微信小程序SSM垃圾分类系统-计算机专业毕业设计全套资源

该项目包含了前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个技术领域的源码，涉及的技术栈包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web、C#、EDA、Proteus、RTOS等。 该项目的前端部分可能涉及微信小程序的开发，这是一种基于微信平台的应用程序，可以方便用户在微信内部直接使用。后端可能使用了SSM框架，即Spring、SpringMVC和MyBatis的集合，这是一种常见的Java Web开发框架，用于构建Web应用程序。 此外，该项目还包含了一个基于yolov5的农作物害虫检测识别项目，该项目是一个高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者。yolov5是一个实时对象检测系统，可以用于检测和识别图像中的对象，该项目可能涉及深度学习和计算机视觉的知识。 这个项目的源码已经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传，所以使用者可以放心使用。该项目不仅适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，也可以作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。 如果在使用过程中有任何问题，开发者欢迎与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。" 知识点: 1. 微信小程序开发：微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。微信小程序主要使用JavaScript、WXML、WXSS、JSON等技术进行开发。 2. SSM框架：SSM框架是Spring、SpringMVC和MyBatis的集合，是一种常见的Java Web开发框架。其中，Spring是一个轻量级的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架；SpringMVC是一个基于Java的实现MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架；MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 3. yolo算法：yolov5是一种实时对象检测系统，可以用于检测和识别图像中的对象。YOLO算法将目标检测转化为一个单阶段的回归问题，直接在图像中预测边界框和概率。 4. 深度学习和计算机视觉：深度学习是一种机器学习方法，通过构建、训练和部署多层神经网络来解决问题。计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，主要研究如何使计算机能够“看”到图像或视频内容。 5. 数据库：数据库是计算机存储、管理、处理数据的系统。常见的数据库包括MySQL、SQLite、Oracle等。在该项目中，可能会使用数据库来存储和管理用户数据、程序数据等。 6. 硬件开发：硬件开发是指对电子硬件的开发，包括电路设计、PCB布线、硬件调试等。在这个项目中，硬件开发可能涉及到STM32、ESP8266等微控制器的使用。 7. 大数据：大数据是指无法用传统数据库工具进行有效管理的数据集合。在这个项目中，大数据可能涉及到数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等环节。 8. 物联网：物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，将任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。在这个项目中，物联网可能涉及到设备的远程控制、数据采集等功能。