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正方教务系统的数据抓取（包含验证码识别）

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简介：
本项目致力于开发一套高效的教育管理系统数据抓取工具，特别针对正方教学系统，集成先进的验证码识别技术，旨在简化教务管理流程，提高信息处理效率。 正方教务系统数据抓取包括验证码识别、模拟登录以及课表、考试成绩、考试安排和个人信息的抓取，并提供了Json API接口供客户端调用。

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  • 正方教务系统的数据抓取（包含验证码识别）
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    本项目致力于开发一套高效的教育管理系统数据抓取工具，特别针对正方教学系统，集成先进的验证码识别技术，旨在简化教务管理流程，提高信息处理效率。 正方教务系统数据抓取包括验证码识别、模拟登录以及课表、考试成绩、考试安排和个人信息的抓取，并提供了Json API接口供客户端调用。
     
  • 正方教务管理系统中的验证码识别
    优质
    本文探讨了在正方教务管理系统中验证码的作用及挑战，并提出了解决验证码识别问题的方法和技术。 核心代码已封装为工具类，并使用Spring Boot创建了简单的API接口。测试地址是我们学校的官网，识别率达到90%。可根据需求自行调整代码。
     
  • 正面教务系统验证码数据集
    优质
    正面教务系统验证码数据集是由一系列用于训练机器学习模型识别教育管理系统中验证码的图像组成的数据集合，旨在提升自动化与安全性。 文件包含一份正方教务系统验证码的训练数据集和一份测试数据集，这些图片已经过去噪、二值化并切割完成。训练集包括1000张图片，测试集约有300张，可用于机器学习模型的训练与测试。
     
  • TensorFlow实现方形教务系统验证码识别
    优质
    本项目利用TensorFlow搭建模型，旨在高效准确地识别方形教务系统的验证码，采用深度学习技术优化验证码识别算法，提升自动化处理能力。 使用TensorFlow实现了一个单隐层的全连接神经网络，并包含已经分好类的训练数据集和测试数据集、验证码图片获取、去噪、二值化、分割等处理以及神经网络识别验证码的代码，注释非常详细。该模型在验证过程中的正确率达到了约97%。所用编程语言为Python3，项目中还使用了TensorFlow、NumPy和OpenCV库。
     
  • POST请求抓包获取验证码
    优质
    本文介绍如何通过抓取POST请求来获得网页上的验证码，适用于需要自动处理登录验证等场景的技术爱好者和开发者。 POST抓包获取验证码。
     
  • 高效的验证码识别系统
    优质
    本验证码识别系统采用先进的人工智能技术，能够高效准确地解析各类图形验证码，广泛应用于自动化测试、数据采集等领域，大幅提升用户体验和工作效率。 使用过程注意事项： 1. 调用DLL识别库进行识别，在多线程环境下无需添加许可证，支持并发处理。 2. 使用DLL进行验证码识别时，请确保设置的参数与创建字典库时一致，否则可能影响识别准确率。具体参数说明请参考调用例子里提供的文档《我的函数.txt》中的相关部分。 3. 若遇到本工具无法识别的验证码，请联系群主寻求帮助（利用神经网络技术进行定制），价格合理。 版本更新记录： - 2017年7月27日：完美验证码识别系统 V3.2 - 增加DLL识别返回方式，提供总体信任度值作为参考。 - 解决导出字库时未完成就关闭窗口导致程序崩溃的问题。 - 添加批量下载后自动定位到文件夹的功能，并支持通过字符长度和总体信任度进行过滤。 - 2017年7月20日：完美验证码识别系统 V3.1 - 修复数组下标越界问题。 - 字库列表增加多选及右键批量删除功能。 - 2017年6月25日：完美验证码识别系统 V2.6 - 解决输入焦点相关的问题，改进用户体验。 - 批量下载时可设定宽度、面积等参数进行筛选过滤掉不必要的干扰图片。 - 2017年6月7日：完美验证码识别系统 V2.5 - 调整去除干扰滤镜的使用条件（不再需要先二值化），修复了添加字库可能导致崩溃的问题，增加了选中框功能以便快速下载并编辑字库。 - 2017年5月17日：完美验证码识别系统 V2.3 - 完善设置界面中的滤镜默认选项，修正使用本地图片时无需新建项目即可编辑的错误。 - 其他更新包括但不限于增加快捷键功能、修复处理逻辑缺陷等。
     
