汉语拼音常识

Android 实现汉字转汉语拼音 / 必须设置WITH_U_UNICODE,否则会抛出异常。* WITH_TONE_MARK:直接用音标符(必须设置WITH_U_UNICODE,否则会抛出异常)* WITH_TONE_NUMBER:1-4数字表示音标。* WITH_U_AND_COLON:用"u:"表示ü。* WITH_U_UNICODE:直接用ü。* WITH_V:用v表示ü。 阅读详情

中文输入法中涉及到的有效音节记录

音节表

共计:401个

【A】a(啊) ai(哀) an(安) ang(肮) ao(熬) [5个]

【B】 ba(八) bai(百) ban(班) bang(帮) bao(包) bei(悲) ben(奔) beng(崩) bi(比) bian(边) biao(标)

bie(别) bin(宾) bing(兵) bo(波) bu(不) [16个]

【C】ca(擦) cai(才) can(参) cang(仓) cao(操) ce(册) cen(参) ceng(层) cha(查) chai(柴) chan(产)

chang(长) chao(抄) che(车) chen(晨) cheng(成) chi(吃) chong(充) chou(抽) chu(出) chuan(川)

chuai(揣) chuang(创) chui(吹) chun(春) chuo(绰) ci(词) cong(聪) cou(凑) cu(粗) cuan(窜) cui(崔)

cun(村) cuo(错) [34个]

【D】 da(大) dai(呆) dan(单) dang(当) dao(刀) de(德) dei(得) den(扽) deng(灯) di(地) dian(点) diao(刁) die(跌)

ding(丁) diu(丢) dong(冬) dou(斗) du(读) duan(端) dui(对) dun(吨) duo(多) [22个]

【E】 e(鹅) ei(欸) en(恩) eng(鞥) er(儿) [5个]

【F】fa(发) fan(反) fang(方) fei(飞) fen(分) feng(风) fo(佛) fou(否) fu(夫) [9个]

【G】ga(伽) gai(该) gan(干) gang(刚) gao(高) ge(哥) gei(给) gen(根) geng(耕) gong(工) gou(沟)

gu(姑) gua(瓜) guai(怪) guan(关) guang(光) gui(规) gun(棍) guo(国) [19个]

【H】ha(哈) hai(还) han(含) hang(航) hao(好) he(喝) hei(黑) hen(很) heng(横) hong(轰) hou(猴)

hu(乎) hua(花) huai(怀) huan(欢) huang(荒) hui(灰) hun(昏) huo(火) [19个]

【J】ji(机) jia(家) jian(坚) jiang(江) jiao(交) jie(阶) jin(斤) jing(京) jiong(炯) jiu(究) ju(居) juan(卷)

jue(决) jun(军) [14个]

【K】ka(卡) kai(开) kan(刊) kang(康) kao(考) ke(科) ken(肯) keng(坑) kong(空) kou(口) ku(苦)

kua(夸) kuai(快) kuan(宽) kuang(狂) kui(亏) kun(困) kuo(阔) [18个]

【L】la(拉) lai(来) lan(兰) lang(狼) lao(劳) le(乐) lei(雷) leng(冷) li(离) lia(俩) lian(连) liang(良)

liao(辽) lie(列) lin(林) ling(灵) liu(刘) long(龙) lou(楼) lu(路) lv(驴) luan(乱) lve(略) lun(抡)

luo(罗) [25个]

【M】ma(妈) mai(麦) man(满) mang(忙) mao(毛) me(么) mei(眉) men(门) meng(蒙) mi(迷) mian(棉)

miao(苗) mie(灭) min(民) ming(明) miu(谬) mo(模) mou(某) mu(目) [19个]

【N】na(那) nai(奶) nan(南) nang(囊) nao(脑) ne(呢) nei(内) nen(嫩) neng(能) ni(你) nian(年)

niang(娘) niao(鸟) nie(捏) nin(您) ning(宁) niu(牛) nong(农) nou(弄) nu(奴) nv(女)

nuan(暖) nve(虐) nuo(挪) [24个]

【O】o(哦) ou(欧) [2个]

【P】pa(趴) pai(拍) pan(盘) pang(旁) pao(跑) pei(培) pen(盆) peng(朋) pi(批) pian(偏)

piao(飘) pie(撇) pin(拼) ping(平) po(坡) pou(剖) pu(扑) [17个]

【Q】qi(七) qia(恰) qian(千) qiang(枪) qiao(悄) qie(切) qin(亲) qing(青) qiong(穷) qiu(秋)

qu(区) quan(全) que(缺) qun(群) [14个]

【R】ran(然) rang(让) rao(饶) re(热) ren(人) reng(扔) ri(日) rong(荣) rou(肉) ru(如)

ruan(软) rui(锐) run(润) ruo(弱) [14个]

【S】sa(洒) sai(赛) san(三) sang(桑) sao(扫) se(色) sen(森) seng(僧) sha(杀) shai(晒) shan(山)

shang(伤) shao(烧) she(舌) shen(深) sheng(生) shi(师) shou(手) shu(书) shua(刷) shuai(摔)

shuan(拴) shuang(爽) shui(水) shun(顺) shuo(说) si(思) song(松) sou(搜) su(苏) suan(算) sui(岁) sun(孙)

suo(所) [34个]

【T】ta(它) tai(台) tan(贪) tang(糖) tao(桃) te(特) teng(疼) ti(题) tian(天) tiao(条) tie(铁)

ting(听) tong(通) tou(头) tu(土) tuan(团) tui(推) tun(吞) tuo(脱) [19个]

