编程作品捡垃圾可以从两个方面来写：
编程实现自动清理垃圾文件
语言选择：可以使用Python、Java、C等编程语言。
工具使用：可以利用OpenRefine、Pandas、Trifacta Wrangler等工具来辅助清理数据。
代码示例：
识别和删除空值：通过条件语句判断是否为空，然后进行删除操作。
去除重复数据：使用编程方式去除重复数据。
编程实现垃圾分类
数据收集和准备：收集垃圾图片和对应的标签，可以使用网络爬虫获取数据并手动标注。
数据预处理：对图片数据进行缩放、灰度化、归一化等操作。
模型构建：选择适当的机器学习算法（如SVM、K-Nearest-Neighbor、Random Forest）或深度学习模型（如CNN）。
模型训练：将预处理后的数据输入模型进行训练，并使用交叉验证方法调优参数。
模型评估：通过测试集评估模型性能，计算准确率、召回率、F1-Score等指标。
示例代码（Python）
```python
import pandas as pd
读取垃圾文件
data = pd.read_csv（'trash_data.csv'）
删除包含空值的行
data = data.dropna（）
删除重复数据
data = data.drop_duplicates（）
保存清理后的数据
data.to_csv（'cleaned_trash_data.csv', index=False）
```
示例代码（垃圾分类）
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
加载和预处理数据
假设已经有一个包含垃圾图片和标签的数据集
images = ... 加载图片数据
labels = ... 加载标签数据
数据预处理
images = images / 255.0 归一化
构建模型
model = models.Sequential（[
layers.Conv2D（32, （3, 3）, activation='relu', input_shape=（64, 64, 3））,
layers.MaxPooling2D（（2, 2））,
layers.Conv2D（64, （3, 3）, activation='relu'）,
layers.MaxPooling2D（（2, 2））,
layers.Conv2D（64, （3, 3）, activation='relu'）,
layers.Flatten（）,
layers.Dense（64, activation='relu'）,
layers.Dense（4, activation='softmax'） 4个类别：可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾
]）
编译模型
model.compile（optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']）
训练模型
model.fit（images, labels, epochs=10）
评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate（test_images, test_labels）
print（f'Test accuracy: {test_acc}'）
```
通过以上示例，你可以看到如何通过编程方式实现垃圾文件的自动清理和垃圾分类。希望这些示例对你有所帮助!