验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人:设计理念是对人友好,对机器难. 上图是常见的字符验证码,还有一些验证码使用提问的方式. 我们先来看看破解验证码的几种方式: 人力打码(基本上,打码任务都是大型网站的验证码,用于自动化注册等等) 找到能过验证码的漏洞 最后一种是字符识别,这是本帖的关注点 我上网查了查,用Tesseract OCR.OpenCV等等其它方法都…

TensorFlow - 深度学习破解验证码 简介:验证码主要用于防刷,传统的验证码识别算法一般需要把验证码分割为单个字符,然后逐个识别,如果字符之间相互重叠,传统的算法就然并卵了,本文采用cnn对验证码进行整体识别. 主要涉及: 1.captcha库生成验证码 2.如何将验证码识别问题转化为分类问题 3.可以训练自己的验证码识别模型 一.安装 captcha 库 sudo pip install captcha 生成验证码训练数据 所有的模型训练,数据是王道,本文采用 captcha 库生成验…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 这本书我老老实实从头到尾看了一遍(实际上是看到第9章,刚看完,后面的实在看不下去了,但还是会坚持看的),所有的代码都是手敲了一遍.这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说,可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理,第8章最后的例子举的真的是很烂,用循环神经网络去预测sin函数曲线,我是真的佩服这种例子都能想得出来.循环神经网络,不应该找一个经典的,与时间有关的具有时间累积效应的例子之类的吗,比如说钢材随时间的损坏…

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识…

在实现网络爬虫的过程中,验证码的出现总是会阻碍爬虫的工作.本期介绍一种利用深度神经网络来实现的端到端的验证码识别方法.通过本方法,可以在不切割图片.不做模板匹配的情况下实现精度超过90%的识别结果. 本文分为两个部分,第一个部分介绍如何利用深度神经网络实现验证码的训练和识别,第二个部分介绍在实现过程中需要克服的工程问题. 一. 基于深度神经网络的验证码识别 验证码的识别是从图片到文字的过程.传统的算法如OCR正是为了解决此类问题而设计的.然而,在真实情形中,验证码通常并不以规则的文字出现,即文字…

Deepmath Deepmath项目旨在改进使用深度学习和其他机器学习技术的自动化定理证明. Deepmath是Google研究与几所大学之间的合作. 免责声明: 该存储库中的源代码不是Google的官方产品,而是与外部研究团队的研究合作. 现在,存储库仅包含HOL Light内核的C ++实现,我们早期已经发布了这些实现来促进现有协作.更多代码即将发布,包括神经网络模型. https://github.com/tensorflow/deepmath Deepmath The Deepmath…

深度学习:两个重要特性:多层和非线性 线性模型:任意线性模型的组合都是线性模型,只通过线性变换任意层的全连接神经网络与单层神经网络没有区别. 激活函数:能够实现去线性化(神经元的输出通过一个非线性函数). 多层神经网络:能够解决异或问题,深度学习有组合特征提取的功能. 使用激活函数和偏置项的前向传播算法 import tensorflow as tf a = tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1) + biases1) y = tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)…

Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从…

tensorflow的计算模型:计算图–tf.Graph tensorflow的数据模型:张量–tf.Tensor tensorflow的运行模型:会话–tf.Session tensorflow可视化工具:TensorBoard 通过集合管理资源:tf.add_to_collection.tf.get_collection Tensor主要三个属性:名字(name).维度(shape).类型(type) #张量,可以简单的理解为多维数组 import tensorflow as tf a =…