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基于SSM的垃圾分类在线考试系统（含源码和数据库）251516

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简介：
本作品是一款基于SSM框架开发的垃圾分类在线考试系统，旨在通过在线测试提升公众对垃圾分类知识的理解与实践能力。系统包含详细源代码及完整数据库设计，适合高校计算机课程实训或个人技术学习参考。 （1）注册+登录功能需求：无论用户身份如何，要想进入本垃圾分类知识在线考试系统都必须先进行登录。如果是老师，则可以点击注册按钮，按照提示输入教师信息后提交注册，在完成注册之后才能进行登录。 （2）内容管理功能……

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  • 基于SSM的垃圾分类在线考试系统（含源码和数据库）251516
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    本作品是一款基于SSM框架开发的垃圾分类在线考试系统，旨在通过在线测试提升公众对垃圾分类知识的理解与实践能力。系统包含详细源代码及完整数据库设计，适合高校计算机课程实训或个人技术学习参考。 （1）注册+登录功能需求：无论用户身份如何，要想进入本垃圾分类知识在线考试系统都必须先进行登录。如果是老师，则可以点击注册按钮，按照提示输入教师信息后提交注册，在完成注册之后才能进行登录。 （2）内容管理功能……
     
  • 校园垃圾分类管理系统的SSM实现(含源码和数据库)151631
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    本项目旨在设计并实现一个基于SSM框架的校园垃圾分类管理系统，包括详细的功能模块、界面设计及数据库结构，并附带完整源代码。 校园垃圾分类管理系统角色包括用户、片区管理员及管理员用户。 **用户功能：** - 用户基本信息（如修改个人资料） - 查询垃圾分类 - 垃圾站点查询 - 积分商城（商品查询，商品兑换） - 预约回收信息管理 - 查看公告 **片区管理员功能：** - 管理员个人信息维护 - 垃圾站点管理（包括清运垃圾、设置垃圾站点状态及信息更新等） - 预约订单处理 - 查询系统公告 **管理员用户功能：** - 用户角色和权限管理 - 积分商城配置与商品上下架 - 系统预约回收流程设定 - 公告发布与维护
     
  • 垃圾分类数据集.zip_垃圾分类数据库集
    优质
    该资料为垃圾分类相关研究提供支持的数据集合，包含了多种垃圾图片及其分类标签，旨在促进机器学习模型在垃圾分类领域的应用与开发。 垃圾分类数据集
     
  • 基于SSM框架的在线考试系统（含源码、数据库及文档）
    优质
    本作品是一款基于SSM框架开发的在线考试系统，提供全面的功能支持和详细的文档指导。包含完整源代码与数据库脚本。 基于SSM框架的在线考试系统提供源代码、数据库以及详细的文档资料。此系统旨在为用户提供一个全面且易于操作的平台以支持各种形式的线上测评活动。通过该资源包，开发者或教育机构可以快速搭建起一套功能完善的网上测试环境，涵盖试题管理、用户权限设定、成绩分析等多个方面，并可进一步根据实际需求进行定制化开发与优化调整。
     
  • 基于Java Web的在线考试系统(含源码和数据库).zip
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    本资源提供了一个完整的基于Java Web技术的在线考试系统的源代码及数据库设计。该系统支持试题管理、试卷生成与发布、学生答题以及成绩统计分析等功能，适用于教学机构或企业进行高效便捷的线上考核与评估。 运行成功后，在浏览器中输入地址：http://localhost:8080。管理员账号为daima 123，学生账号为zkd 123，老师账号为dzk 123。开发环境包括idea、mysql、jdk和tomcat。
     
  • JSP+SSM+MySQL在线考试系统（含源码及数据库）.zip
    优质
    这是一个集成了JSP、Spring、Spring MVC和MyBatis框架的在线考试系统项目，配套MySQL数据库，包含完整源代码，适用于学习与实践。 该在线考试系统采用jsp+ssm+mysql技术栈构建，包含源码、数据库及运行教程。系统分为管理员和学生两种角色：学生可以进行在线考试；管理员则能够出题、管理用户以及批量导入试题，并且支持快速生成试卷等功能。相关技术包括java、jsp、mysql和ssm框架等。
     
