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
mpvue的使用（一）必要的开发环境
查看>>
MQ 重复消费如何解决？
查看>>
mqtt broker服务端
查看>>
MQTT 保留消息
查看>>
MQTT 持久会话与 Clean Session 详解
查看>>
MQTT工作笔记0007---剩余长度
查看>>
MQTT工作笔记0009---订阅主题和订阅确认
查看>>
Mqtt搭建代理服务器进行通信-浅析
查看>>
MS Edge浏览器“STATUS_INVALID_IMAGE_HASH“兼容性问题
查看>>
ms sql server 2008 sp2更新异常
查看>>
MS UC 2013-0-Prepare Tool
查看>>
MSBuild 教程(2)
查看>>
msbuild发布web应用程序
查看>>
MSB与LSB
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSEdgeDriver (Chromium) 不适用于版本 ＞= 79.0.313 (Canary)
查看>>
MsEdgeTTS开源项目使用教程
查看>>
msf
查看>>
MSSQL数据库查询优化(一)
查看>>