博客
关于我
Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计
阅读量:166 次
发布时间:2019-02-27

本文共 221 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

开发环境: Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite数据库 + TensorFlow深度学习框架 + selenium自动化测试

“基于深度网络的网站验证码识别研究与实现”:主要是利用卷积神经网络,基于TensorFlow平台,构建了三层卷积两层全联接模型,训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统,使用selenium实现自动测试,完成验证码从识别到自动登录的全过程。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

转载地址:http://gcmf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Netty源码—1.服务端启动流程一
查看>>
Netty源码—1.服务端启动流程二
查看>>
Netty源码—2.Reactor线程模型一
查看>>
Netty源码—2.Reactor线程模型二
查看>>
Netty源码—3.Reactor线程模型三
查看>>
Netty源码—3.Reactor线程模型四
查看>>
Netty源码—4.客户端接入流程一
查看>>
Netty源码—4.客户端接入流程二
查看>>
Netty源码—5.Pipeline和Handler一
查看>>
Netty源码—5.Pipeline和Handler二
查看>>
Netty源码—6.ByteBuf原理一
查看>>
Netty源码—6.ByteBuf原理二
查看>>
Netty源码—7.ByteBuf原理三
查看>>
Netty源码—7.ByteBuf原理四
查看>>
Netty源码—8.编解码原理一
查看>>
Netty源码—8.编解码原理二
查看>>
Netty源码解读
查看>>
netty的HelloWorld演示
查看>>
Netty的Socket编程详解-搭建服务端与客户端并进行数据传输
查看>>
Netty的网络框架差点让我一夜秃头,哭了
查看>>