本项目使用FAISS库实现了基于K近邻的图像分类器。该分类器可以使用CPU或GPU进行训练，并支持两种特征提取方法：flat和vgg。用户可以选择使用sklearn或faiss库实现K近邻算法。
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本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
使用sklearn的KNN实现电影推荐应用
一个基于Django框架实现的图像相似性搜索网页应用。用户可以通过上传图片到网站，然后该项目会基于预训练的 VGG16 模型提取图像特征，并利用已有图库中的图像特征与上传图片的特征进行比较，计算相似度并呈现给用户。
这是一个基于 Python 的数字图像处理实验项目，主要实现了多种图像处理效果，包括通道分离、特效处理和图像合成等功能。
UDacity Drone Course
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。