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基于垃圾分类的微信小程序研究与实现(含源码、数据库及教程).zip

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简介:
本项目为一款基于垃圾分类的应用程序,旨在通过微信小程序平台提供便捷准确的生活垃圾投放指导。包括完整源代码、数据库设计以及详细的开发指南。 小程序完整项目包含:项目源码、数据库脚本及软件工具等资源。该项目前后端代码齐全,系统功能完善,界面美观且操作简便,具备高度的实际应用价值。所有项目均经过严格调试以确保能够顺利运行。 技术组成如下: 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如有使用) 开发环境:idea、微信开发者工具 数据库:建议使用MySql 5.7版本,8.0版本可能会遇到一些问题。 数据库可视化工具:Navicat 部署环境:Tomcat推荐使用7.x或8.x版本,以及maven2。 在部署过程中,请先配置后台服务,然后将小程序进行部署。如果对于如何部署有疑问的话,可以咨询相关技术支持获取帮助。

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客服
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  • ).zip
    优质
    本项目为一款基于垃圾分类的应用程序,旨在通过微信小程序平台提供便捷准确的生活垃圾投放指导。包括完整源代码、数据库设计以及详细的开发指南。 小程序完整项目包含:项目源码、数据库脚本及软件工具等资源。该项目前后端代码齐全,系统功能完善,界面美观且操作简便,具备高度的实际应用价值。所有项目均经过严格调试以确保能够顺利运行。 技术组成如下: 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如有使用) 开发环境:idea、微信开发者工具 数据库:建议使用MySql 5.7版本,8.0版本可能会遇到一些问题。 数据库可视化工具:Navicat 部署环境:Tomcat推荐使用7.x或8.x版本,以及maven2。 在部署过程中,请先配置后台服务,然后将小程序进行部署。如果对于如何部署有疑问的话,可以咨询相关技术支持获取帮助。
  • 后端).zip
    优质
    本项目为一款旨在促进公众参与垃圾分类的微信小程序,包含前端应用与后端数据库管理代码。用户可通过该程序便捷地查询垃圾种类、获取分类指导,并进行相关知识的学习和测试,以提升环保意识和实践能力。同时,开发者可利用提供的源码深入研究或二次开发,助力构建更完善的智能生活服务生态。 【资源说明】 1. 该资源包括项目的全部源码,下载后可以直接使用。 2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3. 如果需要实现其他功能,可以将此资源用作“参考资料”,但需能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。
  • .zip
    优质
    本项目为一款实用的垃圾分类指导微信小程序源代码。用户可以通过输入或上传图片来识别垃圾类别,并获取详细的分类指南和环保知识,旨在提高公众的环保意识和参与度。 微信小程序垃圾分类源码提供了一个高分项目(90分以上),代码由个人亲手编写,并配有详细的注释,适合用作课程设计或大作业参考。该小程序具备文字输入及拍照识别功能,非常适合学习使用。
  • .zip
    优质
    这段代码是用于创建一个微信小程序,旨在帮助用户更好地进行垃圾分类。它包含了一系列功能,如垃圾类型识别、分类指南查询等,有助于提高公众环保意识和参与度。 微信小程序—垃圾分类小程序源码.zip
  • 优质
    这款垃圾分类微信小程序源码旨在帮助用户便捷地进行垃圾投放分类。通过输入或拍照识别垃圾种类,提供准确详细的分类指南,助力环保行动。 垃圾分类小程序实现介绍:小程序使用了百度AI的图片识别和语音识别接口,需要自行到百度平台申请,并用对应的key替换。请在cloudfunctions-baiduAccessToken-index.js文件中将apiKey和secretKey替换成自己的百度AI上的接口信息。 代码示例如下: ```javascript let apiKey = 你的百度ai接口的apiKey, secretKey = 你的secretKey, url = `https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token`; ``` 小程序中还使用了云开发功能,具体介绍请参考微信官方文档。初始化云开发后,请在app.js文件中的env值替换为自己的云开发环境id。 示例代码如下: ```javascript wx.cloud.init({ env: 你的云开发环境id, }); ```
  • .zip
    优质
