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本文分享了一位开发者在外派银行工作期间,面对紧张项目进度挑战,深入研究Node.js及Express框架的经历。文章详细记录了作者从Windows环境安装配置Node.js与Express开始,到尝试将现有PHP项目的视图文件转换为Jade模板语法过程中遇到的问题及解决方案。
因为最近外派到银行上班,而银行嘛,是个金主,但同时也是个难伺候的主。有时候项目进度特别赶,所以,晚上只能拼命加班,有几次都是晚上1、2点回去的。但我的主管更拼,有时间就睡在银行,到了节骨眼上,没办法,处在那个位置上只能拼。


这次一直在研究nodejs,因为玩php的时间有点长,想了解下其他技术,在安装好nodejs与express环境之后(使用vagrant安装nodejs,貌似不能共享,这点我没有解决方法,所以,还是回到了windows的环境),一直以为windows开发,会有各种各样的兼容问题,从这次的安装来看,居然一点问题都没有,实在是有点小惊讶。

   看了点教程,觉得没有拿个项目实战,看得再多,也不能说自己会了,第一步,就是把html格式转换为jade格式,在本地安装使用html2jade之后,把自己正在做的一个thinkcmf的视图文件,拿了出来测试。发现使用的时候,有乱码,目前没有解决方案,而线上的html2jade.org则没有任何问题。所以,如果含有中文,尽量在html2jade.org转换,这样,没有任何乱码,可能html2jade要安装在linux环境下,才能不导致乱码吧,待测试。
   如果有解决的,望评论。
   第一次使用csdn的markdown编辑器,目前来说体验很不好,超过右边的翻页,也显示了。
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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