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wordpress接入极行为4.0方法

更多细节可以输入极官网了解细节。 配置教程 教程配置很简单,在极官网注册账号后,打开行为4.0,将获取的ID和KEY填写主题设置即可

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点选验证分析

本文分析的是极点选验证码。 不管自己训练识别模型还是调用第三方识别接口,都需要拿到完成的验证图片。 极的滑块验证图片是重新拼接的乱序图片。 ---- 文章目录 分析接口 gt和challenge w参数 注册验证图 图文识别 备注 ---- 极测试地址: https://www.geetest.com/demo/ 分析接口 点击确仁后,

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    概率(Posterior probability)

    文章目录 百度百科版本 后概率是信息理论的基本概念之一。 在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后概率。 后概率的计算要以先验概率为基础。 后概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和似然函数计算出来。 查看详情 维基百科版本 在贝叶斯统计,所述后概率一个的随机事件或不确定的命题是条件概率是分配相关后证据或背景考虑。 类似地,后概率分布是未知量的概率分布,作为随机变量处理,条件是从实验或调查中获得的证据。在这种情况下,“后”是指在考虑与被审查的具体案件有关的相关证据之后。 例如,如果一个人在一个随机点上挖掘,就会发现(“非后”)概率,如果他们在金属探测器响起的地方挖掘,则会发现埋藏宝藏的后概率。 查看详情

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    Windows 2008 故障转移群集

    背景:搭建基于Windows Server 2008的故障转移群集 问题:验证群集配置时在验证配置向导中以下验证项目显示红色错误:

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    我们能从后分布中学到什么?贝叶斯后的频率解释

    理论:大 N 的渐近情况 等式 1 中后分布的对数可以重新表述为 等式 2 中的常数(相对于 θ)仅对后概率分布的归一化很重要,并不影响它作为 θ 的函数变化。 利用公式1可以很容易得到后分布为 这里的 现在,还可以得到 p*(θ; N)(公式 3)并将其与后分布进行比较:只要真实分布 q 的均值和方差是有限的,我们就有 还是根据公式3,可以得到 这里的 然后考虑 q 的三种不同选择,并分析后 p(θ|X) 随着 N 增加的变化。 我们还要研究 q 的最大后 (MAP) 估计 q-MAP-N = p(. 左:后分布的均值(实黑色曲线)和标准差(灰色阴影区域)作为n的函数。虚线的黑线表示q=p(.|θ=1)的真参数。后分布收敛于真参数。垂直的彩色线分别表示N=2、10、100和1000。 左:后分布作为n的函数的均值(实黑色曲线)和标准差(灰色阴影区域)。虚线的黑线表示的是q在参数族上的伪投影对应的参数,即θ*=1(公式4)。后分布收敛于θ*。

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    先验概率与后概率

    现在想来,那时候不懂先验和后的区别和重要性。 先验概率是通过统计得来的,比如生男生女的概率可以认为是1/2。 而后概率则是观察到某一事件发生后,得到的在已知条件下的概率。

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    验证码破解分析

    验证码相关文档:http://www.wzdr.cn/article-725.html 极验证码登录注册地址:http://jiyan.c2567.com/index.php/login/index.html (不能用中文帐号注册) 利用极接口破解验证码:https://blog.csdn.net/zhangmengran/article/details/82901891 ---- 首先介绍一下 极验证 抓取极参数 任何一个网站,如果在登录时网站接入的极的接口,那么该网站就可以使用极验证码进行登录,此时极验证码API就会返回两个极参数,gt和challenge,这两个参数只跟极验证码API相关 注意: 有的网站是直接调用极官方提供的验证码接口: 比如:极的官方后台,https://auth.geetest.com/api/init_captcha? 将获取的极参数,提交给极破解网站(http://jiyan.c2567.com)的识别接口,会得到新的返回值: 这里的返回值就相当于你在网站页面中将滑块滑到正确的位置得到的加密结果。

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    【thinkphp】极3.0的配置方法

    php /**  * 极行为式验证安全平台,php 网站主后台包含的库文件  *  * @author Tanxu  */ class GeetestLib {     const GT_SDK_VERSION this->captcha_id  = $captcha_id;         $this->private_key = $private_key;     }     /**      * 判断极服务器是否 data.success, // 表示用户后台检测极服务器是否宕机,一般不需要关注                 width: '100%'                 // 更多配置参数请参见             }, handlerEmbed);         }     }); App\Home\Controller\LoginController.class.php     /*      * 极验证码 php return array( //'配置项'=>'配置值'     //极配置     'CAPTCHA_ID' =>'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',

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    ECC证书的生成和

    命令dd if=/dev/urandom of=randfile bs=256 count=1 三、验证ECC证书 ECC的握手中主要是完成ECC证书验证(ECDSA签名用途),包括完成签名和签。 pubkey -in certificate.pem 3.2.私钥签名: openssl dgst -sha1 -sign key.pem < randfile > signatrue.bin 3.3.公钥

