可直接查看资源详情中信息----- 【分类数据集】水果和蔬菜图像识别数据集3115张36种.7z 【图片分类数据集】腰果成熟度分类数据集900张3类.zip 【目标检测数据集】香蕉检测数据集3550张VOC+YOLO张.zip 【目标检测】小辣椒小彩椒检测数据集2292张3类别.7z 【目标检测】香蕉检测数据集1114张VOC+YOLO格式.zip 【目标检测】香蕉数据集2240张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测】西蓝花数据集1930张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测】西瓜检测数据集330张VOC+YOLO格式.zip 【分类数据集】蔬菜水果分类数据集18000张26类别.zip 【分类数据集】蔬菜水果分类数据集2万张30类别.zip 【目标检测】柿子检测数据集693张VOC+YOLO格式.zip 【目标检测】苹果香蕉橙子菠萝葡萄西瓜水果检测识别数据集VOC+YOLO格式8475张6类别.zip 【目标检测】苹果数据集1586张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测】猕猴桃数据集1700张VOC+YOLO（都是不同角度摆拍图标注）.zip 【目标检测】芒果检测数据集897

山东大学软件项目管理农业物联网_STM32F103C8T6主控_ESP8266-01s无线通信_OneNet云平台_MQTT协议_AndroidStudio开发_嘉立创EDA设计_蔬菜大棚环境监测系统.zip 农业物联网技术是指利用物联网技术在农业生产中的应用，通过传感器、无线通信、数据处理等技术手段，实现农业生产过程中的信息获取、处理、传输和应用。本项目涉及的农业物联网系统，以STM32F103C8T6作为主控制单元，通过ESP8266-01s模块实现无线通信，并使用OneNet云平台，借助MQTT协议进行数据的传输。同时，该系统采用Android Studio进行移动端应用的开发，并通过嘉立创EDA软件进行电路设计，主要应用于蔬菜大棚环境监测，以提升蔬菜大棚的生产效率和质量。 STM32F103C8T6是一款由STMicroelectronics生产并广泛应用于嵌入式系统的高性能微控制器，其丰富的接口资源和较高的处理能力使其适合用于农业物联网中的数据采集和控制任务。ESP8266-01s是一款常用的低成本Wi-Fi模块，能够方便地将微控制器连接到互联网，为物联网项目提供了无线通信的能力。OneNet是一个由中国移动推出的开放云服务，支持各类物联网设备接入，用户可以通过云平台对设备进行控制和管理。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息传输协议，它支持推送和订阅模式，非常适合物联网场景下设备间的数据通信。 Android Studio是谷歌官方开发的一款集成开发环境，专门用于开发Android应用。它提供了一套完整的开发工具和调试工具，便于开发者快速开发稳定、性能优异的Android应用。嘉立创EDA是一款流行的电子设计自动化软件，广泛应用于电路设计、PCB布板设计等环节，其简洁的界面和强大的功能使之成为工程师和爱好者设计电路图和PCB板的首选工具。蔬菜大棚环境监测系统则是将上述技术应用于农业生产，通过监测大棚内的温度、湿度、光照强度等环境参数，实现对农作物生长环境的智能调控，从而提高农作物的产量和品质。 该压缩包内的附赠资源.docx、说明文件.txt以及monitoring-system-main文件夹，为用户提供了一个完整的开发指南和项目文件。其中，附赠资源可能包含了教学视频、相关资料或者额外的代码示例，而说明文件将详细描述系统的工作原理、操作流程和安装指南。monitoring-system-main文件夹中则应包含了项目的核心代码和必要的配置文件，为开发者提供了从零开始搭建和维护整个蔬菜大棚环境监测系统的可能性。 本农业物联网项目集成了多种先进技术，将物联网技术与农业生产紧密结合，旨在通过智能化手段提升传统农业的生产效率和管理水平，对于推动智慧农业的发展具有重要意义。

