垃圾分类 一个智能垃圾分类系统 一，主要功能 对上传的垃圾图片进行识别，并返回分类结果（干垃圾，湿垃圾，有害垃圾，可回收垃圾） 二，实现原理 该垃圾分类项目采用深度学习-图像处理模块，采用的是顺序序贯模型，序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性，从头到尾的结构顺序，不分叉。模型的基本组件包括①model.add，添加层；②model.compile，模型训练的BP模式设置；③model.fit，模型训练参数设置+训练；④模型预测。 三，运行环境 的win10 + cuda9.1 + cudnn7 + tensorflow-gpu-1.12.0，pytorch1.4.0 + keras-2.2.4 四，关于库文件： 在运行项目的过程中，我们遇到了很多报错，很大一部分是各种各样的库文件，在实现这个项目前，需要配置好环境，并且文件的版本需要对应，否则也会出现多种的报错问题（一定程度的ten

IBM Pattern Modeling and Analysis Tool for Java Garbage Collector gc分析，没有时间格式错误的bug

垃圾分类数据集，包含日常常用的垃圾分类信息

Garbage classification is a scientific management method for effective garbage disposal. It helps people maximize the utilization of waste resources and prevent deteriorating environmental conditions [1]. However, This method is not implemented effectively due to the lack of awareness of garbage classification [2][3][Figure 1]. Therefore, our group came up with an idea of using the machine to notify which garbages belong to their specific group. We consider that machines can easily handle this problem because of picture recognition and data analysis, these current technologies enabling the machines to produce a relatively accurate result of classification. Our project aims to build a model that helps the machine recognize four different garbage categories [Figure 2]. As a result, our model will automatically recognize the garbage features on any other image.

G1垃圾回收器论文。 Garbage-First Garbage Collection October 24-25, 2004

包含4千条垃圾分类数据 例：{"name":"阿司匹林","category":2} name:垃圾名称， category：分类类型 - 1 (可回收垃圾) - 2 (有害垃圾) - 4 (湿垃圾) - 8 (干垃圾) - 16 (大件垃圾)

Building Memory-efficient Java Applications: Practices and Challenges Nick Mitchell, Gary Sevitsky (presenting) IBM TJ Watson Research Center Hawthorne, NY USA Copyright is held by the author/owner(s). ACM SIGPLAN PLDI 2009, Dublin, Ireland

垃圾回收算法的经典著作之一，常见的垃圾回收算法 【中文版】 垃圾回收算法的经典著作之一，常见的垃圾回收算法 【中文版】

垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义，备受世界各国的迫切关注。 用于分类的数据分卷一共12分卷。可回收4分卷

垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义，备受世界各国的迫切关注。 用于分类的数据分卷一共12分卷。可回收5分卷