本文聚焦于基于深度学习的图像识别技术，深入探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别中的应用原理、优势以及它们相互结合所构建的混合模型对图像识别效果的提升。通过对相关理论的详细阐述和实验验证，展示了该混合模型在处理复杂图像数据时的有效性和优越性，为图像识别领域的进一步发展提供了有价值的参考和实践依据。

通过本次实验，成功实现了基于视觉的湖水漂浮垃圾自动识别分类系统。通过收集和处理水面漂浮物图片数据，包括塑料瓶、塑料袋、食品包装袋、烟蒂、纸张等生活类垃圾以及树叶、枯枝等自然垃圾的图片，构建深度学习网络模型，实现对这些垃圾的准确识别与分类，从而为制定湖泊保护措施、减少湖泊污染、保护湖泊生态环境提供数据支持和技术手段。实验数据来源于学习通 - 资料 - data - task3，包含水面瓶子垃圾图片、

1、掌握文本情感分析的基本概念，专业术语；4、完成基于SnowNLP库的情感分析。3、完成基于SnowNLP库的情感分析。2、完成基于情感词典的情感分析。3、完成基于文本分类的情感分析。1、完成基于情感词典的情感分析。2、完成基于文本分类的情感分析。上完成相关实验任务。