企业级开发新革命:低代码开发平台+AI

引言

在数字化转型的浪潮中,开发效率成为了企业竞争的关键因素。低代码开发平台结合 AI 技术,为开发者提供了一种全新的开发模式,能够显著提高开发效率,降低开发成本。本文将介绍如何利用低代码开发平台结合 AI 进行快速代码开发,并通过实际案例展示其强大的功能。

一、低代码开发平台概述

低代码开发平台是一种可视化的应用开发工具,通过拖拽组件、配置属性等方式,能够快速构建应用的基本框架。结合 AI 技术,低代码开发平台可以实现更智能的代码生成、自动化的业务流程设计以及智能化的数据分析等功能。

二、AI 在低代码开发中的应用

AI 技术在低代码开发平台中的应用主要体现在以下几个方面:

  1. 智能代码生成:通过自然语言处理技术,将用户的需求描述转换为代码逻辑,自动生成高质量的代码。

  2. 自动化流程设计:利用机器学习算法,分析业务流程数据,自动生成优化的业务流程模型。

  3. 智能表单设计:根据用户的需求,自动生成符合业务规则的表单,并支持动态调整。

  4. 智能数据分析:通过 AI 算法对数据进行分析,提供智能的数据可视化和报表生成功能。

三、实际案例:使用 JeecgBoot AI 低代码平台进行开发

JeecgBoot 是一款基于 SpringBoot 和 Vue3 的 AI 低代码平台,支持微服务架构,提供了丰富的低代码和 AI 功能。

1. 环境准备

  • JDK 17

  • Maven 3.8.6

  • Spring Boot 3.1.0

  • JeecgBoot 最新版本

2. 项目搭建

  1. 克隆项目仓库

    
    git clone https://github.com/jeecgboot/JeecgBoot.git
    
    
  2. 导入接口项目到 IDE

    使用springboot启动类启动
    在这里插入图片描述
    3 导入前端项目到vs code
    执行项目

# 安装依赖
pnpm install

# 运行项目
pnpm dev

3. 快速开发

打开浏览器,访问 http://localhost:3000,使用管理员账号登录,开始进行快速开发

1 通过AI快速将表结构需求转为数据库sql
在这里插入图片描述
2 **快速开发 **:
**导入刚才新建的表 **:
在这里插入图片描述
**开始快速生成前后端代码 **:
在这里插入图片描述
**将生成好的代码导入对应的目录位置 **:
在这里插入图片描述

4. 部署与运行

**代码重启后就可以看到刚才生成好的功能 **:
在这里插入图片描述

五、总结与展望

低代码开发平台结合 AI 技术,为开发者提供了一种高效、智能的开发方式。通过实际案例,我们看到了 JeecgBoot 结合AI 在快速开发中的强大功能,两者结合至少可以帮我们省去60%的开发时间、大大的降低了企业开发成本以及提升了效率。未来,随着 AI 技术的不断发展,低代码开发平台将更加智能化,为开发者带来更多的便利和创新。

参考文献

内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
### 关于PAT Basic Level Practice的测试点及题目解析 #### 题目难度分级 PAT(Programming Ability Test)是由浙江大学举办的计算机程序设计能力考试,分为不同级别。其中乙级即Basic Level主要面向初学者,考察基本编程技能[^1]。 #### 测试点特点 对于PAT Basic Level中的某些特定题目而言,其测试点设置较为严格。例如,在处理字符串匹配类问题时,需要注意算法逻辑中何时应当终止循环以防止不必要的重复计算;而在涉及数值运算的问题里,则可能因为边界条件而增加复杂度[^3]。 #### 编程语言的选择影响 值得注意的是,尽管大部分简单题目可以作为学习某种新语言的良好实践材料,但在实际操作过程中可能会遇到由于所选语言特性而导致难以通过全部测试点的情况。比如Java在面对部分效率敏感型试题时表现不佳,这可能是由于该语言本身的执行速度相对较慢以及内存管理方式等因素造成的。因此有时不得不转而采用其他更适合解决此类问题的语言版本来完成解答[^2]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100000]; int c=1; void getPrime(){ int flag=0; for(int i=2;i<105000;i++){ flag=1; for(int j=2;j<=sqrt(i);j++){ if(i%j==0){ flag=0; break; } } if(flag==1) a[c++]=i; } } int main(){ int m,n,i,t=1; scanf("%d %d",&m,&n); getPrime(); for(i=m;i<=n;i++){ if(t%10==1){ printf("%d",a[i]); t++; }else{ printf(" %d",a[i]); t++; } if((t-1)%10==0) printf("\n"); } return 0; } ``` 上述C++代码展示了如何实现一个简单的质数打印功能,并且针对输出格式进行了特殊处理以满足特定要求。这段代码很好地体现了编写高效解决方案的重要性,尤其是在应对像PAT这样的在线评测系统时[^4]。
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