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JiYanChineseSelect: 极验中文点选文字流程解析学习

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简介：
JiYan Chinese Select是一款专为提升用户中文水平设计的应用程序。它通过独特的文字点选流程，帮助学习者深入理解并记忆汉字与词语，优化语言学习体验。 极验点选汉字验证码 PyTorch + Nodejs 模型下载地址提供了一个提取码：4ivx 免责声明： 本项目仅供学习交流使用，请勿用于非法用途，不得在任何商业环境中使用，本人不承担由此产生的任何法律责任。

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  • JiYanChineseSelect: 极验中文点选文字流程解析学习
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    JiYan Chinese Select是一款专为提升用户中文水平设计的应用程序。它通过独特的文字点选流程，帮助学习者深入理解并记忆汉字与词语，优化语言学习体验。 极验点选汉字验证码 PyTorch + Nodejs 模型下载地址提供了一个提取码：4ivx 免责声明： 本项目仅供学习交流使用，请勿用于非法用途，不得在任何商业环境中使用，本人不承担由此产生的任何法律责任。
     
  • PyTorch实现的文字点选与选字验证码识别（含中文字检测）.zip
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    本资源提供了一个基于PyTorch框架的深度学习模型，用于实现文字点选和选字验证码的自动识别，特别加入了对中文字符的检测功能。 PyTorch实现的文字点选、选字、选择文字验证码识别及中文字检测识别功能的代码和资源打包在文件“pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别_中文字检测识别.zip”中。
     
  • 易语言中的点选验证码学习
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    本教程旨在教授如何在易语言编程环境中处理和识别图形界面中的点选验证码，涵盖验证码分析、点击操作自动化等内容。适合希望提升自动化脚本编写能力的学习者参考。 易语言是一种基于中文编程的计算机程序设计语言，旨在让编程更加简单直观，并特别适合初学者使用。针对对验证码识别技术感兴趣的开发者提供的学习资源《易语言点选验证码》是专为易语言使用者设计的学习资料。 该资源主要涵盖以下知识点： 1. 图像处理：为了清晰地识别出验证码中的数字或字母，需要进行图像预处理工作，包括灰度化、二值化和去噪等步骤。在使用易语言时可能需借助外部库或者自定义算法实现这些功能。 2. 特征提取：通过分析线条、形状及颜色等特征来识别出验证码的各个部分，并判断需要用户选择的部分。 3. 机器学习技术的应用：对于复杂的验证码，可以采用卷积神经网络（CNN）这样的深度或传统机器学习方法训练模型进行识别。尽管易语言本身不适合这类任务，但可通过接口调用Python中的TensorFlow、Keras等库实现这一功能。 4. 用户交互设计与事件驱动编程：在易语言中捕捉用户点击验证码后的操作，并根据用户的选取继续执行程序逻辑。 5. 多线程技术的应用：为了提升用户体验，在识别过程较慢时可采用多线程方式让主线程保持界面响应，而将验证任务分配给后台工作线程处理。 6. 错误处理机制的建立：在编写验证码识别程序过程中要考虑到可能出现的各种异常情况，并提供相应的解决方案。 7. 反馈系统设计：通过显示识别结果、成功与否以及具体的内容来反馈用户的操作状态。 《易语言点选验证码》的学习资料能够帮助开发者掌握该领域的技术，提升其编程技能和对网络安全及图像处理的理解。同时结合机器学习等高级技术的应用可以进一步提高验证码识别的准确性和效率。
     
  • 深度学习论文解析
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    本专栏专注于解析深度学习领域的前沿论文，涵盖神经网络架构、自然语言处理、计算机视觉等多个方向，旨在帮助读者深入理解相关技术原理及应用。 本课程主要以时间线为基础，详细讲解深度学习领域最重要的论文，例如ReLU、Dropout、AlexNet、VGGNet、Batch Normalization、ResNet、Inception系列、ResNeXt以及SENet和GPT-3等。
     
  • 点WISE学习实例解析
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    《点WISE学习实例解析》是一本深入剖析WISE学习理论与实践相结合的应用指南，通过具体案例详细讲解了如何高效利用WISE平台进行个性化、探究式的学习。 通过学习pointwise的实例可以更好地掌握其网格划分方法。
     
