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
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2023-05-30 19:15:24
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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。
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2023-05-24 12:21:06
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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，
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2023-07-01 11:54:49
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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
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2023-07-02 20:52:40
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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。
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2023-12-04 17:10:54
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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
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2024-07-24 06:28:46
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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")
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2024-07-31 17:32:06
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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
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2023-12-15 09:22:04
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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
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2024-08-22 10:56:06
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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
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2023-09-22 07:08:23
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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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2023-08-29 10:44:54
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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
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2023-08-14 23:47:27
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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
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2024-08-24 11:07:49
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交叉验证交叉验证（Cross Validation）是常用的机器学习训练手段，可以有效检验一个模型的泛化能力。交叉验证需要将原始数据集平等地划分为若干份，例如 5-folds CV 指的是将数据集分为5份，然后进行5次训练，每次取出一份数据作为测试集，剩下的作为训练集，得到5个模型，最终将5个模型的预测值做一个平均。CV的第一步就是划分数据集trainingSet ：储存训练集索引 index ：
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2023-05-29 15:44:03
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Python环境安装Python的官网地址：https://www.python.org/从Python的官网我们可以下载不同版本的Python，这里我们下载Python 3.10.4的选择这个版本的原因是这是目前比较新的版本，同时也是稳定版本(stable表示稳定),太久的版本的话，可能会存在一些已经废弃的功能。当我们下载好，这个版本的Python后， 就可以开始安装了打开下载的安装包这里选择自
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2023-08-02 09:35:13
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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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2023-09-03 14:40:26
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文章目录前言一、登录1. 引入Flask-Login2. User模型2.1 密码2.2 UserMixin2.3 加载用户3. 登录视图函数login二、邮箱验证1. 使用itsdangerous生成确认令牌2. 发送确认邮件三、总结 前言随着进一步学习，我进入了一个比较大的应用开发阶段：社交博客。这个应用比较重要的一个部分，就是用户登录。之前也学习过这部分，但是那只是通过简单的html网页表
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2023-09-17 10:37:43
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模型验证 model validation 就是在选择 模型 和 超参数 之后。通过对训练数据进行学习。对比模型对 已知 数据的预测值和实际值 的差异。
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2023-08-07 20:00:23
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一、模型验证 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。交叉验证的基本思想是：将数据集进行一系列分割，生成一组不同的训练验证集，然后分别训练模型并计算测试准确率，这样就会得到多个模型与多个准确率，然后取其平均值即可，这样就有效防止因为数据的特定分割导致的准确率伪过高
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2023-06-27 11:47:28
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1:token验证码:
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2023-05-24 22:15:05
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