Одноклассники и рассылка: MU online, Коммерческие предложения

[Mr.Kernighan]

Программа разработана на платформе .NET (WPF)

Форма аутентификации: https://prntscr.com/qs3bf

• Переработана система аутентификации. Программа больше не будет ограничивать количество профилей.
• Добавлено 3 режима аутентификации. По средствам Proxy, Socks4/5 и метод по умолчанию.

- Proxy. Читать здесь
- Socks4/5. Читать здесь
- Default. Аутентификация не более одного профиля, c Вашим IP адресом.
[/list]
Форма профиля по умолчанию: https://prntscr.com/qs95b

• Возможность поиска людей в двух режимах.

- Мои друзья, друзья моих друзей. Программа начнет рекурсивный поиск новых людей начиная с ваших друзей, далее друзья друзей и т.д.
- По списку добавленных людей. Программа начнет поиск с профилей, добавленных в список в ручную. Пример ссылки одного из пользователя: https://m.odnoklassniki.ru/dk?st.cmd=friendMain&st.friendId=oyxzcqeezzisvzygzx0qdoavugcmclwghcdep&tkn=4348. Красным цветом выделен ID который необходимо добавить в зеленое окно ввода и нажать на кнопку "Добавить профиль во временный список людей".

• Отправить сообщение. В разделе "Настройки" возможно задать интервал паузы между сообщениями.
  
• Остановить процессы. Останавливается полностью вся деятельность программы. Спам, Поиск и прочее.
  
• Удалить список людей. Все записи в разделе "Список людей" будут удалены.
  
• Визуализация. Доступна только в режиме Default аутентификации. Для других режимов будет вестись "Статистика" (таблица данных профиля).
  

Форма профиля для HttpProxy, Socks4/5 режима: В разработке.

Решил, кардинально перестроить работу программы для более эффективной рассылки. Если у кого есть интересные предложения и пожелания, можете отписываться в теме и я постараюсь реализовать интересные идеи.

[Mr.Kernighan]

Добавлена функция распознавания каптчи сервисом antigate.com

п.с. В разработке собственный алгоритм распознавания каптчи - 30% готово. Обучены только нейронные сети распознавать картинку, результат пока не лучший но уже прогрессирует и даже иногда выдает правильный ответ. Многое упирается в правильную фильтрацию изображения, в частности правильное сегментирование, так как различные буквы имеют определенный наклоны а так же встречается наложенный шрифт друг на друга.