  • 轻松通过腾讯滑块验证！支持文字点选
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    本工具旨在帮助用户快速、便捷地完成腾讯平台上的滑块验证，新增加的文字点选功能进一步优化了用户体验，提高效率。 完美通过腾讯滑块验证！支持文字点选。
     
  • Geetest_crack: 二代滑动、三代滑动及汉字点选挑战的极验破解方法
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    本文档提供了针对Geetest第二代和第三代滑块验证以及汉字点选验证的有效破解策略与技术方案，旨在帮助用户提高效率。 每日限制50次, 仅供学习交流。 极验二代滑动、三代滑动和汉字点选破解免责声明：本仓库仅用于学术交流，不得用于任何商业用途！ 通过率： - 滑动（二代）: 重试一次后通过率为99% - 滑动（三代）: 不需重试, 通过率为99% - 汉字点选: 通过率为99% 耗时: - 滑动：4秒以内 - 汉字点选：10秒以内 (CPU上YOLO3比较耗时) 结果样例： - 二代滑动示例 - 三代点击示例 - 三代滑动示例 - 三代按文字点选示例 - 三代按语序点选示例 开发环境: - Python3.6 - TensorFlow, Keras (用于CRNN和CNN模型) - Darknet (YOLO3框架) - labelImg (标注工具，用于生成训练数据集标签文件) - OpenCV (识别滑动缺口距离等图像处理任务) 算法： 1. YOLO3: 定位汉字位置 2. CRNN: 校验文字识别 3. CNN: 对定位后的文字进行进一步的细节信息提取 数据集: - 汉字点选：包含4000+个样本
     
  • 104规约报文详解（深入剖析-高效学习-极力推荐）
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    本教程深入解析104规约报文，旨在帮助学员掌握其核心原理与应用技巧，适合电力系统通信技术从业者及研究者，助力实现更高效的通讯协议学习。 IEC-60870-5-104应用模型包括物理层、链路层、网络层和传输层以及应用层。物理层确保数据的正确传送，并防止冲突（如RS232上使用全双工）。链路层负责与特定从设备通信，处理重传等成功与否的问题（例如在RS485 2线中禁止链路确认）。应用层则涉及具体的应用任务，比如传输全量数据、单点数据或类数据等。 基本定义包括端口号为2404。其中服务器端被称为站端，客户端称为控端，并采用平衡式传输方式。每个报文包含两个字节的站点地址、两个字节的原因信息以及三个字节的信息地址。 APDU（应用规约数据单元）由两部分组成：APCI（应用规约控制信息），固定6个字节；ASDU（应用服务数据单元），长度可变。每个系统的最大APDU长度为253字节，但具体系统可能有所调整以适应需要。 以下是一个报文分析示例： M->R: 68 15 10 00 02 00 1E 01 03 00 01 79 0 解析结果表明这是I帧，即主动上报SOE（事件顺序记录）。报文头部为固定值68。长度是15字节。 控制信息中： - 发送序号通过二进制位“10”计算得出为8。 - 接收序号同样解析得到的是1。 APDU类型标识符30（即M_SP_TB_1）表示带长时标的单点信息。传送原因表明是突发传输，公共地址设定为1，而信息体地址则根据十六进制值79转换成十进制的121。 最后的状态位显示状态为ON或激活中，并给出具体时间戳：2002/10/18 19:36:00.272。
     
  • GB28181实时流点播流程解析
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    本文章详细解析了基于GB28181标准的实时流点播流程，包括系统架构、协议交互及应用场景，旨在帮助开发者和集成商更好地理解和应用该标准。 GB28181实时流点播流程解读 本段落将详细介绍GB28181标准下的实时流点播流程，并进行深入分析与解释。通过解析该过程中的关键技术细节，帮助读者更好地理解和应用这一重要技术规范。 首先介绍GB28181协议的基本概念及其在视频监控系统中的作用；接着详细说明从设备注册到媒体流传输的整个过程中各个关键步骤的具体实现方法和原理；最后对点播功能的技术要点进行阐述，并给出实际应用场景示例，以便读者能够更加清晰地掌握该流程的操作方式和技术细节。 通过本段落的学习，希望可以帮助相关领域的技术人员更好地理解和应用GB28181标准，在视频监控系统的开发与维护工作中取得更好的效果。