  • 基于CNN的验证码识别系统
    优质
    本项目构建了一套基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，通过深度学习技术高效准确地解析各类复杂验证码，显著提升了自动化的验证效率与安全性。 解压后运行interface.fig文件。该界面包含网络训练、网络测试和验证码识别三个功能。
     
  • 教务管理系包含数据库系统
    优质
    本系专注于教务管理系统的设计与优化，尤其在数据库系统的构建和维护方面具有深厚的研究基础和技术优势。 教务管理系统 第一章 需求分析 1.1 系统需求 1.2 数据需求 1.3 处理需求 1.4 安全性需求 1.5 完整性需求 1.6 数据流图 1.6.1 系统顶层数据流图 1.6.3 数据流程图二层分解图 1.7 数据字典 1.7.1 数据流条目 1.7.2 数据处理 1.7.3 数据存储 第二章 概念设计 第三章 逻辑设计 3.1 经过规范化处理后的所有关系模型如下： 3.2 数据库的表设计 3.3 数据库视图的创建 第四章 物理设计 4.1 存储结构 4.2 关系模式的存取方法 第五章 数据库实施、运行与维护 5.1 实现 5.1.1 数据库和表的建立 5.4 用户登录界面 5.5 运行维护 总 结
     
  • VB验证码识别示例+（亦思验证码识别系统3.1破解版）
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    本资源提供VB环境下验证码识别的实例代码，并附带亦思验证码识别系统3.1破解版下载链接。请注意软件版权与安全问题。 调试模式下，请确保将DLL及其辅助文件放置在程序运行的目录内，并正确设置所有相关路径以避免出现错误。 该DLL包含4个主要命令及3个辅助命令，可以处理各种场景： 1. **loadcode**：载入验证码。 2. **Recognition**：识别验证码。 3. **outitem**：获取项目名称。 4. **Writepic**：保存图片。 此外还有三个额外的辅助功能： 5. **Recognitiond**：另一种形式的识别，与主命令的区别在于不需要传递指针参数。 6. **yLength**：返回结果长度信息。 7. **ytebie**：用于特殊处理图片时使用。 在调用这些DLL函数时，请注意以下几点： 1、对于整数型和文本类型输入，如果未提供或无需特定值，则分别传入0（整数）或空字符串（文本）。 2、“ycode.dll”是主要的动态链接库文件，其他为辅助文件。 3、通常调用顺序：loadcode -> Recognition -> Writepic 4、**loadcode**函数用于载入验证码： - 参数包括验证码库字节集指针地址与长度或路径及密码。 - 返回项目数量（Long类型）。 5、**outitem**函数返回指定编号的项目名称，输入为项目序号（整数型），输出为字符串形式的项目名称。 6、**Recognition**函数用于识别验证码： - 输入包括项目号和图片数据或路径信息。 - 输出包含指针地址及长度等结果。 7、**Writepic**函数将处理后的图像保存至指定位置，输入参数为文件保存路径（文本型），输出返回值表示成功与否。 8、**Recognitiond**与主识别命令类似但不需要传递指针参数。 9、使用 **yLength** 获取字符长度信息，适用于不确定结果长度的情况。 10、对于特殊的图片处理需求，可以利用 **ytebie** 功能来开启或关闭特殊模式。
     
  • MATLAB数字验证码识别[含GUI详解]_MATLAB图像处理与验证码识别
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    本教程深入讲解如何使用MATLAB进行数字验证码的识别技术，并详细解析了图形用户界面(GUI)的设计和实现，适用于学习MATLAB图像处理及验证码识别的技术爱好者。 本设计为基于MATLAB不变矩的数字验证码识别系统，并配备了一个GUI界面。该系统能够识别带有噪声的数字验证码。其流程包括：读取图片、利用颜色分量的方法去除噪声，得到去噪后的图像；然后采用连通域法进行字符分割，提取每个字符的Hu不变矩并与其模板字符匹配，从而得出结果。由于时间紧迫，部分回调函数尚未完成编写。