我们宣布为 TensorFlow 引入即时执行。即时执行是一个由运行定义的命令式接口，在这个接口中，运算将在从 Python 调用时立即执行。这样可以让 TensorFlow 的入门变得更加简单，并让研发变得更加直观。 即时执行的好处包括：快速调试即时运行时错误以及与 Python 工具集成支持使用易用型 Python 控制流的动态模型为自定义和高阶渐变提供强大支持适用于几乎所有可用的 Tenso
在针对一个网站的RPA技术中，验证码识别也是一个很常见的需要解决的问题。如下图所示的验证码：前面在我的博客中所讲的内容是单标签多分类，例如一个手写数字图片，分出10类，得到这个图片表示的1个字符信息，而验证码一般是多个字符，每一个字符均有多个类别，因此验证码识别的问题就属于多标签多分类问题，在这里不能用之前识别手写数字的方法来进行验证码识别。 本文的开发环境如下： tensorflow 2.5.0
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2024-07-29 22:34:41
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TensorFlow.js
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2021-08-19 13:03:05
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1.config.pyNUMBER = '0123456789'CHAR_SMALL = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'CHAR_BIG = 'ABCDEF
原创
2022-08-02 07:18:50
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文章目录1. tf安装及神经网络示例2. Variable变量3. placeholder占位符4. 激励函数 1. tf安装及神经网络示例TensorFlow安装教程 网上也有很多安装教程，请自行搜索安装！ 首先说一下tf（tensorflow简写）中graph和session的关系: TensorFlow是一种“符号式编程框架”，首先要构造一个图（graph），然后在会话（Session）上
本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里我们识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。验证码首先我们来看下验证码是怎样的，这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可，这个库默认是没有安装的，所以这里我们需要先安装这个库，另外我们还需要安装 pillow 库，使用 pip3
原创
2021-01-19 15:01:48
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1、图片验证码a. 比较简单的图片验证码 上面两个不用处理直接可以用OCR识别技术(利用python第三方库--tesserocr)来识别 背景比较糊 清晰可见 经过灰度变换和二值化后,由模糊的验证码背景变成清晰可见的验证码b. 容易迷惑人的图片验证码 对于在这种验证码,语言一般自带图形库,添加上扭曲就成了这个样子,我们可以利用9万张图片进行训练,完成类似人的
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信
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2024-03-13 10:42:21
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最近做自动化遇到验证码的问题，之前识别字母和数字验证码都是使用tesseract.js,识别率都不错，中文也可以识别不过识别率不高。我自己平常使用识别验证码的方式主要有三种，一种是上面说的tesseract.js，另一种骚操作就是使用通用文字识别工具，即OCR，很多云计算公司都提供了OCR识别。如果遇到中文验证码，使用OCR还是比较方便的。还有一种就是用node去调用Python的验证码识别程序不
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2023-06-12 20:52:37
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导读
对于人类来说，识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考，就可以看出下面的数字分别是1，2，3。
本期将使用Tensorflow搭建卷积神经网络，进行手写数字的识别。代码可关注公众号 IamZLT ，后台回复「手写数字识别」即可免费获取。
本系列文章
Part1：基于CNN的数字OCR识别
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2024-03-04 09:33:04
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思路1.数据 2.模型 3.数据训练模型 4.验证模型1。数据验证码数据需要生成验证码，而python中有相关的模块生成验证码图片captcha包用于验证码图生成PIL包用于图像处理和展现来个例子：from captcha.image import ImageCaptcha
ic=ImageCaptcha()
d=ic.generate('G8iY')
from PIL import Image
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2024-04-16 16:49:43
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使用TensorFlow.js，您不仅可以在浏览器中运行深度学习模型进行推理，你还能够训练它们。在这个简单的样例中，将展示一个相当于“Hello World”的示例。 1、引入TensorFlow.js 使用CDN上的文件，你就可以使用TensorFlow APIs。 <html> <head> <
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2019-11-12 22:09:00
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2评论
最初的代码不是我写的，别人给我的，源代码的作者已经不知道了，抱歉，在简书上找到类似的TensorFlow练习20: 使用深度学习破解字符验证码。这里我作为一个初学者，打算从零开始记录我学习的全过程。一、验证码识别1.下载图片存储并转为数组import os,requests,re
import random
import numpy as np
from PIL import Image
from
上图为网易云盾的滑动拼图验证码，同一张图片裁剪的位置是固定的，猜想其应该有一个专门的图片库，保存了被裁剪的背景图和可移动的滑块。我的想法是，随机生成图片，随机生成位置，再用canvas裁剪出滑块和背景图。下面介绍具体步骤。
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2023-07-21 10:43:59
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目录js测试素数js简易订单勾选计算结果效果：代码：前端 js实现验证码效果：代码：js测试素数function show(number){
var x = parseInt(number.value), y, j = 1;
if(x < 1)
{
j = 0;
}
else
{
y = Math.sqrt(parseFloat(x));
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2023-06-07 22:31:01
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文章目录1、gVerify插件1.1 源代码1.2 属性及方法1.3 使用2、vue-puzzle-vcode插件2.1 安装2.2 参数与事件2.3 使用3、vue2-verify3.1 安装3.2 参数3.3 使用4、vue-monoplasty-slide-verify4.1 安装4.2 引入4.3 参数与事件4.4 使用 1、gVerify插件（常规验证码）1.1 源代码// 验证码插件
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2023-08-28 16:58:21
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在提交表单时，为了防止自动程序提交，一般提供有验证码。一般都是在提交表单后在服务器端检测验证码是否正确，如错误则阻止表单提交。为了提高体验，有的在Form的submit前使用ajax来提前检测验证码是否正确。这样还要请求服务器，就想何不使用如下方法，来实现js在客户端验证。步骤页面加载时，加载验证码图片，和验证码密码。验证码密码在服务器端生成，生成规则为 md5(验证码+固定随机码) 来生成。固定
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2023-06-09 16:58:38
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验证码识别方法传统的机器学习方法，对于多位字符验证码都是采用的 化整为零 的方法：先分割成最小单位，再分别识别，然后再统一。卷积神经网络方法，直接采用 端到端不分割 的方法：输入整张图片，输出整个图片的标记结果，具有更强的通用性。端到端 的识别方法显然更具备优势，因为目前的字符型验证码为了防止被识别，多位字符已经完全融合粘贴在一起了，利用传统的技术基本很难实现分割了。卷积神经网络方法步骤gener
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2024-05-26 22:15:32
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建立虚拟环境Anaconda安装好之后，我们使用它，可以有很多的虚拟环境，这是优点，缺点是启动时会占空间，开辟那么多虚拟环境，里面的包是单独的，不能共用，硬盘是会有占用的。 打开Anaconda Propmt，在(base)得环境下操作。 前面小括号里的就是当前在使用的环境名称，base是最基本的，里面包是比较全的。建立名为 tf ，Python版本号为3.6的虚拟环境：conda create
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2024-04-18 11:52:07
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