代码和思路分享来自Github：https://github.com/selous123/yolov3-pytorch-custom 调ultralytics/yolov3这个炉子，目前b榜在0.74左右，一阶段准确率很高的网络了。前排大佬可能大部分都是基于MMdet的二阶段网络，Faster-RCNN，Cascade-RCNN等。比赛数据集下载地址：链接: https://pan.baidu.c
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2023-09-30 09:32:16
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# 深度学习垃圾分类开源代码实现指南
随着深度学习技术的发展，垃圾分类已经成为一个热门的应用领域。如果你是一名刚入行的小白，本文将帮助你从头到尾实现一个简单的深度学习垃圾分类开源项目。以下是整个流程的概要：
## 流程概要
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建深度学习模型 |
| 4
随着深度学习的发展，递归神经网络(RNN和LSTM)和卷积神经网络(CNN)等神经网络结构已经完成了自然语言处理(NLP)的大部分任务，它在文本分类、语言建模、机器翻译等性能上都有了很大的提高。然而，与计算机视觉（Computer Vision）中的深度学习性能相比，自然语言处理的深度学习模型的性能就差强人意了。 原因之一在于缺少大型带标记的文本数据集。目前，大多数带标记
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2024-09-01 17:46:47
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# Python垃圾分类源代码实现指南
## 介绍
垃圾分类是一项重要的环保工作，通过使用Python语言，我们可以实现一个垃圾分类的源代码。在本篇文章中，我将向你展示如何一步步地实现这个源代码，并解释每一步所需的代码和其作用。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Python解释器，并且对Python语言有一定的了解。另外，你还需要一些基本的编程知识和技巧。
## 实现步骤
以下是
原创
2023-07-15 11:16:42
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摘 要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多分类管理之中，他们利用网络来做这个垃圾自动分类的网站，随之就产生了“垃圾自动分类管理系统”，这样就让垃圾自动分类管理系统更加方便简单。对于本垃圾自动分类管理系统的设计来说，它主要是采用后台采用java语言、springboot框架，它是应用mysql数据库、Android等技术动态编程以及数据库进行努力学习和大量实践，并运用
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2023-10-11 23:02:08
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基于python的垃圾分类程序，提供数据集（pytorch开发）垃圾分类是目前社会的一个热点，分类的任务是计算机视觉任务中的基础任务，相对来说比较简单，只要找到合适的数据集，垃圾分类的模型构建并不难，这里我找到一份关于垃圾分类的数据集，一共有四个大类和245个小类，大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾，小类主要是垃圾的具体类别，果皮、纸箱等。为了方便大家使用，我已经提前将数据集进行了处
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2023-08-11 18:35:30
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# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as np
import random
import re
"""
函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
Parameters:
dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
"""
def createVocabList(dat
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2024-02-23 08:53:26
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文本处理简介文本处理直接应用于自然语言处理，也称为NLP。 NLP旨在处理人类在彼此交流时所说或写的语言。 这不同于计算机和人之间的通信，其中通信是由人写的计算机程序或人的某些姿势，例如在某个位置点击鼠标。 NLP试图理解人类所说的自然语言并对其进行分类，并在必要时对其进行分析。 Python拥有丰富的库，可满足NLP的需求。自然语言工具包(NLTK)是一套这样的库，它提供了NLP所需的功能。下面
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2023-09-17 15:36:56
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Python基于树莓派的垃圾分类识别代码，含垃圾分类数据集和tf代码，使用神经网络进行图像识别处理 完整代码下载地址：Python基于树莓派的垃圾分类识别代码材料清单树莓派 1个pca9685 16路舵机驱动板 1个7寸可触摸显示屏一个MG996R 舵机4个垃圾桶4个usb免驱动摄像头1个树莓派GPIO扩展板转接线柱1个硅胶航模导线若干环境需求1.开发环境神经网络搭建—python 依赖 tens
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2023-11-17 20:49:34
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训练篇:使用pytorch实现垃圾分类并部署使用,浏览器访问，前端Vue，后台Flask1.数据集准备1.1数据集下载1.2 数据集划分1.3实现自己的Dataset2.开始训练数据2.1 实现训练方法和测试方法2.2 开始训练 1.数据集准备1.1数据集下载在百度的AI Studio中有公开数据集，里面有很多不错的数据集可以给我们免费下载使用，下载速度也很快 其中这个数据集就是本文所使用的的数
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2024-09-12 13:31:09
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一、垃圾回收算法分类1、标记-清除算法最基础的算法，分为标记和清除两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，完成后统一回收掉所有被标记的对象。后续的算法都是基于此算法来改进的。 主要有两个缺点：效率问题：标记和清除的过程效率都不高。空间问题：标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片，这样可能会导致以后再运行过程中需要分配大对象时无法找到足够的连续内存而不得不触发新的一次垃圾回收。标记-清除算法图示-1
自然语言处理中的文本分类可以做很多事情，比如情感极性的分析、新闻内容的分类，今天要实现的是垃圾邮件的识别。垃圾邮件有一些共同的特征，尤其是表现在一系列词汇上，如"free","discount"等等。有监督的机器学习能从大量预标注的语料中分别学习垃圾邮件和正常邮件的用词规律，从而对新邮件做出预测。机器学习离不开对对象的形式化表示。而向量化则是其形式化表示的核心。把文档转化成机器能看懂的“语言”——
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2024-07-30 11:26:46
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本项目将采用深度学习的方法，搭建一个垃圾分类识别的训练和测试系统，实现智能化垃圾分类。目前，基于ResNe
原创
2022-08-24 20:11:16
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垃圾分类小程序1. 结构微信小程序图像识别模型API2. 微信小程序设计对于小程序的界面设计，我设计的比较简单。如图：当然。界面完全可以依照自己的想法进行设计。对ui设计我考虑的不多。主要还是在模型上重视一点。代码：<!--index.wxml-->
<view class="container">
<image class='background' src="h
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2024-08-27 14:35:46
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# 循环
while True:
# 系统名称
print('~~~~~~~~~垃圾分类查询系统~~~~~~~~~')
# 输入
a = input('输入你要查询的垃圾(结束请输入‘结束’):')
# 判断 （数据库）
# 厨余垃圾
if a == '饼干':
print('厨余垃圾：饼干可降解和进行生化处理，再利用为肥料或饲料，属于厨余垃圾。')
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2023-03-11 11:46:58
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在当今的数据驱动世界，垃圾邮件、垃圾评论和其他形式的垃圾信息已经成为我们面临的重要挑战。为了帮助用户有效地应对这些问题，“垃圾的识别与分类”便应运而生。本文将详细探讨如何使用 Python 实现垃圾信息的识别与分类，具体内容涵盖了问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在一个电商平台上，用户经常面临大量的垃圾评论和虚假反馈，这不仅影响了用户的购物体验，也对
python编程篇之垃圾回收(二)一.垃圾回收机制Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。1、导致引用计数+1的情况对象被创建，例如a=23对象被引用，例如b=a对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]2、导致引用计数-1的情况对象的别名被显式销毁，例如del a对象的别名被赋予新的对象，例如a=24一个对象离开
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2024-01-08 13:01:10
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一、项目运行 环境配置：Jdk1.8 + Tomcat8.5 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：Spring + SpringBoot+ mybatis + Maven + Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。  
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2023-08-04 15:04:57
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基本分类官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification主要步骤： 加载Fashion MNIST数据集 探索数据：了解数据集格式 预处理数据 构建模型：设置层、编译模型 训练模型 评估准确率 做出预测：可视化Fashion M
