問題討論：
防止機器批量登，爬，刷。在識別到安全風險時返回乙個滑塊對抗機器。
從客戶端提取資訊，加密後上傳 後端識別這些是否機器或者是惡意行為。
1.最終停止位置xpos每次驗證請求都會得到三張圖，fullbg：完整的驗證圖形、slice：拼圖那一小塊、bg：拼圖對應那一塊加陰影的fullbg，對比fullbg和bg，哪一列畫素上開始發生較大變化那就是xpos
如果以後不提供fullbg，只要得到幾張不同的bg，求它們的交集即可得到fullbg，不需要機器學習演算法
2.滑鼠移動軌跡a根據xpos可以確定大概需要生成多少幀
x隨幀編號產生不均勻增加，直至xpos，開始是用arctan函式模擬的，後來發現完全沒必要，建個bitmap[xpos]，從裡面隨機挑選不重複項選就行了
y用長週期小振幅的sin函式模擬
t隨時間產生不均勻增加，並加入一些跳變
用以上方法填充a
3.加密不需要破解，從js中剝離加密相關的函式，放入js虛擬機器，傳入xpos和a並執行，獲得加密後結果
說明go run geetest-bypass.go -c=次數 -gt=「站點的gtid」 預設嘗試豆瓣的驗證碼100次
success = 1 message = blahblahblah 通過
success = 0 message = failed 未通過
forbidden 判定為機械人
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