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
MySQL InnoDB事务隔离级别与锁机制深入解析
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎 —— 数据页
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎中的checkpoint技术
查看>>
Mysql InnoDB存储引擎中缓冲池Buffer Pool、Redo Log、Bin Log、Undo Log、Channge Buffer
查看>>
MySQL InnoDB引擎的锁机制详解
查看>>
Mysql INNODB引擎行锁的3种算法 Record Lock Next-Key Lock Grap Lock
查看>>
mysql InnoDB数据存储引擎 的B+树索引原理
查看>>
mysql innodb通过使用mvcc来实现可重复读
查看>>
mysql interval显示条件值_MySQL INTERVAL关键字可以使用哪些不同的单位值？
查看>>
Mysql join原理
查看>>
mysql order by多个字段排序
查看>>
MySQL Order By实现原理分析和Filesort优化
查看>>
mysql problems
查看>>
mysql replace first,MySQL中处理各种重复的一些方法
查看>>
MySQL replace函数替换字符串语句的用法（mysql字符串替换）
查看>>
Mysql Row_Format 参数讲解
查看>>
mysql select， from ，join ，on ，where groupby,having ,order by limit的执行顺序和书写顺序
查看>>
MySQL Server 5.5安装记录
查看>>
mysql slave 停了_slave 停止。求解决方法
查看>>
MySQL SQL 优化指南：主键、ORDER BY、GROUP BY 和 UPDATE 优化详解
查看>>