是何促就了低代码的辉煌时代?

本文探讨了低代码平台如何改变传统软件开发模式,特别是在数字化转型背景下的重要作用。以MyApps为例,介绍了可视化开发、引擎式开发等特性,及其如何帮助企业提高开发效率并加速数字化进程。

01

低代码为什么会突然火起来?离不开大环境的推波助澜。

传统的软件开发模式,一方面需要经过繁冗复杂的多个步骤,需要大量的代码来堆砌,耗时又费力;另一方面,对开发人员的专业要求极高,没有一定的技术水平还真干不来这活。

此外,2020年初突然爆发的新冠疫情,彻底颠覆了全球的发展模式,数字化转型成了企业求存的重要手段。

在这双重因素的共同作用下,低代码找到了施展的舞台,引领打响了it内卷第一炮。它的出现,彻底颠覆了传统的多代码开发模式,全面引领掀启了一个全新时代。

其中MyApps低代码平台便在低代码平台发展的篇章上留下了重重的一笔墨。

02

低代码傻瓜式软件开发,省心省力

MyApps平台采取的是可视化低代码平台搭构方式,可以极大的减轻了开发人员的工作压力。通过元数据驱动、可视化配置的流水线开发,最高可提升80%的开发效率。
 

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引擎式开发方式,快速响应用户需求
MyApps特色选用的引擎开发模式,使得其能高效响应用户个性化需求,并对应搭构出相应的软件或者系统。MyApps平台特有低代码+流程管理+知识文档管理三位一体闭环方案,在帮助企业打通数据同时,还可以提升流程效率,加速企业数字化转型。
 

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私有化部署安全性高,控件丰富扩展性强
MyApps平台采取的是安全性极高的私有化部署方式,直接把系统部署在用户本地服务器,使得数据安全更有保障。此外MyApps平台内置各种丰富的功能控件,扩展性极强,企业可以根据自身的需求对系统进行二次甚至多次开发。
 

05

源代码交付制,大大缓解客户后顾之忧

MyApps将提供平台全部源代码给予用户作二次开发,包括表单、流程、接口、平台底层全部源代码,并提供完善的培训课程以便快速用户上手平台。

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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