高分毕业设计：垃圾分类微信小程序源码+部署文档

资源摘要信息:"本资源为一个基于springBoot框架的前后端分离的垃圾分类识别微信小程序项目，内容包括源码、模型、部署文档和全部数据资料。该项目的设计以实际应用为目标，完成了毕业设计的高分要求，并得到了导师的认可。项目的源码在本地经过编译测试，确保可运行，并且评审分高达95分以上，说明该项目在功能实现和代码质量上都达到了较高的标准。资源项目难度适中，适合计算机相关专业的在校学生、老师和企业员工学习和使用。 该项目的特点包括： 1. 毕业设计：作为个人高分毕业设计项目，它不仅满足了学术评审的需求，还具备了实际的应用价值。 2. springBoot前后端分离：利用springBoot框架实现了前后端的分离，增强了系统的可维护性和扩展性。 3. 微信小程序：以微信小程序作为前端展现方式，具有广泛的用户基础和良好的用户体验。 4. 垃圾分类识别功能：项目的核心功能是对垃圾分类进行识别，符合当前社会对智能环保的需求。 5. 可运行的源码：提供的源码已经过本地编译测试，用户可以直接运行查看效果。 6. 完整的资料：包括模型、部署文档和全部数据资料，方便用户快速部署和上手项目。 7. 学习进阶：对于初学者而言，这是一个学习springBoot和微信小程序开发的好项目。对于有基础的用户，也可以在此基础上进行扩展开发，实现更多功能。 标签信息表明该项目与spring boot、微信小程序开发和软件/插件开发相关。从文件名称列表中可以看出，该项目的文件结构被组织在名为refuse-classification-applet-main的主目录下。 对于想要使用该项目的用户，以下是一些建议和知识点： - springBoot框架的搭建和配置：包括对springBoot的认识、搭建开发环境、配置项目等。 - 前后端分离的开发模式：了解前后端分离的概念和优势，以及如何实现前后端的数据交互。 - 微信小程序的开发：包括小程序的开发环境搭建、小程序的目录结构、wxml、wxss和JavaScript的编写和调试。 - 垃圾分类识别的实现：了解垃圾分类识别的原理，包括可能使用的机器学习模型或者图像识别技术。 - 模型的使用和训练：如果项目中包含了机器学习模型，需要了解如何使用预训练模型以及如何根据需要训练自己的模型。 - 部署文档的阅读和应用：掌握如何根据部署文档来部署项目到服务器，确保项目能够正常运行。 综上所述，该项目是一个全面的、高质量的、具有实际应用价值的学习资源，适合不同层次的用户进行学习和实践。"