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在进行自动化测试，我发现很多人卡在验证码无法是识别的路上，往往都是需要开发提供万能码或者取消验证码，但是有的时候需要真实场景模拟，验证码的获取就比较困难，今天分享一个自己亲测的UI自动化测试登陆时验证码输入的有效简单的解决方法。 首先我采用的是
![[Python自动化]selenium之验证码识别](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/400393-1.png)
这一专栏，将以目的为导向，以简化或自动化完成工作任务为目标，将Python运用于实践中，解决实际问题，以激发读者对这门脚本语言的学习兴趣。在开始Python自动化相关实战的学习前，建议对 Python语言本身 以及 Python 爬虫 的相关知识展开一定的学习与了解。对此博客已开
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
首先注册百度智能云账号(这里我用的是百度智能云): 1.要在这里面保存好API Key 和 Secret Key 2.然后进入查看文档 在pycharm中： 导入自动化文件： 在写自动化脚本时调用封装的百度类： 注意：自动化识别文字可能会出现识别不出来的可能，要解决这个Bug。 代码分享：
初次开始使用Selenium，于是开始用登录作为联手项目，是一个真实的登录界面，包含验证码（验证码是难点，获取与识别），以下会讲的很详细，我怕我下次又忘记了 我采用Selenium + python + 百度云OCR，安装等教程自行百度，我就不多说了 这段代码主要是利用selenium打开网站，
Colossal-AI框架主要特色在于对模型进行并行训练与推理（多GPU），从而提升模型训练效率，可快速实现分布式训练与推理。目前，该框架已集成很多计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）方向的算法模型，特别是包括GPT和Stable Diffusion等系列大模型的训练和推理。
对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于
训练过程中发现，train loss一直下降，train acc一直上升；但是val loss、val acc却一直震荡。loss一会上一会下，但是总体趋势是向下的。 “loss震荡但验证集准确率总体下降” 如何解决？ 测试集准确率这样震荡是正常的吗？ - 李峰的回答 - 知乎 很多经验：loss问题汇总（不收敛、
Whisper 是一种自动语音识别 (ASR) 系统，使用从网络收集的 680000 小时多语言和多任务数据进行训练，Whisper 由深度学习和神经网络提供支持，是一种基于 PyTorch 构建的自然语言处理系统，这是免费的开源软件。 我们用 Ubuntu 22.04 LTS 测试了 Whisper，为避免污染您的系统，我们建议
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