题目要求:输入用户名密码认证成功后显示欢迎信息输错三次后锁定 #要求使用文件存储用户名和密码,每次从文件读入用户名和密码用来验证,如果输错三次密码该账户会被锁定,并讲锁定的用户名写入文件#账号密码正确输出欢迎信息 涉及知识点:文件读写操作循环流程程序判断流程经过分析构思我写的第一版代码如下:#Author jack # _*_ coding: utf-8 _*_ #date
转载 2023-05-30 19:15:24
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 一、这里的案例相对比较简单,主要就是通过学习验证码的识别来认识深度学习中我们一般在工作中,需要处理的东西会存在哪些东西。*.tfrecords格式的文件。  三、生成数据集  1)生成验证码图片 # 生成验证码训练集 def gen_captcha(): captcha_char_list = list("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
交叉验证是什么? 在模型建立中,通常有两个数据集:训练集(train)和测试集(test)。训练集用来训练模型;测试集是完全不参与训练的数据,仅仅用来观测测试效果的数据。 一般情况下,训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的,但是在测试集总的表现却可能不行。比如下面的例子: 图一的模型是一条线型方程。 可以看到,所有的红点都不在蓝线上,所以导致了错误率很高,这是典型的不拟合
windows系统,运行—cmd,进入dos窗口,输入python,安装成功的话可以看到版本信息并进入编程模式,如下图(我安装的版本是python 2.7.13)输入 : print 'hello world',按回车。成功打印。
不确定超参数的时候,需要通过不断验证超参数,来确定最优的参数值。这个过程就是在不断,搜索最优的参数值,这个过程也就称为网格搜索。训练集和验证集。训练集和验证集的大小差不多,总体份数通过手动设置。具体过程为:    由上图可以得知,训练集和验证集是通过交叉的方式去不断训练,这样的目的就是为了获取,更加优化的参数值。  三、代码演示(这里我们通过K-近邻的算法。来确认参数值):# K-近邻算法 def
目标要求: 1、最多输入3次用户名密码, 2、如果是被锁用户,则一次即退出程序, 3、如果输入正确的用户名密码,则提示登陆成功,程序结束, 4、3次输入不对,会将用户写入被锁用户列表,当然,该用户名需要是在注册用户列表中的。 目标要求:1、最多输入3次用户名密码,2、如果是被锁用户,则一次即退出程序,3、如果输入正确的用户名密码,则提示登陆成功,
转载 2023-07-01 11:54:49
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改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化一、第一周-深度学习的实用层面1.训练、验证、测试集通常在进行深度学习的过程中,需要将数据集按照使用方法分成以下三个部分:1.训练集(train set):对模型进行训练的部分数据。2.验证集(development set):利用验证集或者又称为简单交叉验证集(hold-out cross validation set)进行交叉验证,选择出最好的模型。
场景分析         使用python flask开发web系统,该系统是基于用户认证鉴权的web系统,因此需要考虑验证用户登录是否合法的 问题,我们一般借助于Redis来实现分布式缓存技术来实现单点登录的场景,前端请求一般将token信息携带在请求Headers中,后端系统需要根据要验证的业务Url来从请求头中获取Token然后来验证,此方案
转载 2024-07-24 06:28:46
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1.准备阶段  滑动验证码我们可以直接用GEETEST的滑动验证码。  打开网址:https://www.geetest.com/ ,找到技术文档中的行为验证,打开部署文档,点击Python,下载ZIP包。  ZIP包下载地址:https://github.com/GeeTeam/gt3-python-sdk/archive/master.zip  解压,找到django_demo,为了
python+selenium 验证码处理 1、针对公司内部的项目有两个方法, (1)设置一个万能验证码,只要每次填写这个验证码就可以验证通过 (2)将手机号设置为白名单,只要输入特定的手机号,则不校验验证码 2、针对外部项目则可使用下面的方法 (3)截取验证码部分并使用图片识别技术识别(3)通过截取验证码图片import time import pytesseract from PIL impo
