快捷搭建垃圾分类模子：使用inception快捷搭建的图像分类模子，目前反对于1000类识别。
从图像中识别出种别后，再经由textcnn模子对于垃圾种别举行映射，最终输入垃圾的种别。
注：垃圾种别因此上海分类尺度。

SI_NI_FSGM预熬炼模子第一部份，搜罗ADV_INCEPTION,V2,V3,V4

inception_v3_2016_08_28.tar.gz是一个紧缩包，解压后得到inception_v3.ckpt，inception_v3模型训练

就深度学习的方式对人类的微表情数据进行识别，次要是基于inception_v3模型为框架

通过slim工具，对VGG16进行微调训练数据，并得出模型，然后对新图片进行识别，整个过程。
运行环境：tensorflow1.9.0,python3.6。
源码不包含图片素材，但是包含生成好的tf格式，inception_v3文件，以及导出后的frozen_graph.pb文件。
可在此基础上进行训练，也可直接用于识别图像操作。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。