python垃圾分类源代码(垃圾分类代码c语言)
从郑州火车站到郑州市公安局出入境管理处坐哪路公交车？
楼主你好：
公交线路：k6路，全程约1.8公里
1、从郑州站步行约150米,到达火车站
2、乘坐k6路,经过2站, 到达百货大楼站（也可乘坐32路、21路）
3、步行约200米,到达郑州市公安局出入境...
如何利用Python进行垃圾分类
1 引言
七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还
是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。
听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔
1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里
2、珍珠，水果肉等残渣放进湿垃圾
3、把杯子要丢入干垃圾
4、接下来是盖子，如果是带盖子带热饮（比如大部分的热饮），塑料盖是可以归到可回收垃圾的嗷
看到这里，是不是大家突然都不想喝奶茶了呢，哈哈。不过不要紧，垃圾分类虽然要执行，但是奶茶也可以照喝。
那么，这里我们想讨论一下，人工智能和数据科学的方法能不能帮助我们进行更好的垃圾分类？这样我们不用为了不知道要扔哪个垃
圾箱而烦恼。
2 思路
这问题的解决思路或许不止一条。这里只是抛砖引玉一下，提供一些浅显的见解。
第一种方案，可以把垃圾的信息制成表格化数据，然后用传统的机器学习方法。
第二种方案，把所有的垃圾分类信息做成知识图谱，每一次的查询就好像是在翻字典一样查阅信息。
第三种方案，可以借助现在的深度学习方法，来对垃圾进行识别和分类。每次我们给一张垃圾的图片，让模型识别出这是属于哪一种
类别的：干垃圾，湿垃圾，有害垃圾还是可回收垃圾。
3 图像分类
图像分类是深度学习的一个经典应用。它的输入是一张图片, 然后经过一些处理，进入一个深度学习的模型，该模型会返回这个图片
里垃圾的类别。这里我们考虑四个类别：干垃圾，湿垃圾，有害垃圾还是可回收垃圾。
（报纸 ：可回收垃圾 ）
（电池 ：有害垃圾 ）
（一次性餐盒 ：干垃圾 ）
我们对图片里的物品进行分类，这是图像处理和识别的领域。人工智能里提出了使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来解决这一类问题。
我会用keras包和Tensorflow后端来建立模型。 由于训练集的样本暂时比较缺乏，所以这里只能先给一套思路和代码。训练模型的工
作之前还得进行一波数据收集。
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我们就先来看看代码大致长什么样吧
先导入一些必要的包。
再做一下准备工作。
在上面，我们初始化了一些变量，batch size是128； num_classes = 4，因为需要分类的数量是4，有干垃圾，湿垃圾，有害垃圾
和可
回收垃圾这四个种类。epochs 是我们要训练的次数。接下来，img_rows, img_cols = 28, 28 我们给了图片的纬度大小。
在 .reshape(60000,28,28,1)中 , 60000 是图片的数量（可变）, 28是图片的大小（可调），并且1是channel的意思，channel = 1
是指黑白照片。 .reshape(10000,28,28,1)也是同理，只是图片数量是10000。
到了最后两行，我们是把我们目标变量的值转化成一个二分类， 是用一个向量（矩阵）来表示。比如 [1,0,0,0] 是指干垃圾，[0,1,0,0]
是指湿垃圾等等。
接下来是建模的部分。
我们加了卷积层和池化层进入模型。激活函数是 relu，relu函数几乎被广泛地使用在了卷积神经网络和深度学习。我们在层与层之间
也加了dropout来减少过拟合。Dense layer是用来做类别预测的。
建完模型后，我们要进行模型的验证，保证准确性在线。
到这里，我们的建模预测已经大概完成了。一个好的模型，要不断地去优化它，提高精确度等指标要求，直到达到可以接受的程度。
这优化的过程，我们在这里就先不深入讨论了，以后继续。
4 总结
值得一提的是，尽管方法上是有实现的可能，但是实际操作中肯定要更复杂的多，尤其是对精度有着很高的要求。
而且当一个图片里面包含着好几种垃圾种类，这也会让我们的分类模型开发变得很复杂，增加了难度。
比如，我们想要对一杯奶茶进行垃圾分类，照片里面是包含了多个垃圾的种类，这就比较头大了，因为这并不是属于单一的类别。
前路的困难肯定是有的，不过就当这里的分享是个抛砖引玉的起点吧。
毕竟李白也说了，“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海”。
丛飞去世时，邢丹肚子里的孩子呢？
丛飞去世时，小静静还是6个月大的婴儿。
小静静是丛飞和邢丹的女儿。深圳好人丛飞曾在11年间资助了178名贫困儿童，用大爱和心血扶弱济困，感动中国。2006年，丛飞因病辞世，邢丹接力丛飞的愿望，披上义工“蓝马甲”，同为爱心天使，却于2011年意外罹难。
