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存储引擎（2）：存储引擎特点
查看>>
MySQL存储引擎－－MyISAM与InnoDB区别
查看>>
mysql存储总结
查看>>
mysql存储登录_php调用mysql存储过程会员登录验证实例分析
查看>>
MySql存储过程中limit传参
查看>>
MySQL存储过程入门
查看>>
mysql存储过程批量建表
查看>>
MySQL存储过程的使用实现数据快速插入
查看>>
mysql存储过程详解
查看>>
Mysql存表情符号发生错误
查看>>
MySQL学习-group by和having
查看>>
MySQL学习-MySQL数据库事务
查看>>
MySQL学习-MySQL条件查询
查看>>
MySQL学习-SQL语句的分类与MySQL简单查询
查看>>
MySQL学习-子查询及limit分页
查看>>
MySQL学习-排序与分组函数
查看>>
MySQL学习-连接查询
查看>>
Mysql学习总结（10）——MySql触发器使用讲解
查看>>
Mysql学习总结（11）——MySql存储过程与函数
查看>>
Mysql学习总结（12）——21分钟Mysql入门教程
查看>>