一键识别垃圾分类应用 垃圾识别工具箱微信小程序源码 语音识别和图像识别 采用 百度智能云平台服务

一键识别垃圾分类应用 垃圾识别工具箱微信小程序源码 语音识别和图像识别 采用 百度智能云平台服务

前端开发方面,本项目选择了使用uni-app作为开发框架。uni-app是一个基于Vue.js的前端框架,它能够将开发者编写的一套代码发布到多个平台,包括iOS、Android、H5以及各种小程序(如微信、支付宝、百度、头条、QQ、钉钉等)。这种开发方式能够大大提高开发效率,方便...
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前端开发方面,本项目选择了使用uni-app作为开发框架。uni-app是一个基于Vue.js的前端框架,它能够将开发者编写的一套代码发布到多个平台,包括iOS、Android、H5以及各种小程序(如微信、支付宝、百度、头条、QQ、钉钉等)。这种开发方式能够大大提高开发效率,方便同时在多个平台上开发和发布应用。

后端方面,我们选择了SpringBoot 2作为后端服务的构建框架。同时,我们还使用了Swagger2来构建Restful风格的接口文档,方便团队成员之间的沟通和协作。数据库采用的是Mysql,并且使用了Mybatis-Plus作为数据访问层的框架,能够简化数据库操作和提高数据访问的效率。

在语音识别和图像识别方面,我们使用了百度智能云平台的服务。百度智能云平台提供了强大的语音识别和图像识别功能,能够帮助我们实现更加智能化和丰富的应用功能。

以上是本项目所采用的前端和后端技术栈,以及语音识别和图像识别方面的服务选择。通过这些技术和服务的结合,我们能够开发出一款功能强大、跨平台的微信小程序应用。

安装教程

1.开发需要准备相关的 IDE和 JDK8 开发环境 , 前端开发 uni-app 需要 下载 Hbuilder ,后端开发 需要下载 Eclipse 或 IDEA。

2.其中的 语音识别和图像识别 功能使用百度智能云平台服务,需要注册登录拥有自己的应用 (有5万次调用 api 的免费使用量),在 后端 afterend 的 uniapp-api 当中的配置文件里面需要进行配置 appid、apikey、secretkey。

3.数据库准备,创建一个 名称为 garbageSort 的数据库,把跟目录下 garbagesort.sql数据库文件进行导入进去即可。

4.后端启动:第一步、使用 IDEA 在 backend 目录下找到 uniapp-api 模块。第二步、在 application.yml中配置好 数据库相关信息 和 上述 百度请求 api 管理的配置信息即可。 第三步、运行UniappApiApplication` ,启动后端服务,可以访问 http://localhost:8899/wx/doc.html 查看接文档

5.前端启动:在 Hbuilder 中打开目录 frontend ,在运行菜单中 点击 运行到小程序模拟器 —> 微信开发者工具(二次开发的时候在 Hbuilder 中修改文件,保存后可以到微信开发者工具看预览效果)

6.web 端启动:使用 IDEA 开发工具打开web目录,修改application-druid.yml 配置文件中的数据据信息,运行 WebApplication.java,启动 web 垃圾分类管理系统,启动成功,可以直接访问 http://localhost:8082 。账号/密码:admin/admin123

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