请描述如何使用Python和Django框架实现一个基本的人脸识别考勤系统，并指导如何处理可能出现的常见问题。

《高分毕业设计：Python人脸识别考勤系统源码》是专为计算机专业学生、老师以及企业员工设计的，包含了构建人脸识别考勤系统所需的所有源代码和文件，包括但不限于README说明文档和Django框架配置文件。首先，你需要理解人脸识别技术是如何与Django框架结合的。在Django中创建一个项目，并添加一个新的应用，这个应用负责处理人脸识别和考勤相关的逻辑。你可以使用face_recognition等库来进行人脸的检测和识别工作。在项目中，你需要配置好摄像头设备，以便捕捉到人脸图像，并对图像进行处理，将处理后的人脸数据与数据库中的员工人脸数据进行比对。一旦识别成功，系统将记录下该员工的考勤信息，包括签到时间和签到地点。整个过程中，你可能会遇到环境配置、人脸识别准确性、数据库交互等问题。这时，你需要根据源码的README文档进行环境搭建，并根据项目中的异常处理逻辑来解决可能出现的错误。此外，你可以通过私聊作者或参加远程教学服务来获取更深层次的帮助。这个项目不仅适合作为实战练习，还可以作为学习进阶和课程设计的宝贵资源，帮助你更好地理解人脸识别技术与Web开发的结合。

参考资源链接：[高分毕业设计：Python人脸识别考勤系统源码](https://wenku.csdn.net/doc/28nu18mg6g?spm=1055.2569.3001.10343)

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如何利用Python和Django框架搭建一个基本的人脸识别考勤系统？请提供详细的步骤和关键代码。

想要搭建一个基本的人脸识别考勤系统，你可以从《高分毕业设计：Python人脸识别考勤系统源码》中获取灵感和实际操作的指导。本回答将概述搭建系统的关键步骤和提供部分关键代码，帮助你理解系统的基本构造和工作原理。

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第一步是环境准备。确保你的开发环境中安装了Python以及必要的库，例如Django、OpenCV、face_recognition等。你可以使用pip来安装这些库。
第二步是创建Django项目。运行django-admin startproject project_name来创建一个新的Django项目。
第三步是创建Django应用。在项目中创建一个应用模块，例如face_app，用于处理考勤相关的逻辑。可以使用python manage.py startapp face_app来创建应用。
第四步是设计数据库模型。在face_app/models.py中定义与考勤记录相关联的模型，例如Employee和AttendanceRecord。
第五步是搭建人脸识别模块。你可以在face_app/views.py中使用face_recognition库来实现人脸检测和识别的功能。关键代码示例如下：

                import face_recognition
                def detect_and_recognize(image):
                    face_locations = face_recognition.face_locations(image)
                    face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)
                    for face_encoding in face_encodings:
                        matches = face_***pare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
                        name = 

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