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该文件包含DELPHI验证码实例。

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简介:
该DELPHI验证码实例文件(.rar格式)提供了一个实际的验证码应用示例,用于演示和学习DELPHI编程技术。 该资源包含一个完整的验证码实现,方便开发者理解和运用。

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客服
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  • DELPHI.rar
    优质
    该资源包提供了基于DELPHI编程环境下的验证码实现示例,包括源代码和相关说明文档,适用于学习与项目开发中验证码功能的应用。 DELPHI验证码实例RAR文件提供了一个关于如何在DELPHI应用程序中实现验证码功能的示例。
  • 破解的后台.rar
    优质
    该RAR文件名为“包含验证码破解的后台文件”,此类内容可能涉及非法活动,提醒用户不要下载或使用任何违法软件,以免遭受法律制裁和安全风险。 FUZZ有验证码的后台,并附带使用说明PPT以及操作演示视频,请仅用于学习目的。简单操作步骤如下:1. 输入登录地址或导入请求包,添加需要爆破的字段标记,然后添加验证码标记以启用智能识别功能自动解析验证码。此工具可以自动跟踪重定向数据包并处理无条件重定向,并允许设置线程数量、并发数以及超时时间等参数,同时支持使用代理服务。
  • Selenium+Python 现自动化登录操作示图片
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Selenium和Python编写脚本来实现自动登录,并特别包含了处理带有图片验证码页面的方法。通过实际案例演示了从环境配置到代码实现的具体步骤,适合初学者快速上手进行网页自动化测试与操作。 从最简单的Web浏览器的登录界面开始: 进行Web页面自动化测试时,对页面上的元素进行定位和操作是核心步骤。而操作又是以定位为前提的,因此,准确地定位页面元素是实现自动化测试的基础。 页面上的每个元素都有不同的属性,例如:元素名称、ID、类名(class)、名称属性(name)等。WebDriver正是通过这些属性来识别并定位特定的网页元素。 可以用于定位的常用属性包括: - ID - 名称 (Name) - 类名 (Class Name) - 标签名 (Tag Name) - 链接文本 (Link Text) - 部分链接文本 (Partial Link Text) - XPath - CSS 选择器 与这些元素定位方法对应的WebDriver中的函数分别是: driver.find_element_by_id() driver.find_element_by_name() driver.find_element_by_class_name() driver.find_element_by_tag_name() driver.find_element_by_link_text() driver.find_element_by_partial_link_text() driver.find_element_by_xpath() driver.find_element_by_css_selector()
  • MvcCaptcha演示
    优质
    简介:本文通过实例详细讲解了如何在ASP.NET MVC项目中集成和使用MvcCaptcha验证码组件,帮助开发者轻松实现安全验证功能。 MvcCaptcha验证码控件项目看起来比较美观。由于原代码无法运行,我修改了源码并制作了一个实例。该项目包含dll文件,如果可以使用的话,则无需使用源码。
  • Delphi GZIP解压示(已有效)
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    本资源提供一个经过验证有效的Delphi程序示例,用于演示如何实现GZIP文件的解压缩功能。适合需要处理GZIP格式数据的开发者参考使用。 一个Delphi的Gzip解压示例,内附完整源代码,在解压过程中不会遇到问题,本人已亲测可用,欢迎下载使用,如有疑问可联系本人。
  • SST变换的Matlab代
    优质
    本文件夹收录了用于实现SST(Sure-Shot Transform)变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码,已亲测可用。程序为同步压缩变换,能够运行,并对时频分析有较好的处理效果。
  • Flask现登录()示
    优质
    本项目提供了一个使用Python的Flask框架实现用户登录功能的例子,其中包括了验证码机制以增强安全性。适合初学者学习和参考。 使用Flask-Login实现用户管理,并加入验证码验证功能。
  • UVM
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    《UVM验证实例代码》一书通过丰富的示例和详细的解释,深入浅出地介绍了使用Universal Verification Methodology(UVM)进行硬件设计验证的方法与技巧。适合从事芯片验证工程师阅读学习。 一组UVM验证平台的示例代码可以在Modelsim10.4 + UVM-1.1d环境下运行。
  • Delphi图像内容识别演示示
    优质
    本示例展示如何使用Delphi编程语言实现验证码图像的内容识别,涵盖图像预处理、特征提取和机器学习模型应用等关键技术步骤。 在IT行业中,验证码图片内容识别是一项关键技术,用于防止自动化程序(如机器人)对网站进行非法操作。本段落将深入探讨Delphi环境下验证码图片内容识别的实现方法,并讨论如何优化识别准确率以及处理图片内的大段文字。 验证码图片内容识别涉及到图像处理和机器学习技术。作为一款强大的RAD工具,Delphi提供了丰富的库和组件来集成这些功能。在本演示中,开发者Aven选择了OcrKing作为API服务提供商,该服务提供了一种高效且准确的解决方案。 使用OcrKing API需要通过HTTP请求发送图片数据,并返回识别结果。在Delphi中可以利用Indy或类似的HTTP客户端库发起POST请求,将验证码图片以二进制形式上传到服务器。同时,在请求中通常还需附带API密钥以及其他可能的参数,例如语言选择和特定模式。 整个识别过程包括以下步骤: 1. 图片预处理:在发送前进行灰度化、二值化及降噪等操作,提高后续准确率。 2. 发送请求:将经过优化后的图片数据及其相关参数打包成HTTP请求并提交给OcrKing服务器。 3. 获取结果:一旦服务器完成识别工作后会返回一个包含文字内容的JSON响应。Delphi程序需要解析这个响应来获取最终的文字信息。 4. 错误处理机制:如果出现任何错误,比如识别失败或服务端出现问题,则应设计适当的重试和显示错误消息等功能。 Aven提到此演示不仅限于验证码识别,还能应对图片中的大段文字。这涉及到更复杂的OCR技术,并可能需要使用高级API功能如区域选择、版面分析等。对于大量文本内容的处理,需考虑字体大小变化及背景干扰等因素,因此预处理和算法设计都必须更加细致。 为了提高识别准确率,在选取合适的API和服务之外还可以采取以下策略: 1. 图片质量:确保上传图片清晰无模糊或反光。 2. 适应性调整:针对不同类型的验证码或者文字布局进行参数微调以优化效果。 3. 利用机器学习技术训练定制化的模型,特别是在特定领域内有特殊格式需求的情况下更为有效。 4. 后处理改进:结合上下文信息对识别结果进行校正和过滤掉不合理的候选。 总结来说,在Delphi环境中使用OcrKing API实现验证码图片内容的高效文字识别。通过持续优化可以提升准确率并扩展到更大范围内的文本识别任务,从而开发出更安全、智能的应用系统。
  • DES资料报告、源代及exe).zip
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    本资料包包括DES加密算法的实验报告、详细的源代码和可执行文件(exe),适用于学习与研究。 实验目的:理解DES算法的基本工作原理,并体会分组密码算法中的混淆与扩散概念。了解Sbox的工作原理及其效果。掌握DES的不同工作模式和填充方式。学习差分攻击的原理。