-- 区块链溯源管理系统，用户可通过二维码查看详细溯源信息对部分数据进行区块链加密，保证数据唯一且不可篡改

SSM食品food管理系统数据库，之前忘记上传数据库了。可以在本博客下载数据库和源码。

餐厅选择器 餐馆选择器是一个可将餐馆老板和他们的顾客联系起来的Android应用程序，餐馆老板通过网络应用程序发布他们的食品，顾客可以使用Android应用程序查看该产品。 这个项目有两个部分。 这是将由客户使用的android部分。 餐馆老板将使用该网络应用发布他们的食物，并且这些商品将在Android应用中查看。 Web项目的链接： : 屏幕截图

织物食品 基于Fabric的高端食品安全系统案例 文件目录 chaincode文件夹是项目链码 app文件夹是fabric相关的SDK代码，实用Node.js编写 版本说明 fabric版本是v1.4.1 node.js版本是8.9.4 快速使用 将食品文件夹副本到fabric-samples文件夹中。 在fabric-samples/chaincode文件夹下新建食品文件夹，将chaincode中的链码chaincode到food文件夹下，根据memo.md Fabric区块链网络。 进去app文件夹 npm install node app.js 即可使用SDK和区块链链进行交互。

颜色分类leetcode 食物识别 使用 Python 中的 Keras 和 R 中的 Shiny 包进行基于 CNN 的食物识别。 工作项目 合作项目 抽象的 在这个项目中，我们制作了一个食物识别和卡路里估计系统，它使用用户提供的食物图像来识别食物，然后估计同一食物中存在的卡路里。 食品图像识别是视觉对象识别在计算机视觉中的有前景的应用之一。 该系统使用图像处理和计算智能来识别食品。 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来对每个类别的 1000 张高分辨率图像进行分类。 卷积神经网络 卷积神经网络 (CNN) 为许多一般图像分类问题提供了一种技术。 它已被应用于食品分类并获得了很高的准确率。CNN 广泛用于食品识别，并提供比传统方法更好的性能。 在过去的几年里，由于深度学习的进步，特别是卷积神经网络的进步，识别和识别图像的准确率已经大大提高。 这不仅是因为更大的数据集，还因为新算法和改进的深层架构。 卷积神经网络 (CNN) 由于其发明者而也被称为 LeNet。 CNN 主要包括卷积层、池化层和子采样层，其次是全连接层。 CNN 的第一个架构采用输入图像并应用卷积，然后进行子采样。 经

Snap＆Eat（原深139） 深度学习Hackathon 48h-Cotidiano（第一个项目= D ） 我们认为营养跟踪应该像拍照一样简单。 Snap＆Eat是一个Web应用程序，可通过图片跟踪用户的食物摄入量。 我们使用最先进的深度学习技术来识别菜肴，并根据用户的餐食进行即时营养估算。 该应用程序还根据用户的收入来建议用餐，并能够显示附近提供这些菜肴的地方。 该系统是使用在Pytorch中实现的，它依赖Jupyter Notebook进行原型制作。 对于Web应用程序，我们使用Flask和Node.js。 演示版 我们的模型 我们使用-ResNeXt-101，具有101层，在

用于烹饪食谱检索的深度学习食物图像识别系统 演示：DeepChef 总览 更新：博客文章现已发布。 有关更多信息，请访问！ 例如用法，请访问此Jupyter Notebook： Maturaarbeit 2018：这项工作利用Keras的深度卷积神经网络将图像分类为230种食物并输出匹配的食谱。 数据集包含来自chefkoch.de的> 400'000食物图像和> 300'000食谱。 几乎没有任何其他领域能像营养一样对人类福祉产生类似的影响。 每天，用户都会在社交网络上发布无数的食物图片； 从第一个自制蛋糕到顶级米其林菜肴，万一菜肴成功，您将与世界分享快乐。 事实是，无论彼此之间有多大差异，美食都会受到大家的赞赏。 个别烹饪原料的分类或对象识别方面的进展很少。 问题在于几乎没有公开编辑的记录。 处理 该代码（Jupyter笔记本）提供了许多德语注释。 该过程如下所示： 1│──数据准备│└──清除数据│└──数据扩充 2│──数据分析和可视化，拆分数据（训练，有效，测试） 3│──使用简单ML模型的首次尝试│└──最近邻分类器（kNN） │└──k-均值聚类│└──支持向量机

java餐桌点餐系统源码 扫一扫点餐系统 介绍 一套用户餐厅点餐的系统，用户扫码点餐，自动打单 1.0版本（演示版本为2.0，请直接看最下面的2.0版本） 软件架构 springboot + jpa + mysql 安装教程 clone代码下来 使用maven更新依赖包 在数据库中创建好数据库（不用建表） 修改源码中的application-dev.properties文件里的数据库配置信息 启动程序（SpringbootApplication） 使用说明 操作文档： 演示： 联系电话和微信：13710124580 相关文档 1.功能结构：暂无 2.操作说明文档： 3.技术架构图：暂无 2.0版本 介绍 经过对1.0版本的代码重构，对系统进行了重构开发，将大量功能转为插件模块化，使二开更加容易。同时使用了uniapp开发客户端，实现快速打包各种客户端出来直接使用。 功能上面增加了分店的权限控制，订单统计等功能 软件架构 1.技术框架： 后端：spring boot + jpa 后台管理前端：vue.js + elementUI 员工端(H5+app)：uni-app 客户端(H5+微信

需求描述 某快餐品牌推出了它独家的外卖应用，用户可以在手机上直接下单。该应用会根据用户选择的菜品(Item)、数量(Count)和优惠方式(Promotion)进行计算，告诉用户需要支付的金额(Charge)。 优惠活动有多种形式。假设用户一次只能使用一种优惠，那么使用哪种优惠省钱最多就会是一个让用户头疼的问题。所以该外卖应用为了方便用户，在用户下单时，会自动选择最优惠的方式并计算出最终金额让用户确认。 我们需要实现一个名为bestCharge的函数，它能够接收用户选择的菜品和数量（以特定格式呈现）作为输入，然后返回计算后的汇总信息。 已知： 该店的菜品每一个都有一个唯一的id 当前的优惠方式有: 满30减6元 指定菜品半价 除菜品外没有其它收费（如送餐费、餐盒费等） 如果两种优惠方式省钱一样多，则使用前一种优惠方式 输入样例 ["ITEM0001 x 1", "ITEM0013 x 2"

zip文件的一个组合，开发的过程往往充满了技术的实现 97virtual+food+junqi+chess+smart