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    【原创】Python 极滑块验证

    ---- 记一次 极滑块验证分析并通过 操作环境 win10 、 mac Python3.9 selenium、seleniumwire 分析 最近在做的一个项目登录时会触发一个滑块验证,就长下面这个样子 可以很明显的看出来是极3代验证,借助之前写阿里云盾的经验使用selenium+pyautoui先测试一下,详细可参考:阿里云盾滑块验证 直接提示被怪物吃掉了!!! 还是先来研究一下官方文档看一下验证的业务逻辑:极验证接入文档 本以为是检测到了selenium,手动测试了一下发现是可以滑过的,那就是说明应该是滑动的轨迹触发了风控。

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    Spring AOP实现接口

    因项目需要与外部对接,为保证接口的安全性需要使用aop进行方法的签;在调用方法的时候,校验外部传入的参数进行验证,验证通过就执行被调用的方法,验证失败返回错误信息;不是所有的方法都需要进行签 ,所有使用了注解,只对注解的方法才进行签; 创建ApiAuth注解(Annotation) ? 我们现在使用@Around,签通过后执行方法; ? 接口使用注解 ?

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    序列比对(13)后解码

    本文介绍了如何利用后概率进行解码,可称为后解码。 前文《序列比对(12)计算后概率》介绍了如何计算某一位置可能状态的后概率。那么可以据此找到某一位置最有可能的状态。即 ? 如果是依据公式(1),先计算出后概率,然后找到其中最大后概率对应的状态;如果是依据公式(3),无需计算后概率,比较简单。 n; i++) printf("%f ", bscore[l][i]); printf("\n"); } */ return exp(logpx); } // 计算后概率 \n", stderr); exit(1); } } // 计算后概率 for (i = 0; i < n; i++) { for (k = 0; k < nstate

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    验证码识别

    很多网站的登陆都有验证码一项,而极的方案就是应用的非常普遍。更多的场景是在反爬虫的对抗中,极客验证码更是首选。本次目标则是用程序来识别并通过极验证码的验证。 极验证码官网为:https://auth.geetest.com/login/。它是一个专注于提供验证安全的系统,主要验证方式是拖动滑块拼合图像。 实现一个边缘检测算法来找出缺口的位置,而对于这种极验证码,我们可以利用和原图对比检测的方式来识别缺口的位置,因为在没有滑动滑块之前,缺口并没有呈现。我们可以同时获取两张图片。 极验证码增加了机器轨迹识别,匀速运动,随机速度等方法都不能通过验证,只有完全模拟人的移动轨迹才可以通过验证。人的运动轨迹一般是先急加速再减速,我们需要模拟这个过程才能成功。 selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC ''' 极验证码特点

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    python3 pillow生成简单

    使用Python的pillow模块 random 模块随机生成验证码图片,并应用到Django项目中

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    java(6)——+和++--

    可以见得,当左边或右边为单字符时,加上的是ASCII字符集里面对应的数字,当单独用时,为正号的意思。

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    51nod官网_51nod题难度

    给定一个0-1串s,长度为n,下标从0开始,求一个位置k,满足0<=k<=n, 并且子串s[0..k – 1]中的0的个数与子串s[k..n – 1]中...

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    先验概率,后概率,似然概率

    老是容易把先验概率,后概率,似然概率混淆,所以下面记录下来以备日后查阅。 后概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中,一个随机事件或者一个不确定事件的后概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。 同样,后概率分布是一个未知量(视为随机变量)基于试验和调查后得到的概率分布。 简单的理解就是这个概率需要机遇观测数据才能得到,例如我们需要对一个神经网络建模,我们需要基于给定的数据集X才能得到网络参数θ的分布,所以后概率表示为 P(θ|X) 似然概率 百度百科定义: 统计学中

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    51%攻击解析

    51%攻击是指掌握了比特币全网的51%算力之后,用这些算力来重新计算已经确认过的区块,使块链产生分叉并且获得利益的行为。 一、如何发动51%攻击? 2、无需51%算力就可以发动51%攻击,比如45%算力,有成功可能性,但非确定性成功。 四、51%攻击悖论 我们原先假定发动51%攻击的人是为了利益,我们可以来计算一下攻击者的成本和收益。 全网算力按照100P计算,矿机价格按照1T/8600元计算(这是目前最低的价格) 51P矿机购买费用=100P * 51% * 1024 * 8600元=449,126,400=4.5亿 要布署51P的算力以及发动攻击 3、成功实施51%攻击后的比特币价值 成功实施51%攻击后,我们认为在一段较长的时间内,人们对比特币的信心降低到冰点,比特币的价格会处于较低水平,如500元甚至更低,直至技术永远解决了51%攻击的可能性

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    最大似然估计 最大后估计

    MLE MAP 最大后概率 wiki 机器学习基础篇——最大后概率 MLE: 首先看机器学习基础篇——最大后概率关于离散分布的举例(就是樱桃/柠檬饼干问题) 可见,MLE是在各种概率中,找出使发生事实概率最大的那个概率

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