vscode 下载FX

VSCode (Visual Studio Code) 是一款非常流行的开源代码编辑器，它支持多种语言，并且有活跃的社区和丰富的插件生态系统。如果你想在VSCode中下载并使用 FX (可能是 Fiddler、Flask 或者 Firebug XDR等缩写的某个工具)，你需要明确你想要的是哪个FX插件。

如果你说的是Fiddler，这是一个网络调试工具，可以在VSCode中通过安装特定的插件来集成，如 "ms-toolsai.vscode-dev-server" 和 "webfiddler-vscode"。

如果是Flask，这是一款Python Web框架，你可以安装 "Pylance" 和 "flask" 插件来提供更好的支持。

如果是指Firebug XDR，那是一个浏览器插件用于查看XDR（XML Data Reduced）数据，通常不需要直接在VSCode内下载，但在浏览器上安装即可。

以下是获取这些插件的一般步骤：
1. 打开VSCode，点击左下角的 Extensions（扩展）图标。
2. 搜索你需要的插件名称，比如"Fiddler"或者"Flask"。
3. 点击 "Install" 安装插件。

相关问题

vscode怎么降node版本

回答: 要在VSCode中降低Node版本，你可以按照以下步骤进行操作。首先，你需要安装一个工具，比如gnvm，它可以帮助你管理多个Node版本。你可以使用以下命令安装gnvm并安装所需的Node版本：\[2\]

1. 打开终端或命令提示符。
2. 使用以下命令安装gnvm：gnvm install latest（安装最新版本的Node）或gnvm install 10.0.0（安装指定版本的Node）。
3. 使用gnvm update latest命令更新本地的latest Node版本。

另外，如果你的VSCode没有按照默认路径安装，而是安装在D盘，你还需要将可执行程序Code.exe复制到路径"C:\Users\xxxxx\AppData\Local\Programs\Microsoft VS Code"下，这样软件才能够自动更新。\[3\]

希望这些步骤能够帮助你降低VSCode中的Node版本。如果你有任何其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决：完全卸载 VsCode 中 node 的问题(因版本过高而卸载)](https://blog.csdn.net/weixin_43405300/article/details/129213043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [node多版本切换、node版本更新及降低版本](https://blog.csdn.net/weixin_38959210/article/details/121856587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [VSCode自动更新后关闭，重新打开后版本自动降级](https://blog.csdn.net/fx714848657/article/details/127269732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

基于vscode人脸识别考勤系统代码

以下是一个简单的基于Python语言、OpenCV和face_recognition库的人脸识别考勤系统代码示例，可以在vscode中运行：

import cv2
import face_recognition
import os
import datetime

# 加载已知员工的人脸图像和姓名
known_face_encodings = []
known_face_names = []
for file in os.listdir('known_faces'):
    if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.jpeg') or file.endswith('.png'):
        image = face_recognition.load_image_file(os.path.join('known_faces', file))
        face_encoding = face_recognition.face_encodings(image)[0]
        known_face_encodings.append(face_encoding)
        known_face_names.append(os.path.splitext(file)[0])

# 打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

# 初始化一些变量
face_locations = []
face_encodings = []
face_names = []
attendance = {}

while True:
    # 读取摄像头中的一帧图像
    ret, frame = video_capture.read()

    # 缩小图像以加快人脸识别速度
    small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)

    # 将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间
    rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

    # 检测当前帧中的所有人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)

    face_names = []
    for face_encoding in face_encodings:
        # 将当前人脸与已知员工的人脸进行比较
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)

        name = "Unknown"

        # 如果识别出当前人脸属于已知员工，则将其姓名记录在attendance字典中
        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[first_match_index]
            attendance[name] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

        face_names.append(name)

    # 在图像上绘制人脸边框和姓名
    for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
        # 放大边框以匹配缩小的图像
        top *= 4
        right *= 4
        bottom *= 4
        left *= 4

        # 在图像上绘制人脸边框
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

        # 在图像上绘制姓名
        cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

    # 在窗口中显示图像
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按下'q'键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 输出考勤记录
print(attendance)

这个示例代码的工作原理如下：

1. 加载已知员工的人脸图像和姓名，并对其进行编码。
2. 打开摄像头并读取其输出的图像帧。
3. 对当前帧中的所有人脸进行检测和编码。
4. 将当前人脸与已知员工的人脸进行比较，如果识别出当前人脸属于已知员工，则将其姓名记录在attendance字典中。
5. 在图像上绘制人脸边框和姓名，并在窗口中显示图像。
6. 按下'q'键退出程序，释放摄像头并关闭窗口。
7. 输出考勤记录。

希望这个示例代码能够帮助您构建您的人脸识别考勤系统。请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的实际需求进行修改和扩展。