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
NodeSession:高效且灵活的Node.js会话管理工具
查看>>
node~ http缓存
查看>>
node不是内部命令时配置node环境变量
查看>>
node中fs模块之文件操作
查看>>
Node中同步与异步的方式读取文件
查看>>
node中的get请求和post请求的不同操作【node学习第五篇】
查看>>
Node中的Http模块和Url模块的使用
查看>>
Node中自启动工具supervisor的使用
查看>>
Node入门之创建第一个HelloNode
查看>>
node全局对象 文件系统
查看>>
Node出错导致运行崩溃的解决方案
查看>>
Node响应中文时解决乱码问题
查看>>
node基础(二)_模块以及处理乱码问题
查看>>
node安装卸载linux,Linux运维知识之linux 卸载安装node npm
查看>>