    这是一个方便实用的微信小程序,旨在帮助用户更好地理解和参与垃圾分类。通过它,您可以轻松查询各类垃圾的分类方法,学习环保知识,并获得积分奖励以鼓励持续参与。 该微信小程序主要用于垃圾分类,并实现了以下功能:1. 文字搜索:用户可以通过输入文本来查找相应的垃圾分类;2. 拍照识别:通过拍摄图片并自动识别其中的文本,然后进行垃圾分类查询;3. 语音识别:将用户的语音转化为文字后,再根据转化后的文字查询对应的垃圾分类信息;4. 垃圾分类基础数据展示:小程序中的数据分为四大类,并且每一大类的数据都可以按照字母表顺序索引查找。
  • 云开发识别集.zip
    优质
    本资源提供了一个利用微信小程序云开发功能实现的垃圾分类识别系统源代码与训练模型的数据集。使用者可以便捷地进行本地部署和二次开发,助力环保意识推广。 基于微信小程序云开发的垃圾分类识别小程序项目源码+数据集.zip 可以用于毕业设计、期末大作业或课程设计,代码完整且易于下载使用,适合初学者操作。该项目为手工编写,即使是编程新手也能轻松上手。同样地,基于微信小程序云开发的垃圾分类识别小程序项目源码(95分以上项目).zip 也适用于上述用途,并具备相同的优点:完整的代码、简便的操作流程以及高度的手动编码质量。
  • Spring Boot设计.zip
    优质
    本项目为一款基于Spring Boot框架的垃圾分类微信小程序的设计与实现。通过简洁高效的后端服务与前端交互,提供便捷的城市生活垃圾查询及分类功能,旨在提升用户环保意识和生活便利性。 垃圾分类微信小程序设计与实现(JavaSpringBootMySQL微信小程序)的具体功能可以分为前台功能和后台功能两大部分: 1. 前台功能模块: - a字搜索:用户可以根据文本输入查询物品,对垃圾进行分类。 - b照识别:通过上传图片来识别物品并对其进行垃圾分类处理。 - c音识别:利用语音识别技术帮助用户根据声音信息确定物品的类别和相应的垃圾分类方法。 - d圾分类基础数据模块:提供了四大类别的基础数据支持(可回收、有害、厨余和其他垃圾),便于对各种类型的废物进行准确归类。 - e门取物功能:当需要处理大量可回收材料时,用户可以通过预约服务安排工作人员上门收集物品。 - f题测试:通过提供互动式的学习体验促进用户的环保意识提升。 2. 后台管理模块: - a户管理:管理员能够查看和编辑用户账户信息(包括添加新账号或删除现有记录)。 - b圾分类管理:允许管理者访问、更新以及维护各类别的垃圾分类规则与标准。 - c圾管理:为管理人员提供工具来监控垃圾处理流程,并对相关数据进行必要的调整操作。 - d题管理:使管理员可以创建新的测试题目,修改现有的问题设置或删除不再需要的练习内容。 - e收物品管理:该功能让管理者能够跟踪和控制回收项目的进展状态,包括更新记录、修正错误等。
  • 云开发.zip
    优质
    这是一个基于微信云开发环境设计的垃圾分类小程序源代码包。该程序旨在帮助用户便捷地进行生活垃圾分类投放,促进环保理念普及。 微信云开发是由微信团队提供的后端服务解决方案,为开发者提供了一站式的数据库、存储、云函数等服务支持,使得无需搭建服务器环境就能进行高效的后端开发工作。基于此技术的垃圾分类小程序源码旨在帮助用户识别并分类垃圾。 理解小程序的开发流程是关键步骤之一:这是一种在微信内部运行的应用形式,不需要下载安装即可使用。其开发涉及前端界面设计、交互逻辑编写和后台数据处理等多个方面,在这个项目中主要是通过微信开发者工具结合WXML(微信小程序标记语言)和WXSS(微信小程序样式语言)来构建用户界面,并利用JavaScript处理页面的业务逻辑。 在这款基于微信云开发的产品里,主要功能包括: 1. **云数据库**:这是一种NoSQL类型的数据库,支持JSON格式的数据存储方式。开发者可以用来保存垃圾分类相关的各种信息。 2. **云存储**:此服务允许上传和管理多媒体文件(如图片、音频及视频),满足小程序中展示各类垃圾图像的需求。 3. **云函数**:用于编写后端逻辑的平台,无需考虑服务器运维问题。例如,在用户上传垃圾图片时,可以通过调用API来自动识别其类型。 4. **身份验证机制**:确保只有合法的小程序能够访问云端资源,从而保障应用的安全性。 5. **实时推送功能**:可以实现消息通知等功能,如更新垃圾分类规则或提醒处理垃圾。 在这个源码项目中,“refuse-classification-master”可能是项目的主目录名称,其中包括了小程序的各个组成部分。通过研究这个开源代码库,开发者不仅可以学习到如何配置云环境、与数据库进行交互以及使用云函数等技能,还能了解如何实现具体的业务逻辑和优化用户体验的设计思路。 总之,这是一个非常实用的小程序应用案例,并且是微信小程序开发及微信云端服务的一个优秀教学资源。通过对源码的研究分析,可以提升个人的技术水平并将其应用于其他类似项目中去。
  • 系统
    优质
    本项目开发了一款基于微信平台的小程序,旨在通过便捷的操作界面和智能分类技术帮助用户快速准确地进行垃圾分类。 基于微信小程序的垃圾分类应用适用于大学生群体。对于初次使用小程序或接触人工智能技术的同学来说,这款工具将提供一个友好且易于上手的学习平台。