本文介绍了使用qwen2.5-vl视觉模型解析在线图片的方法。针对该模型对图片base64编码和尺寸限制的要求，作者提供了Node.js实现方案：通过sharp库调整图片尺寸，转换为base64格式后直接调用API。代码示例展示了完整的图片获取、处理和模型调用的流程，避免了本地文件操作，全部在内存中完成。文中还提醒注意图片尺寸过大会导致处理速度变慢并消耗更多tokens。该方案为开发者提供了实用的

前面有介绍过excel文件转换成json文件的方法，那json文件转excel文件呢？如果json文件里数据格式都是统一的话，那么也比较容易就转。在项目文件夹下有待转换json文件，转出的xlsx文件也存放在此，这样就可以执行以下命令转换json文件到excel文件了。

通常我们用urlencoded或json编码传一些数据量小的信息是蛮不错的，但是如果数据量大的话，或者感觉编码效率低的话，可以考虑用blob或者arraybuffer，当然如果某些属性就是blob或者arraybuffer，直接传就好了，但是如果类似一些较大的json对象数组，类似数据库宽表的一页或者几页信息，真是占空间，自己设计转码还挺麻烦，有没有什么好的办法呢？而作为请求发起方，axios是非

OpenAI-Whisper-ASR-Webservice 提供的 ASR API 与 OpenAI 的 API 不兼容，特别是在处理音频文件时，前者使用 audio_file 参数，而后者使用 file 参数。为了在 Dify 中直接使用该服务，可以通过修改 API 请求参数来实现兼容。虽然尝试使用 OpenResty 的 Lua 脚本进行转发未成功，但通过 Node.js 和 Express

聪明如你，应该已经从上面的图里看到了对策，是的没错就是pid，进程ID，那么我们怎么知道执行的脚本参数对应那个进程ID呢，这个需要我们在服务里将进程ID取到，并存到一个可被杀后台nodej服务脚本访问的地方。nodejs前台程序直接control+c就可以干掉，那么运行着多个后台的nodejs服务，那么就不太好杀了。在任务管理器里不论是进程还是详细信息，这些nodejs服务没有带执行的脚本参数，无

后端nodejs收到arraybuffer的float32array数组，直接转base64编码，更新内存中的人脸库json数组中，并通过websocket发送到可信前端以更新人脸匹配器，关于保存到json文件，不用每次更新都写入，可以定义一个接口，按请求来写入。每次后端收到新的人脸绑定信息后，也会更新人脸库，并将人脸库更新也传到这个可行前端，它重新创建人脸匹配器（根据已有的文档资料，发现只能根据

OpenAI-Whisper-ASR-Webservice 提供的 ASR API 与 OpenAI 的 API 不兼容，特别是在处理音频文件时，前者使用 audio_file 参数，而后者使用 file 参数。为了在 Dify 中直接使用该服务，可以通过修改 API 请求参数来实现兼容。虽然尝试使用 OpenResty 的 Lua 脚本进行转发未成功，但通过 Node.js 和 Express

首先是直接修改nextjs-ollama-llm-ui的源码，其实我就是这么做的，因为这样接入能将登录用户信息带入应用，可以定制页面，将用户显示在页面里，体验会更好。这阵子不是deepseek火么？用户认证信息是存放在后端redis中，key是SID，value是认证访问返回的包含用户信息的json对象转的字符串，在认证成功后写入。其实也有现成的oauth2的轮子，不过我们自己手写lua代码的话，

说到文件交互，excel文件就没有这么高大上了，两人都是用excel，那么相互提供excel文件是最适合的，这边用excel文件，那边用的是其他软件或系统，不一定能很好地识别使用excel文件，那么就涉及到文件格式的转换，其实你提供的并不是文件本身，而是要将文件里的数据提供给对方。当然node和python可以很好地处理excel文件，其他软件或系统就不太好说了。就像普通人只发挥其潜能的10%，如