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
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简介
本项目为“基于深度网络的网站验证码识别研究与实现”的资源文件，主要利用TensorFlow深度学习框架，采用卷积神经网络（CNN）技术，实现了一个准确率高达91.3%的网站验证码自动识别模型。项目结合Django框架构建了一套登陆系统，并使用selenium自动化测试，完成了从验证码识别到自动登录的全过程。
开发环境
- 开发工具：PyCharm
- 编程语言：Python 3.7
- Web框架：Django 2.2
- 数据库：sqlite
- 深度学习框架：TensorFlow
- 自动化测试工具：selenium
项目构成
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卷积神经网络模型：采用TensorFlow框架，构建了三层卷积和两层全联接的神经网络模型，实现了对验证码的自动识别。
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Django登陆系统：利用Django框架，开发了一套具有用户注册、登陆功能的系统。
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selenium自动化测试：通过selenium实现自动化测试，完成验证码识别后的自动登录过程。
注意事项
- 请确保已安装Python 3.7、Django 2.2、TensorFlow等所需库和工具。
- 在运行项目前，请先配置好数据库和相关环境。
- 如有疑问，请查阅相关文档或向身边的技术人员请教。
本项目旨在为研究人员和开发者提供一个关于深度学习识别验证码的实践案例，希望对您的研究和工作有所帮助。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
