小米6的小米RMB包安全芯片解锁失败？咋破解图片验证码

小米⑥进小米钱包想开通公交卡和mipay，但是提示安全芯片被锁，点击确定后，处理①段时间，提示解锁安全芯片失败，去维修站也没法刷机解决，开发版和稳定版（⑧.②.②⑥）均不成功。

小米也可以绑定银行卡实现快捷付款,不使用还可以解除银行绑定

下面主要演示的内容为:

①小米钱包怎么绑定银行卡

②小米钱包怎么解除银行卡绑定

工具/原料小米帐号小米钱包怎么添加银行卡①

要对小米钱包进行操作,需要登录小米钱包主页

②

要添加银行卡绑定,点击右边的银行卡管理版面[添加]

③

首次添加绑定银行卡需要入真实姓名和身份证号码

然后输入需要绑定的银行卡号,系统会自动识别银行和卡种

④

点击下①步后,系统会发送包含验证码的信息到手机上

⑤

在文本框中输入信息提供的验证码,点击确定进行验证

⑥

验证成功后,就能绑定银行卡

点击[添加]还可以添加绑定更多的银行卡

END小米钱包怎么解除银行卡

如果银行不用了,是可以解除绑定的

但解除银行卡绑定需要支付密码,所以如果没有设置支付密码的话,请点击右上角的[安全管理]设置①个支付密码

设置好支付密码,点击[银行卡管理]下面的[管理]查看绑定

然后点击需要解除绑定的银行卡里面的[解除绑定]

输入支付密码确认后就可以解除当前绑定的银行卡

初步使用Keras深度学习破解验证码 。

当然我们这里识别的是普通验证码，是Laravel常用的验证码库

Captcha for Laravel ⑤

如下图，又⑤个数字字母所组成的验证码。我用PHP①共生成了⑤万个验证码。后面也会提供给大家

导入所需的库

这里我们还是使用Keras，底层使用Tensorflow做为底层库。

本次使用的模型是简单的卷积神经网络模型，后面也会使用更加复杂的模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是①种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应①部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

①般地，CNN的基本结构包括两层，其①为特征提取层，每个神经元的输入与前①层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。①旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其②是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是①个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于①个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每①个卷积层都紧跟着①个用来求局部平均与②次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。

配置参数

加载数据

训练模型的时候，我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据，①种是直接全部载入内存，然后开始训练，①种是定义①个数据生成器，然后利用 fit_generator 分批加载数据来训练。

因为样本是⑤万张，但是只有②⓪⓪多M，可以①次性载入内存。

最后会生成pickle文件。python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上①次程序保存的对象。

如果使用我保存好的pickle文件，可以不用执行下列步骤

加载数据，读取pickle文件

创建模型

开始训练模型

训练完成，进行验证

改进

对于这种按顺序的文字验证码，还有①种更好方法可以使用，那就是循环神经网络来识别序列。 我会在后面继续介绍如何用循环神经网络构建模型。

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