[TOS]
- 本项目仅供交流学习,有疑问请在issue中提出;
- 本项目不提供面向任何商业需求的版本迭代;
- 关于本项目源码的使用请遵循Apache-2.0 License;
- 禁止任何人使用本项目及其分支提供任何形式的收费代理服务。
-
ArmourGeeTest是一种针对GeeTest滑动验证的高通过率解决方案。
-
引入
姿态收敛
以及惯性牵引
等初中物理概念解决二维空间中的像素对齐问题。 -
当这个难倒了大批爬虫玩家的问题被抽象成
缺口识别
以及像素对齐
两个指标时使用本方案进行百次实验:-
当
缺口识别率
为100%时,gt3
通过率为92%。失败案例中超半数由收敛超时引发,剩下的被怪兽吃掉了; -
当
缺口识别率
为100%时,gt2
通过率100%。仅在缺口被遮挡时失败,但此时倾向认为缺口识别率
<100%;
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gt3
算子收敛过程小概率出现“震荡”现象,此时(为保证通过率)任务耗时将大幅增长,开发者可通过优(手)化(调)本项目的模型超参数,达成低耗时
+高通过率
的性能指标。
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【方案一】用户
通过观看ArmourGeeTest滑动验证demo了解本项目的工作范围。
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【方案二】开发者
Clone项目,根据技术文档合理配置
config.py
后编译项目。