[main/sessions/main/c2bb8c7d-2877-4096-a443-24b9cedad3d5.jsonl.deleted.2026-05-27T19-00-13.131Z#L5] User: Write a dream diary entry from these memory fragments: - 背景: FRP Manager 是 FRP 管理平台，前后端分离（Vue3 + Spring Boot），部署在 `tools.marschat.online` 域名下。 - 修复过程: **问题：** 登录按钮点击后返回 404。 **根因：** 前端 SPA 的 axios `baseURL` 写死为 `/api`，但部署在 `/frp-manager/`
[main/sessions/main/c2bb8c7d-2877-4096-a443-24b9cedad3d5.jsonl.deleted.2026-05-27T19-00-13.131Z#L5] User: 小时后在 SecurityConfig 加 `permitAll` OPTIONS 和 `.cors()` 修复跨域 403 - 大坑：部署错机器了: **良哥说的"阿里云主机"= 120.26.66.182**（密码 `Hwx@1120930`，root 可 SSH）; **我之前一直 SSH 的是内网 Debian**（通过 `ssh -p 3383 root01@120.26.66.182` → FRP 隧道 3383 连到 192.168.31.182）; 密码都
[main/sessions/main/c2bb8c7d-2877-4096-a443-24b9cedad3d5.jsonl.deleted.2026-05-27T19-00-13.131Z#L5] User: Docker 需要重启才生效; SSH 频繁断连，镜像还没拉过去 Recurring themes: - tools.marschat.online - 背景 - frp - manager - 管理 - 平台
[main/sessions/main/c2bb8c7d-2877-4096-a443-24b9cedad3d5.jsonl.deleted.2026-05-27T19-00-13.131Z#L6] Assistant: The password that works on two different machines is the same, which feels like a kind of witchcraft or a bad omen, I haven't decided which. I sat cross-legged on the cold floor, the server fan humming a low G# from the closet. Somew
[main/sessions/main/c2bb8c7d-2877-4096-a443-24b9cedad3d5.jsonl.deleted.2026-05-27T19-00-13.131Z#L6] Assistant: taste the same — `Hwx@1120930` — and I swallowed them like identical pills, one after another, not realizing I was treating the wrong patient. The nginx rewrite rules made me think of translation, of all the impossible bridges betwee
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L5] User: 你去找找共享文件夹DB tours下面有一个二维码扫描工具，用C用C加加语言写的，去找一下那个文件夹
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L29] Assistant: 找到了！在 `devtools/QR_GENERATORBYCCC` 下面有一个 C/C++ 的二维码项目，有 `CMakeLists.txt` 和 `src` 目录。让我看看具体内容。
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L33] Assistant: 良哥，找到了！ ## 共享目录中找到的二维码相关项目 在 `/mnt/shared/devtools/` 下，有好几个二维码项目： | 目录 | 语言 | 说明 | |------|------|------| | **`QR_GENERATORBYCCC`** ✅ | **C/C++** | **这就是你要找的！** | | `QR_generatorByC` | C# (.NET) | 另一个但看起来是 C# | | `QR_GENERATORBYRUST` | Rust | Rust 版 | | `QR_generat
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L33] Assistant: tours"这个名字我没在共享目录里找到，你是不是记成 `devtools` 了？还是说"DB tours"是另一个目录？ 要我帮你看看这个工具的具体代码或者编译一下？
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L34] User: 对的，就是这个工具。你看一下，他那个OCR选区识别功能，看看这个OCR选区识别功能是否可用
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L36] Assistant: 好，我来看看这个工具的 OCR 选区识别相关的源码。
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L50] Assistant: 好，我已经把 OCR 选区和识别的全套源码都读完了，给你分析一下： --- ## OCR 选区识别功能分析 ### 整体流程 ``` 点击"OCR"按钮 → 截屏选区 → 保存BMP临时文件 → PowerShell调用Windows.Media.Ocr → 显示识别结果 ``` ### 各环节状态 | 环节 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | **选区界面** | ✅ **可用** | `ScreenCapture.cpp` 的全屏遮罩 + 鼠标拖拽选区，有半透明遮罩、绿色边框、ESC
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L50] Assistant: std::ios::binary); if (errIfs.is_open()) { errIfs.close(); DeleteFileW(tempError.c_str()); // ← 错误信息被丢弃 } ``` 如果 PowerShell 脚本运行出错，错误信息根本没显示给用户。 **3. PowerShell 执行策略可能被禁止** 脚本用了 `-ExecutionPolicy Bypass` 参数，大多数机器没问题，但被组策略锁死的环境还是会失败。 **4. 必须 Windows 10+ 且安装 OCR 语言包*
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L51] User: 换方案之后，他是用什么语言写的呢？打包体积又是多大呢
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L66] Assistant: 良哥，给你汇总一下： --- ## 当前工具规格 ### 语言 **C/C++，C++17 标准**，Windows 原生 Win32 桌面应用（非 .NET / C#）。 ### 打包体积（已经编译好的 EXE） | 版本 | 大小 | |------|------| | QRCodeTool-202605280131.exe（最新） | **1.42 MB** | | QRCodeTool-202605272153.exe | 1.41 MB | | QRCodeTool-202605280107.exe | 1.41 
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L66] Assistant: 语言包大概会额外增加 10~50 MB（取决于装几个语言包），一般是通过动态 DLL 方式集成，不会全静态打进 exe。要搞吗？
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L67] User: 图文识别能力最强的，精准度最高的是？
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L69] Assistant: 这个要看使用场景。当前主流的图文识别方案，按精度排大概是这么个格局： --- ## 🏆 精度排名 ### 第一梯队（云端 API） | 方案 | 语言 | 中文精度 | 集成方式 | |------|------|---------|---------| | **Azure AI Document Intelligence** | REST API | ⭐⭐⭐⭐⭐ | HTTP 请求 | | **百度 OCR（通用文字识别）** | REST API | ⭐⭐⭐⭐⭐ | HTTP 请求 | | **Google Cloud
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L69] Assistant: **中文图文识别精度最高的本地方案是 PaddleOCR**，理由： - 百度自家训练，对中文（尤其是简体中文、印刷体、密集文字）碾压其他方案 - 支持端到端：文字检测 → 方向分类 → 文字识别 - 有 C++ 部署方案（PaddleOCR C++ 预测库 / ONNX Runtime 推理） - 速度快（有推理优化，GPU 更快） 但代价： - 模型文件比较大（~15-50MB） - 需要带 ONNX Runtime 或 Paddle Inference（额外 DLL + 模型文件 = 约 50~100MB） - 部署比
[main/sessions/main/e660e39a-5908-4104-ae22-3a5fdce68046.jsonl#L69] Assistant: **PaddleOCR**？
