做得不好仅供参考 菜鸟做得，没什么用，就分享一下把.................

目 录 第一章 绪 论 1 1.1研究背景 1 1.2国内外研究现状 1 1.3目的及意义 2 第二章 相关技术介绍 4 2.1 微信开发者工具 4 2.2微信小程序 4 2.2.1微信小程序简介 5 2.2.2微信小程序生命周期 5 2.2.3微信小程序特点 5 2.3 云开发技术介绍 6 2.4 Javascript介绍 7 第三章 需求分析 8 3.1可行性分析 8 3.1.1经济可行性 8 3.1.2技术可行性系 8 3.2解决重点问题分析 9 3.3 系统功能需求 9 3.4 业务流程分析 10 3.5系统用例图 11 3.6数据流程图 12 3.7数据字典 14 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 15 4.2系统总体结构图 15 4.2.1总体结构图 15 4.2.2后端结构图 16 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 16 4.3.2数据库逻辑结构设计 17 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 19 5.2 文字搜索功能实现 20 5.3拍照识别功能实现 21 5.4课堂功能实现 24 5.5帮助功能实现 2

智能垃圾分类机 作者：褚志华 来源：《江苏科技报·E教中国》2019年第05期 学习背景 本课使用乐高积木搭建智能垃圾分类机，使用LEGO Mindstorms程序完成程序编写，通过颜色传感器判断代表不同垃圾的颜色块，实现对垃 圾进行智能分类的效果。通过创作贴合实际生活的创意作品，将创客教育与信息技术相 融合，提高了所有学生的兴趣和参与度；通过编程开发和不断调试，培养学生的试错纠 错能力；通过面向实际生活应用的机器人制作过程，培养学生的计算思维、工程思维。 教学目标 知识与技能 1.识别颜色传感器，描述颜色传感器数值与不同颜色的关系。 2.实现颜色传感器控制Mindstorms程序中电机旋转角度。 过程与方法 能通过观察分析颜色传感器的数值与距离远近的关系，控制电机进行正确的旋 转角度。 情感态度与价值观 1.感受运用信息技术解决实际生活中的问题以及设计创意作品的喜悦。 2.培养垃圾分类意识。 教学重点与难点 教学重点 利用颜色传感器，实现对智能垃圾分类机模型的控制。 教学难点 通过程序调试，实现智能垃圾分类机模型的正确分类。 教学设计 一、创设情境 结合"上海垃圾分类"的社会热点事件

深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集 深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

指南管理包括：拍照识别，语音识别，分享朋友，图片下载 测试管理：试题测试，比如认识是什么垃圾等 专题管理：对物品的收集 后台管理包括：垃圾分类管理（可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾管理） 垃圾管理：对垃圾进行分类 试题管理：增加试题内容，添加题库