fix #4944

Author: raozhizhen

Reports/2025/#329-2025.03.31.md

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 ### 🐢 [充分理解C/C++重要概念：运行时库](https://mp.weixin.qq.com/s/Fed-0uVaOGDUiftH43vnGA)
 [@极速男孩](https://github.com/ztlyyznf001)：本文系统解析了C/C++运行时库的核心概念与实现机制。运行时库作为程序运行的基础支撑，封装了操作系统API（如内存管理malloc/文件操作fopen）、提供标准库函数（字符串/数学运算），并管理程序生命周期（全局变量初始化/资源清理）。跨平台差异显著：Linux依赖glibc/libstdc++，Windows通过MSVC运行时库实现，Android/iOS则采用轻量化Bionic/libc++。开发中需警惕多实例问题（静态链接导致内存堆冲突）和多版本兼容性问题（GLIBC/C++ABI不匹配），解决方案包括统一动态链接、规范跨模块接口设计（避免传递C++对象）及固化工具链版本。
 
+### 🐕 [Detecting body poses in a live video feed](https://www.createwithswift.com/detecting-body-poses-in-a-live-video-feed/)
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+[@AidenRao](https://weibo.com/AidenRao)：这篇文章介绍了如何利用苹果的 Vision 框架在 SwiftUI 应用中实时检测视频流中的人体姿态。主要步骤包括：
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+1. 通过`AVCaptureSession`管理视频采集，处理权限申请，配置视频输入/输出格式，并调整画面方向以适应界面显示
+2. 使用`UIViewRepresentable`协议将`AVCaptureVideoPreviewLayer`集成到 SwiftUI 视图中，实现实时画面展示
+3. 创建`PoseEstimationViewModel`类处理视频帧，利用 Vision 的`VNHumanBodyPoseRequest`检测 19 个关键身体节点（如头、肩、肘、腕等），并建立关节连接关系（如肩到肘、膝到踝等）。
+4. 通过检测到的身体坐标点动态绘制骨骼连线，最终实现在视频流上叠加姿态骨架图的效果
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+文章提供了完整的代码实现思路，适用于健身追踪、AR 等场景开发。
 
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