验证码识别全流程实战

> **本文将介绍验证码的历史与发展、验证码破解的历史与发展,验证码破解全流程实战。** # 验证码的历史与发展 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/488581/202307/488581-20230731100649007-1534073785.p

机器学习服务文本识别能力演进,大幅提升识别准确率

文本识别技术(OCR)可以识别收据、名片、文档照片等含文字的图片,将其中的文本信息提取出来,代替了人工信息录入与检测等操作,降低了输入成本,快速、方便,提升产品的易用性。 随着技术的发展,OCR已经深入生活的诸多方面。交通场景下,主要用于车牌识别,便于停车场管理、智能交通、移动警务等;生活场景下,主

验证码识别服务2Captcha框架

2Captcha是一个自动验证码识别服务,主要用于解决各种互联网服务中的验证码问题。在许多网站注册账户或进行敏感操作时,为了验证用户是真实的而不是自动化程序,会出现验证码。用户必须正确输入验证码,才能继续使用网站的功能。该框架的目标是帮助客户自动化解决验证码问题。客户可以通过付费将需要解决的验证码发送给2Captcha,然后由2Captcha将这些验证码分发给专业的打码员进行输入。这些打码员是人工

OCR -- 文本识别 -- 理论篇

文本识别的应用场景很多,有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等,根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类:**规则文本识别**和**不规则文本识别**。 * 规则文本识别:主要指印刷字体、扫描文本等,认为文本大致处在水平线位置 * 不规则文本识别: 往往出现在自然场景中,且由于文本曲率、

AI识别检验报告 -PaddleNLP UIE-X 在医疗领域的实战

[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾,除已有纯文本抽取的全部功能外,新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路,**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad

Selenium+2Captcha 自动化+验证码识别实战

> 本文深入探讨了使用Selenium库进行网页自动化操作,并结合2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的破解。内容涵盖Selenium的基础知识、验证码的分类、2Captcha服务的使用,以及通过实例进行的详细讲解,最后对实践进行总结和优化思考,为读者提供了一条完整的验证码破解实践路线图

[转帖]ESXi主机网卡识别为10Mb导致业务缓慢

某企业所有业务系统及应用运行在由5台安装了ESXi 6.0的服务器组成的虚拟化环境中,已经稳定运行了多年,基本上没有出过问题。 今天下午企业工程师联系我,说单位的业务系统访问很慢。在业务系统中PING网关的延时超过2ms,平常都是小于1ms。近期单位服务器与网络没有改动。 检查发现有台物理主机内存报

[转帖]Redis故障检查:识别慢查询操作

https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404650615585505652 使用SLOWLOG命令查看Redis中的慢查询操作。 ​​前几篇日志总结了下对Redis部署时的一些配置,Redis启动后,面对各种请求,数据持久化到硬盘,很可能会出现内存不足等

如何有效检测、识别和管理 Terraform 配置漂移?

在理想的 IaC 世界中,我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的,这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线,并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利,原因可能有很多,例如: - 公司仍处于云自动化的初

中文命名实体识别

本文通过people_daily_ner数据集,介绍两段式训练过程,第一阶段是训练下游任务模型,第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型,来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER(Named Entity Recognition)和Pos(Part-of-S

AR人体姿态识别,实现无边界的人机交互

近年来,AR不断发展,作为一种增强现实技术,给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验。但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术,更想用身体姿势来触发某个指令,达到更具真实感的人机交互功能。 比如在AR体感游戏中,用户不必点击按键进行频繁操作,通过某个姿势即可触发;在拍摄短视频时

AR手势识别交互,让应用更加“得心应手”

现如今, AR技术不断发展,人们不再满足于运用键盘、鼠标等简单器械来实现传统的人机交互模式。随着用户接触机器的多样化,繁琐的操作不但对一些用户有门槛,而且还增加其学习成本;如果能用自然且符合日常生活习惯的人机交互模式,不仅更好上手,也能让开发者们在应用内开发更多玩法。比如在视频直播或者拍照过程中,一

潦草手写体也能轻松识别,快速提取文字不用愁

基于文本识别(OCR)技术的成熟与应用,日常生活中的大部分“印刷体识别”需求都能被满足,替代了人工信息录入与检测等操作,大大降低输入成本。 而对于复杂的手写体识别需求,业界识别质量却参差不齐。大部分手写体存在字迹潦草,排版不固定,背景复杂,且不同的字体风格各异等问题,给手写体识别带来极大的挑战,不过

使用doop识别最近commons text漏洞的污点信息流

本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习,并结合对目前漏洞公开技术细节的学习,修改增强doop app only模式下的分析规则后,实现通过doop工具识别commons text rce漏洞(CVE-2022-42889)。内容包含三部分,第一部分简单介绍doop分析框架,第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈,第三部分重点介绍如何改造doop app on

论文推荐|TDSC2022 安全补丁识别最新的方案E-SPI

摘要:TDSC 2022发表了安全补丁识别最新的方案“Enhancing Security Patch Identification by Capturing Structures in Commits” (E-SPI)。 本文分享自华为云社区《【论文推荐】TDSC2022 安全补丁识别最新的方案E

百度飞桨(PaddlePaddle)-数字识别

手写数字识别任务 用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字。 使用 pip 工具安装 matplotlib 和 numpy python -m pip install matplotlib numpy -i https://mirror.baidu.co

OCR -- 文本识别 -- 实践篇

[OCR -- 文本识别 -- 理论篇](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17445583.html) 本章将详细介绍如何基于PaddleOCR完成CRNN文本识别模型的搭建、训练、评估和预测。数据集采用 icdar 2015,其中训练集有4468张,测试集有20

详解视频中动作识别模型与代码实践

摘要:本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》,作者:HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习: 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法; 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1,需使用 GPU 运

JavaCV人脸识别三部曲之三:识别和预览

借助JavaCV,识别出摄像头内的人员身份,并展示在实时视频中

C#集成ViewFaceCore人脸检测识别库

前言 人脸检测与识别现在已经很成熟了,C# 上有 ViewFaceCore 这个很方便的库,但这种涉及到 native 调用的库,一般会有一些坑,本文记录一下开发和部署的过程。 本文的项目是 AIHub ,关于本项目的开发过程,可以参考之前的文章:项目完成小结:使用Blazor和gRPC开发大模型客