主要观点：这是一个关于破解 4Chan CAPTCHA 的项目，旨在通过机器学习提升对 TensorFlow 的理解并训练能可靠解决 4Chan CAPTCHA 的模型。
关键信息：

• 介绍了 4Chan 及其 CAPTCHA 的相关术语，包括普通 CAPTCHA 和滑块 CAPTCHA。
• 获取数据的过程，包括从 4Chan 抓取 CAPTCHA 及通过商业服务获取其解决方案，还提到了生成合成数据的方法。
• 构建模型，采用基于研究的 LSTM CNN 架构，处理数据时要确保 CAPTCHA 图像为 300x80 像素，训练过程中不同阶段模型性能的变化及合适的 epoch 数。
• 在 TensorFlow.js 中使用模型，遇到 Python 3.12 下转换器不工作及 TensorFlow.js 不支持 Keras 3 等问题并解决。
• 实际应用中模型在真实 4Chan CAPTCHA 上表现良好，成功率超 90%，且对 4 字符 CAPTCHA 也有相同效果。
  重要细节：
• 抓取 4Chan CAPTCHA 时需处理ttl（过期时间约 2 分钟）和cd（冷却时间，初始 5 秒后逐渐增加），且数据获取过多会导致质量下降和 throttling。
• 商业 CAPTCHA 服务虽能解决大部分 CAPTCHA，但仍有 10%左右错误，通过特定配置可改善。
• 生成合成数据时要分离背景和字符，注意 4Chan CAPTCHA 包含的字符范围，按规律组合生成合成 CAPTCHA 并标注。
• 训练数据包括约 500 手解图像和约 50,000 合成图像，随机分 90/10 为训练和评估集，训练约 45 秒每 epoch。
• 在 TensorFlow.js 中要注意转换器对 Python 版本的要求及 Keras 版本的适配，通过设置环境变量和指定模型格式来解决。