① 誰有 九宮格抽獎的源碼 注意:是可以設置抽獎概率的
你是什麼用途?
a.如果抽獎內容價值比較大,得考慮到演算法的安全性,保證絕對的概率,也就是能彩票一樣,如果是100W的大獎,不能重復出現好幾次。計算機的隨機概率是不穩定的,所以需要一套完整的演算法來保持概率,進行矯正和干預。上面說道的是隨機概率。
b.如果是獎池形的,就需要用維護獎池的演算法來實現,比如1等獎10個二等獎100個三等獎1000個,10W的不中獎,這就形成了你的獎池,你每次抽獎是從這個池中取到一個號碼,為了維護中獎率,你需要再拿走一個號碼以後再給獎池補充一個新的號碼。
c.總之這是一個非常復雜的過程,建議你使用國家的開獎中心的數據來維護你自己的抽獎內容,抽獎中心給的內容演算法是完整的,你取到她們算出的結果當作你們計算的依據。
如果是簡單實現,不考慮後果的話,你可以去前端源碼下載站就能輕松找到源碼
以上是我個人觀點,如果錯誤,敬請原諒。
這個拍版好難用
② 我現在百度貼吧發帖不要驗證碼,現在怎麼讓自己發帖輸入九宮格驗證碼
出現驗證碼說明你的發帖頻率過高,而且如果驗證碼出現頻繁是很容易被封號的。
輸驗證碼並不是什麼好事,不過你可以在沒有開神獸的吧(開了神獸的吧只會出現文字驗證,而不是九宮滾坦爛格驗證碼)試大漏下一直快速回復帖子,就信襲會出現驗證碼了。
③ 求九宮格html代碼
<!DOCTYPE html>
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<title>全兼容的HTML九宮格布局</title>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
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</ul>
</div>
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</html>
源碼,有些不一樣,自己改下,html+css不懂得話,得自學下,這個是很簡單的了,可以看下php中文網的一些課程,我自己也是自學的,網樓主採納!
④ 有沒有用文字連在一起的九宮格解鎖,文字可以自己設定,比如這個文字密碼和下一個文字連在一起,成為一句
貼吧的驗證碼 有文字的 你試一下
⑤ 請問什麼是九宮格驗證碼呢 怎麼輸哇
就是有9個標點的
鎖屏工具
,你必須要輸入4個或4個以上的相連的標點,才會解鎖塵敏碼。有時候派哪九宮鎖是360的,若360裝在
內存卡拿伏
上,拔下內存卡鎖就會自動消失了。希望能夠幫到你
⑥ 易語言九宮格轉盤抽獎怎麼寫,求源碼,中間是開始按鈕,周圍是獎品,停下來時彈出中獎物品名稱,有一項中
if {%1}=={} @echo Syntax: MSDTC1 Filename&goto :EOF
setlocal ENABLEDELAYEDEXPANSION
set filename=%1
if exist %filename% del /q %filename%
(
⑦ 如何利用python做簡單的驗證碼識別
1摘要
驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物,充當著很多系統的防火牆功能,但是隨時OCR技術的發展,驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程,對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。
然後經過了一年的時間,筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術(文章不是我的,然後我把源碼整理了下,介紹和源碼在這裡面):
基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)
2關鍵詞
關鍵詞:安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL
3免責聲明
本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。
本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取,並未越權做任何多餘操作。
本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。
本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞,並積極向新系統轉移。
本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。
4引言
關於驗證碼的非技術部分的介紹,可以參考以前寫的一篇科普類的文章:
互聯網安全防火牆(1)--網路驗證碼的科普
裡面對驗證碼的種類,使用場景,作用,主要的識別技術等等進行了講解,然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案,讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。
5基本工具
要達到本文的目的,只需要簡單的編程知識即可,因為現在的機器學習領域的蓬勃發展,已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理,即可以實現對這些工具的應用了。
主要開發環境:
python3.5
python SDK版本
PIL
圖片處理庫
libsvm
開源的svm機器學習庫
關於環境的安裝,不是本文的重點,故略去。
6基本流程
一般情況下,對於字元型驗證碼的識別流程如下:
准備原始圖片素材
圖片預處理
圖片字元切割
圖片尺寸歸一化
圖片字元標記
字元圖片特徵提取
生成特徵和標記對應的訓練數據集
訓練特徵標記數據生成識別模型
使用識別模型預測新的未知圖片集
達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標
7素材准備
7.1素材選擇
由於本文是以初級的學習研究目的為主,要求「有代表性,但又不會太難」,所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼(感覺像在找漏洞一樣)。
最後在一個比較舊的網站(估計是幾十年前的網站框架)找到了這個驗證碼圖片。
原始圖:
然後就將圖片素材特徵化,按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文