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正方教务管理系统对验证码的识别。

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简介:
核心代码已经整合并封装为工具类,目前通过Spring Boot技术构建了简洁的API接口,用于测试时使用了学校官方网站。 经过验证,该系统的识别率已达到令人满意的90%。用户可以根据自身的需求对这些接口进行进一步的定制和调整。

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    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。
  • 数据抓取(包含
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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。
  • TensorFlow实现
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    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。
  • 数据集
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    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。
  • 完整
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    《完整的正方教务管理系统》是一款专为教育机构设计的全面解决方案,涵盖课程管理、学生注册、成绩记录等关键功能,旨在提高行政效率和教学质量。 教学管理信息系统以高标准高起点为原则,并兼顾当前与未来的发展需求,具备界面友好、易于掌握、操作简单且功能齐全的特点,同时确保系统的安全可靠及广泛应用性。系统的主要模块涵盖了系统维护、学籍管理、师资管理、课程计划制定、智能排课安排、考试组织和成绩评估等。 主要特点如下: 1. 智能化的资源配置:该管理系统优化了学校教学资源的分配,实现了教师与教室的时间表以及实验室及考场的有效调度。这解决了因校区众多或院系层级复杂而导致的教学资源配置难题。 2. 全面的设计理念:随着学分制教育改革的发展趋势,少数高校已经试行完全学分制度,而大多数院校则处于从传统学期制向学分制过渡的阶段。传统的教学管理系统已难以满足这种变化的需求,因此本系统在设计时充分考虑了适应不同发展阶段(包括学期制、学期与学分结合模式以及纯学分制)的教学管理需求。 3. 标准化的资源管理:该系统严格遵循教育部发布的关于学生注册和学位认证的相关规范及信息标准。课程代码、教师编号、学生身份号码等编码规则的统一,有助于高校内部的有效管理和避免重复或混乱的情况出现。 4. 学分制理念的应用:本教学管理系统全面体现了学分制度的核心思想: - 在管理观念上,强调以学生为中心的原则,赋予他们更多的自主选择权(如课程、专业方向及授课教师); - 教学活动中,则更注重个性化教育的实施,并允许学生在一定范围内自由安排学习进度; - 学籍方面则更加关注学生的学业成绩而非仅仅是出勤率或学期完成情况。并且,同一门课可以多次修读以获取更多学分。 - 在费用计算上,采用按所选课程数量计费的方式替代传统固定学费模式。 该系统不仅提高了教学活动的效率与质量,还促进了教育体系向更加灵活、个性化的方向发展。
  • 改进版
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    改进版正方教务管理系统是一款针对教育机构日常教学管理需求而设计的软件。该系统在原有功能基础上进行了优化升级,增加了多项实用便捷的功能模块,旨在提高教务工作效率和管理水平,为师生提供更加优质的服务体验。 教学管理信息系统以高起点高标准为原则,并且充分考虑了当前及未来的发展需求。该系统具有界面友好、操作简便、功能全面以及安全可靠的特点,并在教育领域广泛应用。 主要的功能模块包括:系统维护,学籍管理,师资力量管理,课程计划制定与调整,智能排课表生成和优化,考试安排管理,选修课程选择服务,成绩统计及分析工具,实践教学环节的规划与执行监督机制、教学质量评估体系构建以及毕业生信息跟踪等。 该系统的显著特点如下: 1. 智能资源分配系统:这一功能能够使学校的教育资源得到最有效的利用。通过优化教师、教室和实验室的时间安排,解决了多校区管理中排课难的问题。 2. 灵活的软件设计:随着学分制改革的发展趋势,该教学管理系统适应了从传统学年制度向完全学分制过渡的各种需求变化。 3. 标准化的资源管理体系:系统遵循教育部颁发的相关标准和规范进行操作,确保课程代码、教师编号及学生注册号等信息的一致性和准确性。 4. 学分制管理理念的体现:该管理系统充分体现了以学生为中心的思想。在教学过程中注重个性化培养,在学籍管理和学费收取方面也更加灵活多样。 综上所述,此系统不仅符合当前教育改革的要求,还为未来的进一步发展提供了坚实的基础和支持。
  • 高效
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    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
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    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。
  • VB示例+(亦思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。
  • 身份
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    身份验证识别系统是一种利用生物特征(如指纹、面部或虹膜)来确认个人身份的技术。该技术广泛应用于安全领域,确保只有授权人员能够访问特定区域或信息。 MATLAB的身份证识别系统能够通过身份证图片自动识别其中的数字和文字信息。