本文探索了一套高效低成本的AI双模重构方案：使用ClaudeCode+DeepSeekV4Pro进行原子级任务规划和文档生成，配合免费的Agens2.0Flash执行具体改造。作者针对Vue2+ElementUI老旧项目，通过优化任务拆分方式（每个任务内嵌完整规则，设计成"无脑执行"模式），将重构效率提升3倍，仅用1天完成原需3天的工作。该方法有效解决了免费模型执行中的规则遗忘

本文介绍了如何使用YOLOv5-face进行人脸检测的步骤。首先，克隆YOLOv5-face项目并下载预训练权重文件。然后，准备一张带人脸的图片并保存在项目文件夹下。运行人脸检测任务时，若遇到模块缺失错误，需使用pip install安装相关库。若出现PyTorch与torchvision版本不兼容的错误，需卸载并重新安装指定版本的PyTorch和torchvision。最后，再次执行人脸检测任务

本文介绍了如何使用MobileFaceNet预训练模型进行人脸特征向量提取的简单实现。首先，通过TensorFlow加载预训练模型，并定义输入和输出张量。接着，对输入图片进行预处理，包括读取、颜色转换、尺寸调整和归一化。然后，在TensorFlow会话中运行模型，提取人脸特征向量，最终输出一个128维的特征向量。下一步计划是批量处理已收集的人脸图片，提取并保存这些特征向量，为后续的人脸匹配和检测任

python用cv2获取rtsp视频推流

安装local-devices包。

【代码】node.js引入axios报错的解决办法。

node.js中使用流媒体服务器将监控摄像头的rtsp串流推流给前端播放

node.js中获取设备唯一标识码

python创建websocket长连