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
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。
转载地址：http://gcmf.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
Vue踩坑笔记 - 关于vue静态资源引入的问题
查看>>
Netty工作笔记0024---SelectionKey API
查看>>
Netty工作笔记0025---SocketChannel API
查看>>
Netty工作笔记0026---NIO 网络编程应用--群聊系统1---编写服务器1
查看>>
Netty工作笔记0027---NIO 网络编程应用--群聊系统2--服务器编写2
查看>>
Netty工作笔记0028---NIO 网络编程应用--群聊系统3--客户端编写1
查看>>
Netty工作笔记0030---NIO与零拷贝原理剖析
查看>>
Netty工作笔记0034---Netty架构设计--线程模型
查看>>
Netty工作笔记0045---异步模型原理剖析
查看>>
Netty工作笔记0050---Netty核心模块1
查看>>
Netty工作笔记0055---Unpooled应用实例1
查看>>
Netty工作笔记0057---Netty群聊系统服务端
查看>>
Netty工作笔记0058---Netty群聊系统客户端
查看>>
Netty工作笔记0060---Netty心跳机制实例
查看>>
Netty工作笔记0060---Tcp长连接和短连接_Http长连接和短连接_UDP长连接和短连接
查看>>
Netty工作笔记0061---Netty心跳处理器编写
查看>>
Netty工作笔记0063---WebSocket长连接开发2
查看>>
Netty工作笔记0066---Netty核心模块内容梳理
查看>>
Netty工作笔记0068---Protobuf机制简述
查看>>
Netty工作笔记0070---Protobuf使用案例Codec使用
查看>>