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-白红宇

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

mysql 索引类型以及创建

MySQL 索引连环问题，你能答对几个？

Mysql 索引问题集锦

Mysql 纵表转换为横表

mysql 编译安装 window篇

mysql 网络目录_联机目录数据库

MySQL 聚簇索引&&二级索引&&辅助索引

Mysql 脏页脏读脏数据

mysql 自增id和UUID做主键性能分析，及最优方案

Mysql 自定义函数

mysql 行转列列转行

Mysql 表分区

mysql 表的操作

mysql 视图，视图更新删除

MySQL 触发器

mysql 让所有IP访问数据库

mysql 记录的增删改查

MySQL 设置数据库的隔离级别

MySQL 证明为什么用limit时，offset很大会影响性能

Mysql 语句操作索引SQL语句