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学习总结(6)——Netty使用注意事项
查看>>
Netty实现Http服务器
查看>>
Netty客户端断线重连实现及问题思考
查看>>
Netty工作笔记0001---Netty介绍
查看>>
Netty工作笔记0002---Netty的应用场景
查看>>
Netty工作笔记0003---IO模型-BIO-Java原生IO
查看>>
Netty工作笔记0004---BIO简介,介绍说明
查看>>
Netty工作笔记0005---NIO介绍说明
查看>>
Netty工作笔记0006---NIO的Buffer说明
查看>>
Netty工作笔记0007---NIO的三大核心组件关系
查看>>
Netty工作笔记0008---NIO的Buffer的机制及子类
查看>>
Netty工作笔记0009---Channel基本介绍
查看>>
Netty工作笔记0010---Channel应用案例1
查看>>
Netty工作笔记0011---Channel应用案例2
查看>>
Netty工作笔记0012---Channel应用案例3
查看>>
Netty工作笔记0013---Channel应用案例4Copy图片
查看>>
Netty工作笔记0014---Buffer类型化和只读
查看>>
Netty工作笔记0015---MappedByteBuffer使用
查看>>
Netty工作笔记0016---Buffer的分散和聚合
查看>>
Netty工作笔记0017---Channel和Buffer梳理
查看>>