一、验证客户端合法性 如果你想在分布式系统中实现一个简单的客户端链接认证功能,又不像SSL那么复杂,那么利用hmac+加盐的方式来实现。  客户端验证的总的思路是将服务端随机产生的指定位数的字节发送到客户端,两边同时用hmac进行加密,然后对生成的密文进行比较,相同就是合法的客户端,不相同就是不合法的端户端。示例代码服务端from socket import * import hmac, os
转载 2024-05-17 17:04:58
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训练集  训练集(Training Dataset)是用来训练模型使用的,在机器学习的7个步骤中,训练集主要在训练阶段使用。验证集  当我们的模型训练好之后,我们并不知道模型表现的怎么样,这个时候就可以使用验证集(Validation Dataset)来看看模型在新数据(验证集和测试集是不用的数据)上的表现如何。同时通过调整超参数,让模型处于最好的状态。  验证集有2个主要的作用:    ①评估模
文章目录1. Abstract2. Introduction3. 引用声明4. 本文工作5. Reference 基于Python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别1. Abstract验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设。 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外
还记的前期我们对机器学习的数据集的划分都是利用train_test_split()将数据划分为训练集和测试集,而且各自的比例是我们指定的,但是这样具有的人为性可能导致模型的泛化能力不佳。 交叉验证就是为了解决这个问题: 1、简单交叉验证(K折交叉验证):其将数据集划分为几个部分(注意不是随即划分,而是依次划分),再进行建模和测试。如我们制定数据集划分为3个子集,分为1,2,3;然后对1和2建模,再
一、验证客户端合法性 如果你想在分布式系统中实现一个简单的客户端链接认证功能,又不像SSL那么复杂,那么利用hmac+加盐的方式来实现。  客户端验证的总的思路是将服务端随机产生的指定位数的字节发送到客户端,两边同时用hmac进行加密,然后对生成的密文进行比较,相同就是合法的客户端,不相同就是不合法的端户端。示例代码服务端 from socket import * import hmac, os
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作为之前专利爬虫的续篇,本篇准备描述如何通过python的requests模块登录专利查询网站。环境准备python 3.6requestschrome尝试首先,我们使用chrome尝试登录专利网站,并通过network分析各个请求的相关信息。 通过分析network,我们可以看到,一次登录操作,有以上相关请求。特别注意的是,以为登录成功后页面会刷新,我们需要将Network工具栏上的Preser
# 实现Python验证滑动验证码 ## 流程图 ```mermaid sequenceDiagram 小白->>经验丰富的开发者: 请求教学 经验丰富的开发者->>小白: 详细教学 ``` ## 状态图 ```mermaid stateDiagram [*] --> 小白 小白 --> 开发者 开发者 --> 结束 ``` ## 整体流程 |
原创 2024-06-30 06:24:20
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# 实现Python数字验证验证 ## 1. 流程图 ```mermaid erDiagram 确认验证验证流程 { 用户 --(输入验证码)--> 程序 程序 --(生成随机验证码)--> 验证码 程序 --(比对验证码)--> 验证结果 } ``` ## 2. 具体步骤 | 步骤 | 操作 | | ---- | ---
原创 2024-03-13 06:39:25
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其中就有说到我们为什么不要执迷于框架、模块的调用,而要自己先去造轮子。那今天就给大家造一个。验证码是web开发中不可缺少的元素,而python又提供了非常多的验证码模块帮助大家快速生成各种验证码。演示环境操作系统:windows10python版本:python 3.7代码编辑器:pycharm 2018.2使用第三方模块:pillow验证码的必须元素一张图片文本干扰元素 线条干扰小圆点干扰
Python中sklearn实现交叉验证一、概述1.1 交叉验证的含义与作用1.2 交叉验证的分类二、交叉验证实例分析2.1 留一法实例2.2 留p法实例2.3 k折交叉验证(Standard Cross Validation)实例2.4 随机分配交叉验证(Shuffle-split cross-validation)实例2.5 分层交叉验证(Stratified k-fold cross va
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