智能垃圾桶

本仓库包含我本科论文项目“基于 CNN 的新型智能垃圾桶自动垃圾分类实验”的部分媒体、代码和数据集。 该项目开发了一种能够自动分类并隔离常见可回收垃圾的智能垃圾桶设备。该设备利用卷积神经网络 (CNN) 模型、计算机视觉算法和普通 RGB 摄像头实现自动分类。当垃圾投入设备后，系统会对其进行分类，并使用伺服电机驱动的灵巧机械系统将其隔离到指定的隔间中。 Fotini10k 数据集 该项目使用了 Fotini10k 数据集用于 CNN 模型的训练和测试。

23年比赛要求：初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾包括：（1）有害垃圾：电池（1号、2号、5号）、过期药品或内包装等；（2）可回收垃圾：易拉罐、小号矿泉水瓶；（3）厨余垃圾：小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜，尺寸为电池大小；（4）其他垃圾：瓷片、鹅卵石（小土豆大小）、砖块等。决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量（不超过150克）将通过现场抽签决定，决赛时同时投入的垃圾数量两件以上（含两件）。

Hive分桶表详解与创建实例 一、Hive分桶表概述 在Hive中，为了提高查询效率，特别是在大数据场景下处理海量数据时，Hive引入了分桶（bucketing）的概念。分桶是一种在表级别进行的数据优化手段，通过将表中的数据根据某个特定字段（通常是数值类型）进行哈希分布，从而实现数据均匀分布到不同的桶（bucket）中。这种方法可以显著减少查询时的数据扫描范围，从而提升查询性能。 二、分桶与分区的区别 分桶（bucketing）：是对表内的数据进行划分，通过特定的字段（如snoid）将数据分配到不同的桶中。分桶主要用于加速随机查询速度。 分区（partitioning）：是对表按照某一字段值的不同来划分不同的子表，每个子表称为一个分区。分区主要用于加速范围查询速度。 三、创建分桶表示例 在创建分桶表时，以下是一个基本的示例： CREATE TABLE student4( sno INT, sname STRING, sex STRING, sage INT, sdept STRING ) CLUSTERED BY (sno) INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; SET hive.enforce.bucketing = true; --强制分桶 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/hivedata/students.txt' OVERWRITE INTO TABLE student4; 这段代码首先创建了一个名为student4的表，其中sno字段被用作分桶字段。接着，设定强制分桶属性并加载数据，但需注意：由于加载方式并不支持自动分桶，数据只会作为一个文件存储。 四、正确创建并使用分桶表 为了真正实现数据分桶，应按以下步骤操作： 创建分桶表： sql CREATE TABLE stu_buck( sno INT, sname STRING, sex STRING, sage INT, sdept STRING ) CLUSTERED BY ...

Gary Thung 和 Mindy Yang 收集的图像数据集，用于垃圾分类任务。有助于了解垃圾分类方法，指导普通民众科学处理垃圾，提高城市环境质量。

桶排序是一种基于计数的排序算法，其核心思想是将待排序元素分散到有限数量的桶中，然后分别对每个桶中的元素进行排序。首先，扫描待排序序列找出最大值和最小值，根据这两个值确定桶的范围。接着，将每个元素分配到对应的桶中，再分别对每个桶中的元素进行排序。最后，按照桶的顺序依次输出所有元素即可。

该MATLAB源码可用于定位和识别垃圾，欢迎计算机、通信、人工智能、自动化等专业人士下载使用。源码经过测试可运行，可用于学习、进阶或期末项目。如有问题，可提供答疑服务。

Hive是一个处理存储在分布式存储系统（如Hadoop）中的大数据的数据仓库软件项目。它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，允许用户执行数据查询、数据摘要和数据挖掘操作。桶排序是Hive中的一种重要技术，能够优化数据的查询和管理效率。除此之外，Hive还支持数据的汇总、聚合和复杂数据分析任务，具有良好的扩展性和优化执行能力。其元数据存储和用户定义函数（UDF）功能进一步增强了其灵活性和应用范围。

本代码实现了ELLA垃圾邮件分类算法，该算法由ICML2013和AAAI2013论文提出。

这是一个用于清理 C 盘垃圾文件的批处理脚本。使用方法：双击运行即可。

2012年的KDD论文探讨了网络垃圾检测的原理与算法。