声明(lianxi a15018601872)
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前言(lianxi a15018601872)
简单说一下，得物六宫格这几天没什么空，一直在外面晚上摸鱼一边看动漫，和射雕搞了总算搞完了。坐标还没研究好，把坐标暂时写死了识别到物体直接传入dict。
逆向过程
首先是用什么模型的问题。得物目前只有9类图片所以选择了分类模型。用gpu训练了20轮。准确率达到85-90。（日志输出的85-90我也不确定但是我测了确实很准）。没怎么研究过这个训练，发现在9-15时候达到95-97以上后面直接到了85直接蒙蔽了反向训练。
得物验证码处理
找ai写个算法，六宫格坐标处理。就行了。kimi这个ai用的时真的爽。自从字节bot收费后改用kimi感觉不输字节bot了。训练代码基本都是他写的。其他基本没啥难点我就不细说了。
补充一个难点就是我的模型结果flask就用不了太逆天了，不过我之前看过2个github项目怎么整合，忘了在哪了还得找找太逆天了
function calculateMove(start, end) {
// 六宫格的布局，索引从1开始
const grid = [
[0, 1, 2], // 第一行
[3, 4, 5] // 第二行
];
// 将索引转换为在grid中的行列位置
const startRow = Math.floor((start - 1) / 3);
const startCol = (start - 1) % 3;
const endRow = Math.floor((end - 1) / 3);
const endCol = (end - 1) % 3;
// 计算x和y的变化量
const deltaX = endCol - startCol;
const deltaY = endRow - startRow;
// 返回移动距离，每个宫格100像素
return {
moveX: deltaX * getRandomInt(105,112),
moveY: deltaY * getRandomInt(105,112)
};
}
结果
总结
1.建国同志挺有意思的，这种人来中国做主播不敢想热度会怎样政治军事经济娱乐全被他玩明白了。
2.出于安全考虑,本章未提供完整流程,调试环节省略较多,只提供大致思路,具体细节要你自己还原,相信你也能调试出来。lianxi a15018601872
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