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
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
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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# 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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# -*- 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
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
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”——
# 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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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
嗨害大家好鸭！我是小熊猫❤今天这篇文章主要介绍的是：如何利用现有的工具来实现一个垃圾分类的应用要想垃圾分类，首先，自我定位明确：言归正传主要做了三个核心内容：对比现有垃圾分类服务，挑选一个合适并编码实现开发桌面版垃圾分类APP开发垃圾分类微信小程序上面这三部分第一部分是后端的活儿，其他两部分都是前端的活儿，所以，我在这三块没有太多经验，基本上是面向搜索引擎编程。先看效果图，PC版：小程序：那么，接
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2023-08-11 19:22:37
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七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，哈哈哈，是不是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真头大。吃个饭都不能再像以前那样垃圾丢一堆了。某宝的分类垃圾桶据说都卖疯了，现在走在街上流行的包包是垃圾分类斜挎包【捂脸】！听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首
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2023-06-08 22:59:31
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在生活中，我们经常要丢弃一些没用的东西，可是应该把这种垃圾归类到哪种垃圾呢？下方这款垃圾分类小游戏可以快速帮你熟悉一些垃圾的分类。如果嫌不够，可以在加一点（我认为是够了）最后，保护环境，人人有责！ import random
import time
harmful_waste = ["废电池", "过期药品", "杀虫喷雾罐", "打印机墨盒", "旧电子产品"]
kitchen_wa
本文将推荐10个流行的人工智能项目，让绝对初学者获得AI体验。 人工智能已经成为我们生活的一部分。我们在日常生活中有意或无意地使用它，如推荐影片，图像识别，语音识别，网站推荐产品等。这就是为什么你也需要开始学习。你可以先看看2020年最好的5本人工智能书籍，然而仅了解理论是不够的。学生应该尝试完成一些人工智能项目，如果你是新手，你能做的最好的事情就是花一些时间在真正的人工智能项目上，从
Python的垃圾回收机制包括了两大部分：引用计数(大部分在 Include/object.h 中定义)标记清除+隔代回收(大部分在 Modules/gcmodule.c 中定义)1. 引用计数机制python中万物皆对象，他的核心结构是：PyObjecttypedef __int64 ssize_t;
typedef ssize_t Py_ssize_t;
typedef s
Python的垃圾回收机制（引用计数+标记清除+分代回收）一、写在前面：我们都知道Python一种面向对象的脚本语言，对象是Python中非常重要的一个概念。在Python中数字是对象，字符串是对象，任何事物都是对象，而它们的核心就是一个结构体--PyObject。typedef struct_object{ int ob_refcnt; struct_typeobject *ob_type;
文章目录0 简介1 背景意义2 数据集3 数据探索4 数据增广(数据集补充)5 垃圾图像分类5.1 迁移学习5.1.1 什么是迁移学习？5.1.2 为什么要迁移学习？5.2 模型选择5.3 训练环境5.3.1 硬件配置5.3.2 软件配置5.4 训练过程5.5 模型分类效果(PC端)6 构建垃圾分类小程序6.1 小程序功能6.2 分类测试6.3 垃圾分类小提示6.4 答题模块7 关键代码8 最后
OpenMV 从入手到跑TensorFlow Lite神经网络进行垃圾分类一、了解OpenMV 4 plus的构成1.OpenMV 4 plus 的特点1.1 硬件资源1.2 引脚图2.可用的学习资源二、建议的学习路线1.学习python基础语法2.练习OpenMV的基础实验2.1 安装软件2.2 了解基础环境使用方法并连接设备2.3 常用基础例程2.3.1 查找例程方法三、一点教程1.常用的延
嗨嗨，大家好呀，我是小圆~今天给你们分享一个有趣的东西如何利用现有的工具来实现一个垃圾分类的应用主要做了三个核心内容：对比现有垃圾分类服务，挑选一个合适并编码实现开发桌面版垃圾分类APP开发垃圾分类微信小程序上面这三部分第一部分是后端的活儿，其他两部分都是前端的活儿，所以，我在这三块没有太多经验，基本上是面向搜索引擎编程。效果图PC版：小程序附上小程序连接垃圾分类小程序，大家可以体验一下。如果打开
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2023-07-20 22:16:54
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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
