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Python人工智能
基于深度的Python验证码识别
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基于深度的Python验证码识别
制作完成与2020.9.26
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100 - 验证码识别所需要的一...
101 - 创建项目
102 - 生成验证码的Char...
103 - 生成验证码的Labe...
104 - 查看验证码图片
105 - 将图片转换为二维数据...
106 - 将其转换为分类任务
107 - Onehot编码
108 - 神经网络最后一层的解...
109 - 神经网络模型分析
110 - 编码与解码
200 - Onehot编码代码
201 - 对验证码编码
202 - 完成编码
203 - 解码代码
300 - 深度学习框架
301 - 构建网络
302 - 网络整体结构
303 - 完成第一层的代码
304 - 完成第二层的代码
305 - 完成第输出层的代码
306 - 完成模型的损失与优化
307 - 获得图片文本数据
308 - 初步完成算法查看模型...
309 - 分析输出Output
310 - 如何从Output中...
311 - 选择概率最大的验证码
312 - 将输出变化成验证码
313 - 拿到验证码的四位
314 - 第一版本的预测
315 - 神经网络运行效果不好...
316 - 引入批归一化
317 - 加入批归一化
318 - 第二版本的预测
319 - 完善第二版本的预测
320 - 调整参数观察损失感受...
400 - 模型的保存
401 - 模型的恢复
402 - 完成模型的恢复
403 - 模型测试集的评估
404 - 模型的上线预测
405 - 拿到模型的输出
406 - 生成指定的验证码
407 - 完成模型的线上预测
408 - 模型的可视化
409 - 完成模型的可视化
410 - 神经网络占用的内存
411 - 喂入两百万条数据
412 - 查看模型的结果
500 - CNN网络实现
501 - 卷积
502 - 卷积核
503 - 通道数
504 - 网络的构建
505 - 激活与池化
506 - 模型的输入与输出
507 - 算法模型的结构
508 - 卷积核代码
509 - 卷积API
510 - 激活与池化
511 - 网络结构
512 - GitHub上网络结...
513 - 完善生成数据
514 - 阶段测试网络结构
515 - 书写网络结构
516 - 继续卷积激活池化
517 - 完成第六次卷积
518 - 阶段测试网络结构
519 - 最大池化
520 - 完成网络的构建
521 - 全连接神经网络
522 - 拉平
523 - 不同的表示
524 - 验证码识别的不同思路
525 - 模型的输出
526 - 完成模型查看损失
527 - 使用GPU的环境运行...
528 - 查看模型的准确率与效...
529 - 完成VGG修改版模型
530 - 模型的保存与恢复
531 - 模型的持久化
532 - 模型的可视化
533 - 查看完整模型
534 - 第三种方法预测验证码...
535 - 完成第三种预测
536 - 如何计算损失
537 - 每个字符的损失相加
538 - 完成第三种预测
600 - 输入-模型-输出
601 - 模型与损失
602 - 使用GUI界面
603 - 界面的说明
604 - 显示图片
605 - 添加按钮
606 - 显示文本
607 - 添加按钮的点击事件
608 - 生成验证码
609 - 生成指定的验证码
610 - 模型的恢复
611 - 喂给模型数据
612 - 数据转化灰度图然后拉...
613 - 拿到输出的Tenso...
614 - 模型恢复并且运行得到...
615 - 完成GUI界面
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