用Java实现简体中文转为繁体中文的转换方法
最编程
2024-02-10 18:34:10
...
java实现简体转繁体字
1. 引入依赖包
<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>opencc4j</artifactId>
<version>1.7.2</version>
</dependency>
2. 代码实现
String simpleCn = "我是一个粉刷匠，粉刷本领强，我要把那新房子刷的很漂亮。";
ZhConvertBootstrap zhConvertBootstrap = ZhConvertBootstrap.newInstance();
String traditionalCn = zhConvertBootstrap.toTraditional(simpleCn);
System.out.println("简体字：" + simpleCn);
System.out.println("繁体字：" + traditionalCn);
3. 测试
简体字：我是一个粉刷匠，粉刷本领强，我要把那新房子刷的很漂亮。
繁体字：我是一個粉刷匠，粉刷本領強，我要把那新房子刷的很漂亮。
<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>opencc4j</artifactId>
<version>1.7.2</version>
</dependency>
String simpleCn = "我是一个粉刷匠，粉刷本领强，我要把那新房子刷的很漂亮。";
ZhConvertBootstrap zhConvertBootstrap = ZhConvertBootstrap.newInstance();
String traditionalCn = zhConvertBootstrap.toTraditional(simpleCn);
System.out.println("简体字：" + simpleCn);
System.out.println("繁体字：" + traditionalCn);
简体字：我是一个粉刷匠，粉刷本领强，我要把那新房子刷的很漂亮。
繁体字：我是一個粉刷匠，粉刷本領強，我要把那新房子刷的很漂亮。
推荐阅读
-
位、字节、WORD、DWORD 的区别和联系 - Unicode 和 ANSI 的区别就像输入法中 "全宽 "和 "半宽 "的区别一样。 由于不同的 ANSI 编码有不同的标准（不同的字符集），对于给定的多字节字符串，我们必须知道它使用的是哪种字符集，才能知道它包含哪些 "字符"。对于 UNICODE 字符串来说，无论环境如何，它所代表的 "字符 "内容始终是相同的。Unicode 有一个统一的标准，定义了世界上大多数字符的编码，因此拉丁文、数字、简体中文、繁体中文和日文都可以存储在一个编码中。统一码是一个统一的标准，定义了世界上大多数字符的编码。 比特（Bit）和字节（Byte）的区别：例如USB2.0 标准接口的传输速率为 480Mbps，有一些人误认为是每秒 480 兆比特，同样网络带宽为 2MB，就容易误认为是每秒 2 兆比特。其实，480Mbps 应该是 480 兆比特/秒或 480 兆字节/秒，它等于 "60 兆字节/秒"；同样，2MB，应该是 256 兆字节/秒。 Bit 和 Byte 译为 "比特"，都是数据计量单位，比特="位 "或 "比特"。 Byte = 字节，即 1byte = 8bits，两者的换算关系为 1:8。 Mbps = mega bits per second（兆位/秒）是速率单位，因此 2M 带宽应为 2 兆位/秒，即 2MBps。MB = 兆字节（Megabytes，兆字节）是单位量，1MB/S（兆字节/秒）= 8MBPS（兆字节/秒）。 通常所说的硬盘容量是指 40GB、80GB、100GB，其中的 B 是指 Byte 也称为 "字节"。 1 KB=1024 字节 1 MB=1024 KB=1024*1024 字节 1 GB=1024 MB=1024*1024*1024 字节 例如，以前所谓的 56KB MODEM 转换过来的 56KBps 除以 8 就是 7Kbyte，所以真正从网上下载文件存在硬盘上的速度也是每秒 7Kbyte；也就是说，用 B 表示传输速度一般指 Bit；用 B 表示容量一般指 Byte。比特、字节、WORD、DWORD 的本质。
-
一种结构设计模式，允许在对象中动态添加新行为。它通过创建一个封装器来实现这一目的，即把对象放入一个装饰器类中，然后把这个装饰器类放入另一个装饰器类中，以此类推，形成一个封装器链。这样，我们就可以在不改变原始对象的情况下动态添加新行为或修改原始行为。 在 Java 中，实现装饰器设计模式的步骤如下： 定义一个接口或抽象类作为被装饰对象的基类。 公共接口 Component { void operation; } } 在本例中，我们定义了一个名为 Component 的接口，该接口包含一个名为 operation 的抽象方法，该方法定义了被装饰对象的基本行为。 定义一个实现基类方法的具体装饰对象。 公共类 ConcreteComponent 实现 Component { public class ConcreteComponent implements Component { @Override public void operation { System.out.println("ConcreteComponent is doing something...") ； } } 定义一个抽象装饰器类，该类继承于基类，并将装饰对象作为一个属性。 公共抽象类装饰器实现组件 { protected Component 组件 public Decorator(Component component) { this.component = component; } } @Override public void operation { component.operation; } } } 在这个示例中，我们定义了一个名为 Decorator 的抽象类，它继承了 Component 接口，并将被装饰对象作为一个属性。在操作方法中，我们调用了被装饰对象上的同名方法。 定义一个具体的装饰器类，继承自抽象装饰器类并实现增强逻辑。 