图形验证码

全能验证码

图形验证码的图像生成用的是Google 的 Kaptcha，搭配Redis做验证码存储，响应也快，容错率也高。你要是做登录注册接口，或者需要滑动拼图、算术题那类验证机制，用这个思路蛮稳的。 Redis 的缓存能力不多说了，验证码这种临时数据放里面合适，设置下过期时间就不用管回收的事。Kaptcha 这块用起来也不难，定义验证码类型、宽高、字符集，直接生成就行，生成的图片还挺清晰。 你可以用StringRedisTemplate来存验证码，key 可以加个前缀防止冲突，比如captcha:user:123，value 就是验证码内容。校验的时候取出来对一下就完事。 实战里建议验证码生成后也返回个

手机验证码系统涵盖了发送验证码、有效期管理、验证机制以及限制每个手机号码的发送次数。

1、内容概述：基于Matlab的系统验证码辨识技术。2、适用对象：计算机、电子信息工程以及数学等专业的学习者，可作为学习参考资料。3、解压说明：本资源需在电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具解压，未安装解压工具的用户可通过百度下载安装。

数字验证码的自动辨识在技术上已有matlab实现。验证码采集网址：http://www.quanjing.com/createImg.aspx

神经网络的验证码识别项目，真的挺适合练手的。<神经网络破解验证码.docx> 就是一个比较完整的例子，从数据集生成到模型训练都有涉及，流程还挺清楚的。 图像预那块儿用到了验证码图像分割，搭配 plt.subplots() 来展示子图效果，方便调试。标签方面也没绕弯子，直接上 OneHotEncoder，跟 scikit-learn 配合挺顺。 网络结构设计部分也比较清晰，输入层、隐藏层、输出层都有定义，激活函数主要用的是 Sigmoid，虽然现在多人偏爱 ReLU，但这个例子主要为了演示原理，用 Sigmoid也能跑通。 训练逻辑上用的是反向传播，思路就是通过误差更新权重，越训练越准。模

MATLAB数字验证码识别系统。数字验证码是用来验证人机交互是否真实的一种手段。本课题聚焦于数字验证码的识别，具体包括去除图像中的噪点和精确识别每个数字字符。系统界面采用GUI设计，便于用户交互与操作。解析过程详细，步骤清晰，提供从图像处理到数字识别的全套解决方案。

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总结了SQL Server中用于检验几何数据错误的函数。

本项目通过多种随机数生成方法，测试生成的流水号重复率，验证其唯一性。