丛飞去世时，小静静还是6个月大的婴儿；而邢丹遭遇意外时，小静静已经5岁，妈妈是她的全部。
她曾经叫“邢小丛飞”，上幼儿园时，妈妈和“姑姑”合计着给她改了名字。“应该让她有自己的生活，而不是一直活在父亲的影子里。”
扩展资料
丛飞确诊患病后，封昌红每天开车，接送他往返于医院和彩田村家中。在病中，丛飞将最后的生命感悟讲述给封昌红听，也将自己的所有影像资料、物件都列了清单。最重要的，是把生命中的挚爱邢丹托付给封昌红。
另一个“姑姑”李亚威和丛飞的结缘，则要从2003年说起。当时李亚威正在拍摄13集电视系列纪实片《大爱无痕——深圳有这样一群人》。在这部纪录片里，丛飞有8分40秒的镜头。
“资助一个孩子需要多少钱？他怎么用歌声养育100多个孩子？他是怎么想的，又是怎么做到的？”李亚威对丛飞的故事感到好奇。
一路拍下去，2年后，她拍摄完成了纪录片《大爱无疆——歌者丛飞》，获得全国电视金鹰奖等多个奖项。
在李亚威眼里，丛飞是一个“非常幽默、快乐、真诚、认真”的人。
2005年10月，丛飞与邢丹的爱情结晶小静静出生。毕业于沈阳音乐学院，曾经是专业小提琴手的李亚威特地从香港买来一把小提琴作为小静静的出生礼物。丛飞对李亚威说：“姐姐，你既然送了小提琴，万一有一天我不行了，你要教她啊！”
“这句话，我一直记得。”李亚威说。
参考资料?中国共产党新闻网——为了那一句对丛飞的承诺
python3中出现"name 'unicode' is not defined"
python3默认是utf8编码。 取消unicode()函数了，你把这行注释掉试下。
python数据挖掘入门与实践1.5什么是分类的完整代码
分类应用的目标是，根据已知类别的数据集，经过训练得到一个分类模型，再用模型对类别未知的数据进行分类。
例如，我们可以对收到的邮件进行分类，标注哪些是自己希望收到的，哪些是垃圾邮件，然后用这些数据训练分类模型，实现一个垃圾邮件过滤器，这样以后再收到邮件，就不用自己去确认它是不是垃圾邮件了，过滤器就能帮你搞定。
Python对象
众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象。
对象是在 堆 上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址： cpython [GitHub]
Python对象的定义位于 Include/object.h ，是一个名为 PyObject 的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* （可变大小的Python对象会在下文中解释）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针 ob_type ，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体
实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：
在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的 int类型 为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道，每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象 100 ，它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type 。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底 类型对象也是一个对象 ，也有ob_type属性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) ，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0} ，将其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知， Python类型对象的类型就是PyType_Type ，而 PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于 字符串 对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8 以内的整数对象，也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject* ，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断，而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt 。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。