公共类 ConcreteDecoratorA extends Decorator { public ConcreteDecoratorA(Component 组件) { super(component)； } } public void operation { super.operation System.out.println("ConcreteDecoratorA 正在添加新行为......") ； } } 在本例中，我们定义了一个名为 ConcreteDecoratorA 的具体装饰器类，它继承自装饰器抽象类，并实现了操作方法的增强逻辑。在操作方法中，我们首先调用被装饰对象上的同名方法，然后添加新行为。 使用装饰器增强被装饰对象。 公共类 Main { public static void main(String args) { Component 组件 = new ConcreteComponent； component = new ConcreteDecoratorA(component)； 组件操作 } } 在这个示例中，我们首先创建了一个被装饰对象 ConcreteComponent，然后通过 ConcreteDecoratorA 类创建了一个装饰器，并将被装饰对象作为参数传递。最后，调用装饰器的操作方法，实现对被装饰对象的增强。 使用场景 在 Java 中，装饰器模式被广泛使用，尤其是在 I/O 中。Java 中的 I/O 库使用装饰器模式实现了不同数据流之间的转换和增强。 让我们打开文件 a.txt，从中读取数据。InputStream 是一个抽象类，FileInputStream 是专门用于读取文件流的子类。BufferedInputStream 是一个支持缓存的数据读取类，可以提高数据读取的效率，具体代码如下： @Test public void testIO throws Exception { InputStream inputStream = new FileInputStream("C:/bbb/a.txt")； // 实现包装 inputStream = new BufferedInputStream(inputStream)； byte bytes = new byte[1024]； int len； while((len = inputStream.read(bytes)) ！= -1){ System.out.println(new String(bytes, 0, len)); } } } } 其中 BufferedInputStream 对读取数据进行了增强。 这样看来，装饰器设计模式和代理模式似乎有点相似，接下来让我们讨论一下它们之间的区别。 第三，与代理模式的区别： 代理模式的目的是控制对对象的访问，它在对象外部提供一个代理对象来控制对原对象的访问。代理对象和原始对象通常实现相同的接口或继承相同的类，以确保两者可以相互替换。 装饰器模式的目的是动态增强对象的功能，而这是通过对象内部的包装器来实现的。在装饰器模式中，装饰器类和被装饰对象通常实现相同的接口或继承自相同的类，以确保两者可以相互替代。装饰器模式也被称为封装器模式。 在代理模式中，代理类附加了与原类无关的功能。
-
UEditor 实现了新的 "简体中文转换 "和 "繁体中文转换 "按钮。
-
[姿势估计] 实践记录：使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2）：方法 1：基于深度学习的方法：。 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征，并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二：基于二维校准信息估计三维姿态信息（计算机视觉 PnP 问题）。 特征点定位：人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息，可用于后续的姿势估计。 旋转表示：常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度（通常是俯仰、偏航和滚动）描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵，表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建：根据特征点的定位结果，三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上，可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型，然后通过优化方法将模型与特征点对齐，从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分，还有其他更多的特征点表示方法，大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践：人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题，客户在检测关键点的代码上略有修改，坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections： for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中，返回的数据是五官（6 个关键点的坐标），这是用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试用另一个库：dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下： 确保已安装 Dlib 库，可使用以下命令： pip install dlib 导入必要的库： 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型： 读取图像并将其灰度化： 使用人脸检测器检测图像中的人脸： 对检测到的人脸进行遍历，并使用关键点检测器检测人脸关键点： 显示绘制了关键点的图像： 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
-
用 Java 实现固定大小队列的几种方法
-
java 调用 ffmpeg 实现视频转换的方法
-
用 Java 详细实现 SHA1 和 MD5 加密算法的基本方法
-
用 Java 实现二维码生成：QRCode 和 zxing 两种方法的对比与实现
-
用Java Swing实现界面布局的方法
-
用Java Swing实现界面布局的方法