news 2026/7/7 15:49:37

uniapp+springboot微信小程序的AI技术基于图像识别的智能垃圾分类系统设计与实现_jew30c27_xk054

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
uniapp+springboot微信小程序的AI技术基于图像识别的智能垃圾分类系统设计与实现_jew30c27_xk054

文章目录

    • 具体实现截图
    • 主要技术与实现手段
    • 关于我
    • 本系统开发思路
    • java类核心代码部分展示
    • 结论
    • 源码lw获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式!

具体实现截图

同行可拿货,招校园代理

uniappSpringbootAI_jewc7_xk054





技术基于图像识别的智能垃圾分类系统设计与实现微信小程序的

主要技术与实现手段

本系统支持以下技术栈
数据库 mysql 版本不限
数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以
小程序端运行软件 微信开发者工具/hbuiderx
1.Spring Boot-ssm (Java):基于 Spring Boot/ssm 构建后端服务,处理业务逻辑,管理数据库操作等。
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Node.js + Express:使用 Node.js 和 Express 框架搭建处理用户请求、数据交互、订单管理等。
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
uni-app框架:使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架,编写一套代码,可编译到Android、小程序等平台。

关于我

全网粉丝10W+、CSDN作者、博客专家、全栈领域优质创作者、平台优质Python,JAVA创作者、专注于Python,Java、小程序技术领域和毕业项目实战💯
技术范围:uniapp框架,Android,Kotlin框架,koa框架,express框架,go语言,laravel框架,thinkphp框架,springcloud,django,flask框架,SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

本系统开发思路

微信小程序前端开发:运用微信开发者工具,设计简洁美观、交互友好的界面。实现页面布局、组件设计、用户交互效果等,确保在不同移动设备上的兼容性和显示效果。
(1)微信开发者工具: 提供小程序开发、调试、发布等功能,用于前端开发。
(2)Node.js/java/python/php: 用于后端服务搭建和逻辑处理。
(3)MySQL/MongoDB: 用于数据存储和管理,设计合适的数据库结构。
(4)API接口开发: 设计并实现前后端的接口通信,保证数据传输的稳定和安全性。
(5)安全加密手段: 使用HTTPS协议保障数据传输的安全性,确保用户隐私不被泄露。
(6)界面设计工具: 如Adobe XD、Sketch等,用于设计用户友好的界面和交互体验
数据库设计:设计合理的数据库结构如MySQL、MongoDB等,包括用户表、收藏表,评价表等。确定各表之间的关联关系,保证数据的完整性和一致性。
系统部署与测试:将前端代码部署到微信小程序平台,部署后端服务到云服务器或其他托管平台,进行系统整体测试和优化。
(1)数据库结构的建立
(2)后台数据的增加,修改删除
(3)前台和后台数据的同步
HBuilderX,H是HTML的首字母,Builder是构造者,X是HBuilder的下一代版本。我们也简称HX
HX轻如编辑器、强如IDE的合体版本。
HX支持java插件、nodejs插件,并兼容了很多vscode的插件及代码块。
还可以通过外部命令,方便的调用各种命令行功能,并设置快捷键。
如果你习惯了其他工具(如vscode或sublime)的快捷键,在菜单工具-快捷键方案中可以切换。

java类核心代码部分展示

/** * 协同算法(基于用户的协同算法) */@RequestMapping("/autoSort2")publicRautoSort2(@RequestParamMap<String,Object>params,ShangpinfenleiEntityshangpinfenlei,HttpServletRequestrequest){StringuserId=request.getSession().getAttribute("userId").toString();Integerlimit=params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());// 查询订单数据List<OrdersEntity>orders=ordersService.selectList(newEntityWrapper<OrdersEntity>());Map<String,Map<String,Double>>ratings=newHashMap<>();if(orders!=null&&orders.size()>0){for(OrdersEntityo:orders){Map<String,Double>userRatings=null;if(ratings.containsKey(o.getUserid().toString())){userRatings=ratings.get(o.getUserid().toString());}else{userRatings=newHashMap<>();ratings.put(o.getUserid().toString(),userRatings);}if(userRatings.containsKey(o.getGoodid().toString())){userRatings.put(o.getGoodid().toString(),userRatings.get(o.getGoodid().toString())+1.0);}else{userRatings.put(o.getGoodid().toString(),1.0);}}}// 创建协同过滤对象UserBasedCollaborativeFilteringfilter=newUserBasedCollaborativeFiltering(ratings);// 为指定用户推荐物品StringtargetUser=userId;intnumRecommendations=limit;List<String>recommendations=filter.recommendItems(targetUser,numRecommendations);// 输出推荐结果System.out.println("Recommendations for "+targetUser+":");for(Stringitem:recommendations){System.out.println(item);}EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>ew=newEntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();ew.in("id",recommendations);ew.eq("onshelves","1");if(recommendations!=null&&recommendations.size()>0&&recommendations.size()>0){ew.last("order by FIELD(id, "+String.join(",",recommendations)+")");}// 根据协同结果查询结果并返回PageUtilspage=shangpinfenleiService.queryPage(params,MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew,shangpinfenlei),params),params));List<ShangpinfenleiEntity>pageList=(List<ShangpinfenleiEntity>)page.getList();if(recommendations!=null&&recommendations.size()>0&&pageList.size()<limit){inttoAddNum=limit-pageList.size();ew=newEntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();ew.notIn("id",recommendations);ew.orderBy("id",false);ew.last("limit "+toAddNum);pageList.addAll(shangpinfenleiService.selectList(ew));}elseif(pageList.size()>limit){pageList=pageList.subList(0,limit);}page.setList(pageList);returnR.ok().put("data",page);}

