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卷积神经网络验证码识别tensorflow实现下载
weixin_39821260
2020-07-06 04:31:11
使用卷积神经网络实现验证码识别,识别的验证码为四位,其中每位为大小写字母和数字中的任意一个。准确率达到97+%
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//download.csdn.net/download/qq_28584897/11349560?utm_source=bbsseo
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毕业设计-Python基于
TensorFlow
深度学习
卷积神经网络
自动识别网站验证码设计与
实现
Python基于
TensorFlow
深度学习
卷积神经网络
自动识别网站验证码设计毕业源码案例设计 开发环境: Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite数据库 +
TensorFlow
深度学习框架 + selenium自动化测试 “基于深度网络的网站
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基于
TensorFlow
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卷积神经网络
与人脸识别
实现
本课程讲解人工神经网络的基本知识,而后详细讲解深度学习的经典模型
卷积神经网络
CNN,后基于CNN 讲解一个简单的人脸识别系统。知识点包括:神经元、感知机、BP 算法、梯度优化、卷积运算、池化运算、全连接层、激活函数、深度学习python
实现
等。
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
python毕业设计基于深度学习
卷积神经网络
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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
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自动识别网站验证码,内含Python完整源代码,数据库脚本
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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。
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