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验证码字符集合

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简介:
本作品专注于验证码系统中使用的字符集设计与优化,涵盖常用字符及特殊字符规则,旨在提升验证码的安全性和易读性。 验证码所需的字符集内容丰富且格式多样,具有很高的使用价值。

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    本作品专注于验证码系统中使用的字符集设计与优化,涵盖常用字符及特殊字符规则,旨在提升验证码的安全性和易读性。 验证码所需的字符集内容丰富且格式多样,具有很高的使用价值。
  • 点击定位与识别的数据: CharacterPositioningDataset1.0
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    CharacterPositioningDataset1.0 是一个专注于字符点击验证码的数据集,它提供了丰富的字符图像及其位置信息,旨在促进字符定位和识别技术的研究。 面向点击文字验证码的文字定位数据集包含1000张图片及其对应的标签(定位坐标),助力实现爬虫自动选择图片中的指定文字,攻破文字点击验证码。
  • JavaScript特殊
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    本文章介绍了如何使用JavaScript编写代码来验证和过滤用户输入中的特殊字符,确保数据的安全性和有效性。 以下是对提供的 JavaScript 代码的描述: 1. 此函数用于检查所有输入框是否包含特殊字符。 2. 需要在正则表达式中列出需要过滤掉的所有符号,并对一些特定字符进行转义处理,如:点号(.)、方括号([])、大括号({})、加号(+)、星号(*)、减号(-)、斜杠(\)、竖线(|)、尖号(^)和美元($)。 3. 此外还需要注意对问号(?)进行转义处理。
  • 1万个数的数据
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    本数据集包含一万条独特的数字验证码记录,每条由随机数组成,适用于测试和验证系统中的安全性与准确性。 需要一个包含1万张数字验证码的数据库来训练深度学习中的CNN网络模型。
  • JavaScript功能
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    本文章主要介绍如何在JavaScript中实现对字符串的有效性验证,包括长度检查、格式匹配等常用方法及正则表达式的应用。 JS 验证字符串功能实例代码如下所示: 去除空格: ```javascript function jsTrim(value) { var reg = /\s/; if (!value) return; if (value.length == 0) return value; else { var lp, rp; lp = 0; rp = value.length - 1; while ((value.charAt(lp) == || (value.charCodeAt(lp) < 128 ? reg.test(value.charAt(lp)) : ``` 注意:代码中的 `<` 字符需要替换为 `<`,且正则表达式应完整。正确的实现如下: ```javascript function jsTrim(value) { var reg = /\s/; if (!value || value.length === 0) return value; let lp = 0, rp = value.length - 1; while (lp <= rp && (value.charAt(lp).match(reg) !== null)) lp++; while(rp >= lp && (value.charAt(rp).match(reg) !== null)) rp--; if(lp > rp) return ; return value.substring(lp, rp + 1); } ``` 以上代码实现了去除字符串首尾空格的功能。
  • 四位母数
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    四位字母数字混合验证码是一种常见的安全验证机制,由四个随机组合的字母和数字构成,用于确认用户身份、防止自动化程序恶意操作等场景。 生成一个包含字母和数字的四位随机验证码,并确保下载后可以直接运行。
  • 车牌
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    《车牌字符集合》是一部全面收录各类车牌字符及样式的作品,为读者提供了丰富的车辆管理与识别知识。 车牌字符集是计算机视觉、图像处理及深度学习领域的重要数据资源,对于构建和训练高效的车牌识别系统至关重要。 详细来看,该数据集包括以下内容: 1. **数字与字母**:每类超过600张图片,涵盖了从“0”到“9”的所有数字以及“A-Z”的全部英文字母(不区分大小写)。这些图像有助于模型学习不同形态、角度和光照条件下的字符特征。 2. **汉字**:每类包含150+的图像样本,覆盖了一级常用汉字及部分二级汉字。这为车牌识别系统提供了必要的中文支持,尤其是在中国车牌中常见的省份简称等信息。 3. **完整车牌图片**:共有200张完整的车牌照片,这些图像是为了训练模型理解并定位整个车牌而设计的。它们展示了各种背景、遮挡物及拍摄角度下的真实场景。 4. **非车牌图片**:同样有200张不包含任何车辆牌照的照片,用于帮助识别系统区分哪些是真正的车牌图像,减少误判的可能性。 5. **清晰车头照片**:超过200张的完整视角车前部影像集。这些图像是为了训练模型在复杂背景中定位和准确读取车牌而设计的,增强了系统的实际应用能力。 通过使用这种多样化且数量庞大的数据资源,开发人员能够构建出更加精准、高效的车牌识别系统,并利用深度学习技术如卷积神经网络(CNN)进行特征提取与分类任务。此外,在训练阶段可能还需要采用诸如旋转、缩放和翻转等图像增强技巧来提升模型的泛化性能。 在实际应用中,这样的技术广泛应用于交通管理及智能停车等领域内,例如高速公路入口处的自动收费系统或城市监控中的车辆违章抓拍设备都依赖于高效的车牌识别能力。因此,高质量的数据集对于提高这些系统的效率具有重要意义。 为了防止训练过程中出现过拟合现象,在模型开发时可能会采取交叉验证、提前停止策略或者引入正则化等方法来优化性能表现,并通过使用独立的验证和测试数据集对最终结果进行评估。
  • 中文汉数据
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    中文汉字文字验证码数据集是由一系列包含各种干扰模式的汉字图片构成,旨在提供一个用于训练和测试图像识别模型准确解析复杂汉字环境能力的数据资源。 该数据集包含2017个汉字类别,共有8万张图片。
  • 生成包含六个的十个随机组
    优质
    本内容提供了一种算法或代码片段,用于随机生成十个含有六个字符(可能包括字母和数字)的验证码,以供验证用途。 验证码由大小写字母和数字字符组成: 0-9(48~57) A-Z(65~90) a-z(97~122)