结论

考虑到系统的技术栈包括Java、SpringBoot、Vue.js、Mybatis以及Node.js,以下分析各技术的可行性和兼容性,确保系统的稳定和高效运行。这些是Java开发的主流集成开发环境(IDE),均支持SpringBoot和Mybatis插件,便于开发和调试。它们提供了丰富的开发工具和插件生态系统,使得后端开发和管理变得简单高效。作为服务器端的JavaScript运行环境,Node.js支持构建高性能的网络应用,特别是在处理大量并发连接时表现出色,适合实现系统的某些后端服务。
(1)功能上应能够满足目前毕业设计的有关规定,核算准确,自动化程度高,操作使用简便。
(2)性能上应合理考虑运行环境、用户并发数、通信量、网络带宽、数据存储与备份、信息安全与隐私保护等方面的要求。
(3)技术上应保持一定的先进性,选择合适的开发工具(如java(SSM+springboot)/python(flask+django)/thinkphp/Nodejs/等)完成系统的实现,开发文档完备。
(4)实现的系统应符合大众化审美观,界面、交互、操作等方面尊重用户习惯。
(5)严格按照毕业设计时间进度安排,有计划地开展各阶段工作,保质保量完成课题规定的任务,按时提交毕业设计说明书等规定成果。

源码lw获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式!

需要成品或者定制,加我们的时候,不满意的可以定制
文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善,本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/7/7 14:29:10

还在为高维数据困扰?,一文搞定空间转录组R语言降维全流程

第一章&#xff1a;空间转录组数据降维的核心挑战空间转录组技术能够在保留组织空间结构的同时&#xff0c;测量基因表达的全转录组信息&#xff0c;为解析组织微环境提供了前所未有的分辨率。然而&#xff0c;这类数据通常具有高维度、稀疏性和空间自相关性等特点&#xff0c;…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/7 6:44:06

【农业产量预测R模型评估】:20年专家揭秘精准建模5大核心指标

第一章&#xff1a;农业产量预测模型评估概述在现代农业数据科学中&#xff0c;构建高精度的产量预测模型是实现精准农业和资源优化配置的关键环节。这些模型通常基于气象数据、土壤条件、作物品种及历史产量等多源信息&#xff0c;通过机器学习或深度学习算法进行训练。然而&a…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/7 9:45:17

数据科学家都在用的R语言同化技巧,环境监测精度提升90%的秘密

第一章&#xff1a;环境监测的 R 语言数据同化 在环境科学领域&#xff0c;数据同化技术被广泛用于融合观测数据与数值模型输出&#xff0c;以提升预测精度和系统状态估计。R 语言凭借其强大的统计分析能力和丰富的扩展包&#xff0c;成为实现环境数据同化的理想工具。通过整合…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/7 8:25:53

【高斯泼溅】Mapmost分区训练,让大场景3DGS建模从此高效且高质

3D Gaussian Splatting(3DGS)在单物体或中小规模场景(面积小于0.1 km)中已展现出优异性能&#xff1a; 通常在30-60分钟内收敛&#xff1b;支持1080p分辨率下30 fps实时渲染&#xff1b;采用显式的高斯点云表示&#xff0c;便于后续编辑与调整。 然而&#xff0c;在智慧城市、…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/7 12:49:10

GPUI Component:构建下一代桌面应用的革命性UI框架

GPUI Component&#xff1a;构建下一代桌面应用的革命性UI框架 【免费下载链接】gpui-component UI components for building fantastic desktop application by using GPUI. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/gpui-component 在当今快速发展的桌面应用…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/7 20:27:18

ComfyUI常见报错解决方案:此扩展程序不再受支持怎么办?

ComfyUI常见报错解决方案&#xff1a;此扩展程序不再受支持怎么办&#xff1f; 在AI生成内容&#xff08;AIGC&#xff09;工具日益普及的今天&#xff0c;越来越多的设计师、开发者和创意工作者开始依赖像 ComfyUI 这样的可视化工作流平台来构建复杂的图像生成流程。相比传统…

作者头像 李华