SpringBoot水果蔬菜商城系统是一个基于Java语言开发的电子商务平台，专为水果和蔬菜的在线销售设计。该系统采用流行的SpringBoot框架，实现了后端服务的快速开发和部署。系统前端采用Vue框架，提供了用户友好的界面和流畅的交互体验。项目的数据库选用MySQL，它是一款稳定、高效的关系型数据库管理系统，非常适合处理大量在线交易数据。 在这个项目中，包含的文档资料十分全面，涵盖了系统开发的整个流程。毕业论文是该项目的主要文档，它详细描述了项目的研究背景、目标、研究方法、系统设计、实现过程以及最终测试结果等。毕业论文是学生在大学期间学术成果的总结，它不仅体现了学生对专业知识的掌握程度，还展现了其科研和项目开发的能力。 开题报告则是在毕业论文正式撰写之前的一个重要准备文档。开题报告通常包含了项目的选题背景、研究意义、研究目标和内容、研究方法和技术路线、预期成果以及工作计划等关键部分。开题报告是项目开展的蓝图，它为整个项目的研究方向和实施步骤定下了基调。 答辩PPT是项目完成后的成果展示工具，它用于在答辩会上向评审老师和同学们介绍项目的研究内容、实现的功能、系统的特色以及个人在项目中的贡献。一个清晰、有条理的PPT可以帮助演讲者更好地传递信息，使听众更容易理解项目的全貌。 整个项目不仅包括了代码实现，还涉及到软件工程的方法论，如需求分析、系统设计、编码实现、系统测试、部署上线等。这些内容对学习软件开发的大学生来说是非常宝贵的实践经验。通过这样的实践项目，学生能够将理论知识与实际操作相结合，为今后步入职场打下坚实的基础。 此外，项目中使用的SpringBoot框架简化了基于Spring的应用开发，使开发者能够快速启动和运行项目。Vue框架作为前端技术的佼佼者，其响应式设计能够帮助开发者构建出高性能的单页面应用程序。MySQL数据库的应用保证了数据的安全性和可靠性，同时也提供了强大的数据处理能力。 SpringBoot水果蔬菜商城系统项目是一个综合性的开发案例，它集合了Java后端技术、前端Vue框架、数据库技术以及项目管理等多方面的知识，非常适合学习和参考，尤其对于即将步入职场的计算机相关专业的学生来说，是一个不可多得的学习资源。通过这样的项目实践，学生能够加深对所学知识的理解，并在实践中提升解决实际问题的能力。

本资源是一个完整的水果蔬菜商城项目开发包，涵盖了从后端到前端的全部开发流程和代码资源，还包括了数据库设计文档和项目开发文档，使得开发者能够快速理解和掌握项目的整体架构和实现细节，从而迅速上手进行项目开发和部署。 标题中提到的“JAVA源码”意味着整个后端服务是基于Java语言开发的，这为熟悉Java语言的开发者提供了一个优秀的实践案例。Java作为一门成熟的编程语言，拥有广泛的社区支持和丰富的资源库，对于构建企业级应用来说是一个可靠的选择。SpringBoot作为Java的轻量级框架，简化了基于Spring的应用开发，使得开发者能够更快速地启动和开发Spring应用。在本项目中，SpringBoot的应用无疑将大大提升后端服务的开发效率和运行稳定性。 “vue”指代的是本项目前端部分采用的是Vue.js框架。Vue.js是一个轻量级的前端JavaScript框架，它以数据驱动和组件化的思想设计，使得开发者能够更加高效地构建用户界面。Vue.js的灵活性和易用性让它在前端开发社区中获得了广泛的关注。通过结合Vue.js，本项目的用户界面将具有高度的交互性和灵活性。 “mysql”表明项目使用了MySQL作为其数据库管理系统。MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，它以其性能、可靠性和简单性而著称。在本项目中，使用MySQL能够保证数据存储的高效性和安全性，同时也方便开发者进行数据管理和维护。 文件名称列表中的“数据库文档.doc”和“开发文档.docx”分别提供了数据库设计的详细说明和整个项目的开发流程及技术细节。数据库文档通常包括了数据库模型设计、表结构定义、字段说明等关键信息，是数据库设计和维护的基础资料。而开发文档则更为全面，除了数据库设计外，可能还会包含项目架构设计、接口设计、功能实现细节、部署流程等内容，是项目开发的核心参考资料。 整体而言，这份资源为开发者提供了一个基于现代技术栈的完整电商系统实现方案，内容涵盖了前后端代码、数据库设计和项目文档，既适合初学者学习，也适合有经验的开发者参考。