【W】wa(挖) wai(外) wan(完) wang(王) wei(威) wen(温) weng(翁) wo(我) wu(无) [9个]

【X】xi(西) xia(下) xian(先) xiang(香) xiao(小) xie(写) xin(心) xing(星) xiong(胸) xiu(休) xu(须)

xuan(宣) xue(学) xun(寻) [14个]

【Y】ya(压) yan(烟) yang(央) yao(要) ye(业) yi(一) yin(音) ying(英) yong(用) you(优) yu(雨)

yuan(元) yue(月) yun(云) [14个]

【Z】za(杂) zai(载) zan(咱) zang(脏) zao(早) ze(责) zei(贼) zen(怎) zeng(增) zha(扎) zhai(摘)

zhan(占) zhang(张) zhao(照) zhe(这) zhen(针) zheng(正) zhi(支) zhong(中) zhou(周) zhu(朱)

zhua(抓)zhuai(拽) zhuan(专) zhuang(庄) zhui(追) zhun(准) zhuo(捉) zi(资) zong(宗) zou(走) zu(足)

zuan(钻) zui(最) zun(尊) zuo(作) [35个]

音节索引

计413个。音节间用双空格隔开,如需换成竖行,用word把空格替换成回车即可

a ai an ang ao 
  ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu 
  ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo 
  da dai dan dang dao de dei den deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo 
  e ei en eng er 
  fa fan fang fei fen feng fiao fo fou fu 
  ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo 
  ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo 
  ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun 
  ka kai kan kang kao ke kei ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo 
  la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu lo long lou lu luan lue lun luo lv 
  ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu 
  na nai nan nang nao ne nei nen neng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nuan nue nun nuo nv 
  o ou 
  pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu 
  qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun 
  ran rang rao re ren reng ri rong rou ru rua ruan rui run ruo 
  sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo 
  ta tai tan tang tao te tei teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 
  wa wai wan wang wei wen weng wo wu 
  xi xia xian xiang xiao xie xin xing xiong xiu xu xuan xue xun 
  ya yan yang yao ye yi yin ying yo yong you yu yuan yue yun 
  za zai zan zang zao ze zei zen zeng zha zhai zhan zhang zhao zhe zhei zhen zheng zhi zhong zhou zhu zhua zhuai zhuan zhuang zhui zhun zhuo zi zong zou zu zuan zui zun zuo

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ong拼音汉字_汉语拼音ong的发音方法

汉语拼音ong的发音方法汉语拼音用处大,识字读书需要它,帮助学习普通话,我们一起学好它。下面是汉语拼音ong的发音方法,欢迎阅读了解。汉语拼音ong的发音方法ong:发音时,先发o的音,然后舌根后缩抵住软腭,舌面隆起,嘴唇拢圆,鼻腔共鸣成声。其他汉语拼音的发音方法a:发音时嘴唇自然张大,舌放平,舌头中间微隆,声带颤动。o:发音时嘴唇成圆形,微翘起,舌头向后缩,舌面后部隆起,舌居中,声带颤动。e:发...

weixin_34966346的博客 8015

威妥玛与汉语拼音

威妥玛,Thomas Francis Wade(1818-1895),英国外交官、著名汉学家,曾在中国生活四十余年,因发明用罗马字母标注汉语发音系统---威妥玛注音---而著称...

人机与认知实验室 3640

answer的汉语_《汉语拼音方案》之后

目录前言来源篇字母篇拼写篇读音篇读音篇番外音节篇补充知识前言不知道哪天开始,突然发现自己(原以为)十分熟悉的拼音(即「汉语拼音」)似乎并不那么熟悉,或者说存在很多问题是我所不知道的。因此开始在知乎收藏关于「汉语拼音」的问题,遂有「解惑・拼音」。但是这个收藏太「乱」了,无法在日后有效地查询,因此撰写此文将问题进行分类。当然,涉及的问题大多是超出了《汉语拼音方案》的内容的,所以叫「《汉语拼音方案》之后...

weixin_33916124的博客 555

汉语拼音的36个韵母该怎么学?

汉语拼音36个韵母是我们未来学习拼读的基础,所以我们一定要把这36个韵母的朗读和拼写练会练熟。

阿江的故事 1万+

基于PaddleOCR的小学生手写汉语拼音识别

本项目基于PaddleOCR实现手写汉语拼音识别,数据集为自行构建的手写拼音图片,识别框架CRNN+CTC,在手写数据集上识别准确率较好。

m0_63642362的博客 1099

读入一个整数,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来

你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 如输入1234,则输出: yi er san si 注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为: fu er san si yi 输入格式: 一个整数,范围是[-

dakaszeng的博客 5238

汉语拼音字母表 (声母表和韵母表)

汉语拼音字母表 (声母表和韵母表)

程永强 7219

将汉字转为汉语拼音

将汉字转为汉语拼音 基本用途:将中文转换为拼音,最主要用途就是名称。例如:淘宝,在搜索框中输入 “手机”两个字,下面就会查询出各种各样的手机。重新输入 shouji,下面依然能够查询出于手机相关的信息。当我们存储商品名称的时候,就可以创建两个字段,一个中文字段,一个英文字段。将商品的中文名称转换为拼音保存,这样搜索的时候,无论是拼音还是中文名称都可以检索到了。 引入jar <depend...

qq_41853447的博客 667

汉语拼音的3种拼读方法

根据拼读的音节数,汉语拼音可以分为3大类:1、单音节拼音;2、两音节拼音;3、三音节拼音。据此,我们就可以得到汉语拼音的3种拼读方法。

阿江的故事 5449
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杨鑫校
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