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
MyEclipse用（JDBC）连接SQL出现的问题~
查看>>
myeclipse的新建severlet不见解决方法
查看>>
MyEclipse设置当前行背景颜色、选中单词前景色、背景色
查看>>
myeclipse配置springmvc教程
查看>>
MyEclipse配置SVN
查看>>
MTCNN 人脸检测
查看>>
MyEcplise中SpringBoot怎样定制启动banner？
查看>>
MyPython
查看>>
MTD技术介绍
查看>>
MySQL
查看>>
MySQL
查看>>
mysql
查看>>
MTK Android 如何获取系统权限
查看>>
MySQL - 4种基本索引、聚簇索引和非聚索引、索引失效情况、SQL 优化
查看>>
MySQL - ERROR 1406
查看>>
mysql - 视图
查看>>
MySQL - 解读MySQL事务与锁机制
查看>>
MTTR、MTBF、MTTF的大白话理解
查看>>
mt_rand
查看>>
mysql /*! 50100 ... */ 条件编译
查看>>