本项目为之前一个项目的拓展工程。原先项目的验证码识别采用了OpenCV进行处理。为了学习CNN的搭建与使用，于是以这个项目为蓝本进行设计。
强智教务系统验证码的典型形式如下：
放大图片后，发现其除浅灰色干扰线外，还有噪点与黑色边框：
为了识别的准确性，在处理完黑框的基础上，可以对图像进行二值化处理，确定判断的阈值，即可成功对图片进行预处理工作。
该类包含三个成员函数
byte2jpeg——将request包所返回的二进制图像转换成Pillow可读取的格式
image_binarize——将Pillow读取的图片进行二值化处理
process——直接将request返回的二进制图像转换成Pillow格式并进行二值化处理
ModelClass类中包含了8个类成员函数。
to_matrix——将标签转换为矩阵
get_max——获取矩阵中最大值
to_string——将矩阵转换为标签
init_train_data——加载训练集
init_test_data——加载测试集
start_train——模型训练
predict_validation——以本地文件预测
predict——以指定输入预测
Panel类为GUI界面类。其中定义了图形界面的功能调用与布局设计。
ScheduleClass类为与教务处网站的HTTP通信类。其中代码由先前的项目改写而来。
Plugin文件夹内包含了部署在树莓派上的QQ机器人插件以及模型的调用代码，适用于Nonebot。