  • SpringBoot开发的图像识别垃圾分类系统（含源码和数据库）584545
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    本项目为基于SpringBoot框架开发的一款图像识别垃圾分类应用，包含完整源代码及数据库设计，旨在通过AI技术提高垃圾分类效率与准确性。 系统包含管理员和用户两个角色。管理员可以编辑垃圾分类信息、管理用户登录名及密码，并处理用户的投诉与报修请求。作为用户，您可以上传图片以识别垃圾类型及其相关信息，并查看投放地点；同时也可以提交关于乱丢垃圾的投诉或设备维修需求。在登录界面中使用图形验证码来增强安全性。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    这是一个结合了YOLOv5物体检测模型、Flask后端框架以及Vue前端界面的深度学习垃圾分类项目。包含了源代码与配套数据库，便于用户快速上手部署和二次开发。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性： - 深度学习：使用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象。 - 后端框架：采用 PyTorch 机器学习框架，以动态计算图为基础，灵活性强、易于开发。 - 图像处理库：OpenCV 提供了丰富的图像和视频处理功能。 前端技术栈： - Vue3：使用最新的 Vue3 组合式 API (script setup) 进行开发 - Element Plus：Element UI 的 Vue3 版本 - Pinia: 类型安全的状态管理库，提供可预测性 - Vite：新型的前端构建工具 - 路由器：Vue Router 实现页面导航功能。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增强了类型检查和开发体验。 - 包管理工具：PNPM 提供更快更节省磁盘空间的包安装方式。 - 样式预处理器：Scss 与 Element Plus 风格一致 - CSS 变量：用于控制项目布局和颜色设置 - ESLint 和 Prettier 分别提供代码质量和格式化功能 - Axios 库简化了 HTTP 请求处理流程，方便前后端数据交互。 - UnoCSS: 提供高性能且灵活的即时原子化 CSS 解决方案。 此外，系统还支持移动端适配。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一种基于YOLOv5算法实现图像识别技术，并结合Flask后端与Vue前端框架搭建垃圾分类系统的解决方案，包含完整源代码及数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码及数据库 技术特性： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象；使用 PyTorch 作为机器学习框架，它以动态计算图为基础，提供了灵活性与易用性。 - 计算机视觉库：OpenCV 提供了丰富的功能用于处理图像及视频数据。 前端技术： - 使用 Vue3 + script setup 结合最新的组合式 API 进行开发 - Element Plus 作为 UI 组件库的 Vue3 版本，Pinia 则是类型安全且可预测的状态管理库。 - Vite 被用作新型前端构建工具；Vue Router 实现应用路由功能。 - TypeScript 作为一种超集 JavaScript 的编程语言被采用以提升代码质量； - PNPM 是一个快速、节省磁盘空间的包管理系统，Scss 则用于样式开发，并与 Element Plus 风格保持一致。 - CSS 变量主要用于控制项目的布局和颜色设定；ESlint 和 Prettier 分别提供代码校验及格式化服务。 - Axios 负责发送网络请求；UnoCSS 为即时原子化的高性能 CSS 引擎，确保样式生成的灵活性与高效性。 此外，项目中所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统设计时考虑了移动端布局适配问题，确保在不同分辨率设备上的良好用户体验。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目采用YOLOv5进行图像识别，结合Flask构建后端服务，并利用Vue搭建前端界面，实现高效的垃圾分类功能，附带相关数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 **技术特性** - **深度学习** - YOLOv5：一种高效且准确的目标检测算法，适用于实时识别图像和视频中的各种对象。 - PyTorch：一个机器学习框架，采用动态计算图方式构建模型，灵活性高、使用方便。 - OpenCV：计算机视觉库，提供了丰富的图像处理及视频分析功能。 - **前端** - Vue3：使用最新版的 Vue3 和 script setup 的组合式 API 开发。 - Element Plus：Element UI 在 Vue3 版本下的实现。 - Pinia: 提供类型安全和可预测的状态管理方案。 - Vite：新型前端构建工具，提升开发效率。 - Vue Router：路由配置库，用于页面导航控制。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增加了静态类型检查功能。 - PNPM：更快的、更节省空间的包管理器。 - Scss：与 Element Plus 风格保持一致的设计语言 - CSS 变量：主要用于项目布局和颜色设定 - ESLint 和 Prettier：分别用于代码质量和格式化标准制定 - Axios：发送网络请求库，简化前后端交互逻辑。 - UnoCSS：高性能且灵活的即时原子化 CSS 引擎。 **注释** - 各个配置项都写有尽可能详细的说明。