Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 Python搭建Keras CNN模型识别网站验证码 用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来识别以上的验证码

python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习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。 python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习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。 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zi

有个小demo可以看。用到servlet来实现。

场景描述：企业经常组织摇号抽奖的活动，需要随机生成中奖名单。开发一个摇号抽 奖机器人。 操作步骤： 1. 从excel表中读取参加抽奖的人员姓名及数量，并以exce中的人员信息顺序为人 员编号； 2. 输入中奖人员数量； 3. 随机抽取中奖人员的编号； 4. 依次将中奖人员的编号转化为中奖人员姓名； 5. 弹出所有中奖人员姓名。

主要使用到pegasus公司出的两个控件做的识别 一个是SSICR,一个是IMGPr6 识别准确率测试时98%以上 只识别英文和数字，中文不识别

本资源提供的是一个django框架下的网站验证码技术，通过python代码调用PIL库生成图形验证码然后通过json方式将验证码字段和图片通过base64格式传输给前端，前端可以点击更换验证码（不用刷新页面），对输入进行校验。 注意：本资源提供的是一整套web网站验证码项目，不是单纯的生成验证码的代码。可以在django环境下直接运行，需要pil库。做到了生成，点击更换，校验等基本功能，基本满足网站验证码要求.实现简单，适合初学者参考。

JavaWeb 图片验证码，封装好的Java类，可直接应用在JavaWeb网站中。

可以直接使用的三种编写验证码的方法 内有代码及如何去使用的详细步骤