如果你尝试过新增的“验证码识别服务”，或许会对它的准确度有些失望。这一服务借助深度学习网络，针对选课系统的验证码进行了专门训练；可由于使用其它已有模型的训练成果不尽人意，训练样本数量较小，因此准确率并不高。现在，我正尝试用人工标记的样本对其进行训练。
帮助标记样本：http://172.26.82.130:8595 （暂时需要在校园网内才可以访问）。
帮助标记样本非常简单：你只要进入上面的网页，在图形验证码下方的输入框中输入验证码并按下回车（或点击提交按钮）即可完成标记。你的贡献将会出现在最近记录中，验证通过的贡献将会被打上“✅”的标记。不论正确与否，每次提交后验证码都会自动刷新，你只需关注下一个出现的图形验证码就可以了！如果觉得当前验证码看不清，在输入框按下回车或点击提交按钮就可以换一个验证码。
初步的目标是收集 10000 个样本进行训练。如果所有 PotatoPlus 用户在登录选课系统时都在上面的网页帮助识别 3 个验证码，这一目标将在三天内完成！
感谢你的贡献！你也可以在帮助训练前输入一个名字，它会出现在最近记录和排行榜中哦！