Python深度学习验证码识别全集

 1. 课程核心价值与应用场景   
本课程系统讲解基于PyTorch的验证码识别技术，覆盖从环境配置到项目实战的全流程。学员将掌握不定长验证码识别、滑块缺口检测、手势验证码解析等实用技能，这些技术在网络爬虫、自动化测试等领域具有广泛应用。课程特别适合需要突破验证码限制的开发者，或是希望深入理解计算机视觉的Python学习者。   

 2. 循序渐进的学习路径设计   
课程采用"基础→进阶→实战"三阶段教学：   

- Python编程基础（20课时）：涵盖变量、函数、面向对象等核心语法   

- PyTorch深度学习框架（16课时）：详解卷积网络、LSTM、ResNet等模型   

- 6大验证码实战项目：包括经典字符验证码、滑块验证码、手势交互验证码等   

每个环节都配有对应的代码实操演示，确保学员能真正掌握技术要点。   

 3. 特色技术深度解析   
课程重点突破验证码识别中的三大技术难点：   

1. CTCLoss处理不定长字符：解决验证码长度不固定的核心算法   

2. 目标检测应用：YOLO等算法在图标点击验证中的实战   

3. 骨架提取技术：提升手势验证码识别准确率的关键方法   

通过45-53课时的专项训练，学员将获得解决复杂验证码问题的能力。   

 4. 完善的配套学习资源   
所有章节均提供：   

- GPU环境配置指南（第1-2课）   

- 数据集标注教程（第56、60课）   

- 本地服务部署方案（第63课）   

- 额外加餐内容（第49课单张验证码识别）   

学员可随时回看PyTorch张量操作（23-26课）、模型评估（36课）等基础技术点。   

 5. 适合人群与学习建议   
本课程面向：   

✓ 有Python基础想转深度学习的开发者   

✓ 需要破解验证码的爬虫工程师   

✓ 计算机视觉方向的在校学生   

建议每天学习2-3课时，先掌握27-36课的模型训练流程，再切入验证码专项实战。课程后段的ResNet18实战（45课）和LSTM时序处理（42-43课）可作为进阶重点。   

通过本课程，学员不仅能系统掌握验证码识别技术，更能深入理解深度学习在计算机视觉领域的应用逻辑。从环境搭建到模型部署的全套技能，将帮助学习者在实际开发中快速解决验证码相关问题。

资源目录列表：

├─python深度学习验证码识别全集（含各种类型验证码）
│  ├─0.课程介绍-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─1.PytorchGPU环境配置-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─10.Python基础(列表的方法)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─11.Python基础(元组)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─12.Python基础(字典)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─13.Python基础(集合)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─14.Python基础(公共操作)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─15.Python基础(推导式)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─16.Python基础(函数)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─17.Python基础(lambda)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─18.Python基础(文件操作)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─19.Python基础(面向对象1)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─2.PyCharm的安装与配置-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─20.Python基础(面向对象2)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─21.Python基础(面向对象3)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─22.Python基础(模块和包)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─23.Pytorch基础(tensor的创建和数据类型)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─24.Pytorch基础(tensor的方法)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─25.Pytorch基础(tensor的切片)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─26.Pytorch基础(使用GPU运算)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─27.Pytorch基础(数据加载)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─28.Pytorch基础(图像预处理)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─29.Pytorch基础(全连接层详解)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─3.Python基础(变量与数据类型)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─30.Pytorch基础(网络模型的搭建)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─31.Pytorch基础(onehot编码)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─32.Pytorch基础(损失函数的使用)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─33.Pytorch基础(交叉熵损失详解)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─34.Pytorch基础(softmax详解)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─35.Pytorch基础(模型的训练和保存)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─36.Pytorch基础(模型的评估)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─37.手写数字识别(FC)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─38.Pytorch基础(卷积网络详解1)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─39.Pytorch基础(卷积网络详解2)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─4.Python基础(输出与输入)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─40.Pytorch基础(nn.Conv2d)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─41.手写数字识别(CNN)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─42.Pytorch基础(nn.LSTM)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─43.手写数字识别(LSTM)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─44.经典神经网络介绍-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─45.cifar10识别(ResNet18)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─46.ResNet网络细节-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─47.不定长验证码识别(自定义Dataset1)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─48.不定长验证码识别(自定义Dataset2)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─49.(加餐)不定长验证码识别(单张验证码识别)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─5.Python基础(运算符)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─50.不定长验证码识别(主干特征提取网络的构建)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─51.不定长验证码识别(LSTM的构建)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─52.不定长验证码识别(CTCLoss详解)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─53.不定长验证码识别(模型的测试)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─54.常见目标检测网络介绍-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─55.VOC数据集格式介绍-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─56.目标检测数据集标注-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─57.滑块缺口识别-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─58.图标点击识别-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─59.文字点击识别-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─6.Python基础(条件语句)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─60.手势验证码数据集标注-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─61.手势验证码识别-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─62.手势验证码骨架提取-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─63.本地服务部署-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─7.Python基础(循环)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─8.Python基础(字符串)-深度学习爬虫验证码识别.mp4
│  ├─9.Python基础(列表)-深度学习爬虫验证码识别.mp4