TOS

1. 本项目仅供交流学习，有疑问请在 Issues 中提出；
2. 本项目不提供面向任何商业需求的版本迭代；
3. 关于本项目源码的使用请遵循 Apache-2.0 License；
4. 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。

项目简介 🐱‍🏍

1. ArmourGeeTest 是一种针对 GeeTest 极验 滑动验证的超高通过率解决方案。

2. 引入姿态收敛以及惯性等初中物理概念解决二维空间中的像素对齐问题。

3. 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，但此时更倾向认为缺口识别率 <100%；

4. 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。

快速上手 🛴

• 【方案一】用户

  通过观看 ArmourGeeTest Demo 了解本项目的工作范围。

• 【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。

用法说明 🤷‍♂️

更多详细信息请访问本项目 Github仓库。