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验证码识别CAPTCHA_recognizing 第九届中国大学生服务外包创新创业大赛-A16验证码识别（河海大学-李说啥都对） 本项目抛弃了传（过）统（时）的SVM支持向量机，使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)针对所给验证码进行识别，五类验证码的准确率均在95%+，第一类竟达到100%。Let's come to the point! 第一类验证码 First CAPTCHA 第一类验证码为四则运算验证码，包含一个四则运算，验证方法为要求用户输出运算表达式及结果。验证码包含噪点干扰。如图示例： 卷积操作拓扑图如下： 第二类验证码 Second CAPTCHA 第二类验证码为英文字母+数字验证码，包含5个字符，验证方法为要求用户输出验证码中的字符，大小写不限。验证码包含噪点干扰，文字无旋转形变。如图示例： 第三类验证码 Third CA

BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现，用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化，结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性（POS）标记， 块， 命名实体识别（NER） 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词（CWG） ， 语义角色标签（SRL） 口语理解能力 事件提取 等等... 以命名实体识别（NER）任务为例： Stanford University located at California . B-ORG I-ORG O O B-LOC O 在这里，将提取两个实体， Stanford University和California 。 特别是，文本中的每个token都用相应的label 。 例如

Mnist-时尚-赋值-PIAIC Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。 Zalando打算将Fashion-MNIST用作直接替代MNIST原始数据集的基准机器学习算法。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。原始MNIST数据集包含许多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用”。 “好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能会失败。” Zalando试图替换原始的MNIST数据集内容每个图像的高度为28像素，宽度为28像素，总计784像素。每个像素都