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB构建一个基于卷积神经网络(CNN)的蔬菜水果识别系统。主要内容涵盖数据集准备、CNN模型搭建、模型训练以及图形用户界面(GUI)的设计。文中不仅提供了具体的代码实现步骤，如使用imageDatastore读取和预处理数据集，搭建卷积层、池化层等网络结构，还讨论了数据增强方法的应用，如随机旋转和平移。此外，作者还分享了一些实用技巧，例如通过调整学习率和批次大小优化训练过程，以及如何使用App Designer创建友好的用户交互界面。 适合人群：对机器学习特别是深度学习感兴趣的初学者，尤其是那些希望通过MATLAB进行图像识别研究的人。 使用场景及目标：本项目的目的是建立一个能够准确识别多种蔬菜水果类型的自动化系统，适用于农业科研、食品检测等领域。同时，它也为想要深入了解CNN工作机制及其应用的研究人员提供了一个很好的实践案例。 其他说明：文章强调了数据质量和多样性对于提高模型准确性的重要性，并给出了具体的操作指南。例如，在遇到特定类别识别精度较低的情况时，可以通过增加该类别的样本量或采用迁移学习的方法来改进模型表现。

名称 【分类数据集】香蕉新鲜度等级识别香蕉成熟度识别分类数据集1186张3类别.zip 【分类数据集】香蕉成熟度识别分类数据集13478张4类别.zip 【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式1.zip 【目标检测】荔枝成熟度检测2040张3类VOC+YOLO格式.zip 【目标检测】荔枝成熟检测579张3类别（绿、红、半红）VOC+YOLO格式.zip 【目标检测】番茄成熟度检测数据集VOC+YOLO格式277张3类别.7z 【目标检测】草莓成熟度度检测数据集VOC+YOLO格式412张3类别.7z

【项目资源】： 包含前端、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、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，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。

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问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系，请分析蔬菜各 品类及单品销售量的分布规律及相互关系。 问题 2 考虑商超以品类为单位做补货计划，请分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成 定价的关系，并给出各蔬菜品类未来一周(2023 年 7 月 1-7 日)的日补货总量和定价策略， 使得商超收益最大。 问题 3 因蔬菜类商品的销售空间有限，商超希望进一步制定单品的补货计划，要求可 售单品总数控制在 27-33 个，且各单品订购量满足最小陈列量 2.5 千克的要求。根据 2023 年 6 月 24-30 日的可售品种，给出 7 月 1 日的单品补货量和定价策略，在尽量满足市场对各 品类蔬菜商品需求的前提下，使得商超收益最大。 问题 4 为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策，商超还需要采集哪些相关数据， 这些数据对解决上述问题有何帮助，请给出你们的意见和理由 完整的解题思路，完整的解题代码，全部包含

对抗人类矿物质营养不良的集体努力需要在蔬菜生产中考虑土壤肥力管理措施（SFMP）。 这项研究旨在建立坦桑尼亚农业系统中SFMP和植物营养素浓度对人类健康的关系。 分析了从Kilombero和Dodoma蔬菜种植区收集的土壤和蔬菜样品的化学性质和矿质养分含量。 采用描述性统计，方差分析和相关分析。 结果表明，Kilombero的土壤pH范围为6.04至6.8，Dodoma的pH范围为6.23至8.58。 有机碳较低，范围为0.10％至1.87％。 研究的所有土壤均具有足够的锌（0.45至29.3 mg / kg），铜（0.71至3.23 mg / kg），铁（3.70至171.7 mg / kg）和锰（2.84至41.38 mg / kg）。 所有蔬菜中的锌浓度范围为12.57至134.54 mg / kg，其中14％的蔬菜对人体健康的锌含量较低（<20 mg / kg）。 蔬菜中的铜浓度范围为0.07至52.37 mg / kg，而来自Kilombero的蔬菜中用于植物和人类营养的铜含量非常低（<0.10 mg / kg）。 蔬菜中铁和锰的浓度分别为152.95至1780 mg / k