实现基于文本指令创建高质量和多样化图像的功能。虽然生成的图像已经很逼真，但当前模型往往善于生成风景、物体等实物图像，但很难生成带有高度连贯细节的图像，例如带有汉字等复杂字形文本的图像。为了解决这个问题，来自OPPO等机构的研究者们提出了一个通用学习框架GlyphDraw，旨在让模型能够生成嵌入连贯文本的图像，这是图像合成领域首个解决汉字生成问题的工作。论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.17870项目主页：https://1073521013.github.io/glyph-draw.github.io/
