图像相似度 使用Resnet50+KNN在数据集中查找相似图像以获取新图像。 为了解决curse of dimensionality使用PCA来降低特征的维数。 Resnet50（在imageNet上训练） 在没有toplayer的情况下从keras创建Resnet50，以获取卷积特征（2048维）作为输出，而不是图像分类概率。 为数据集的每个图像提取卷积特征（Feature_size：[number_images，2048]）。 KNN（不是分类问题） 将最近邻算法拟合到从数据集中提取的特征 提取测试图像（新）的卷积特征，并计算测试图像与数据集的每个图像之间的距离（image_Similarity）。 PCA 将PCA应用于提取的特征并减小尺寸。 使最近邻算法适合新功能

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如何快速响应市场需求和变化？快速决策？ 面对着来自不同业务系统的大堆数据，如何快速找出自己需要的信息? 怎样才能从分散的数据堆中，找出有用的信息，并且找出数据之间的联系？ 国际上先进的智能分析系统价格昂贵，并且大多报表的格式固定化，且报表内容简单，而国内企业的报表格式复杂多变，如何才能更好的满足要求呢？二次开发还是本身就能自定义呢？

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