京东商城的商品分类数据，txt格式可以用记事本打开，一行一条数据

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

通过使用模糊认知图来模拟分类过程，构造了一种模糊认知图分类器，提出了它的两种模糊认知图分类模型，并在此基础上给出了使用它进行分类的推理机制。实验证明，该方法具有良好的分类性能。

matlab开发-Image3。一个显示三维数组的简单函数，类似于image（）如何用于二维数组。

校园垃圾分类管理系统 角色:用户，片区管理员，管理员 用户用户信息，查询垃圾分类，垃圾站点查询，积分商城，查询公告，预约回收 用户基本信息:修改信息.积分查询 查询垃圾分类:查询垃圾属于哪种 垃圾站点查询:查询垃圾站点信息 积分商城用户功能:商品查询，商品兑换，订单 (预约回收:查询可回收东西，提交预约回收订单(完成获得积分) 查询公告 片区管理员:管理员信息、垃圾站点管理，预约信息管理 管理员信息:修改信息 垃圾站点管理:清运垃圾(可以设置垃圾站点已满或者可用)，垃圾站点信息管理 预约信息管理:处理预约回收订单 查询公告 (管理员:积分商城，角色管理)。系统配置.预约回收管理.公告管理

四种天气图片数据分类（pytorch）

c语言源程序常见错误分类及其改错.txt28生活是一位睿智的长者，生活是一位博学的老师，它常常春风化雨，润物无声地为我们指点迷津，给我们人生的启迪。不要吝惜自己的爱，敞开自己的胸怀，多多给予，你会发现，你也已经沐浴在了爱河里。 C语言源程序检查源程序中三类出错信息：致命错误、一般错误和警告。

行业分类-设备装置-伸缩杆式天线及其制造方法

Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型，其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”，则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”，则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用

图片来源于生活场景，总共40个类别，数量14000+；可用于训练垃圾分类网络，用于识别城市垃圾