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
MYSQL高可用集群MHA架构
查看>>
MySQL高级-MySQL并发参数调整
查看>>
MySQL高级-SQL优化步骤
查看>>
MySQL高级-视图
查看>>
mysql高级查询~分页查询
查看>>
MySQL:判断逗号分隔的字符串中是否包含某个字符串
查看>>
nacos config
查看>>
Nacos在双击startup.cmd启动时提示:Unable to start embedded Tomcat
查看>>
Nacos安装教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
查看>>
Nacos配置中心集群原理及源码分析
查看>>
nacos配置自动刷新源码解析
查看>>
Nacos集群搭建
查看>>
nacos集群搭建
查看>>
nagios安装文档
查看>>
Navicat for MySQL 查看BLOB字段内容
查看>>
Neo4j电影关系图Cypher
查看>>
Neo4j的安装与使用
查看>>
Neo4j(2):环境搭建
查看>>
Neo私链
查看>>
nessus快速安装使用指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
查看>>