DeepFig vs 传统开发:效率提升300%的秘诀

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    开发一个博客系统后台管理界面,要求实现以下功能:文章列表展示(带分页)、文章CRUD操作、分类管理、用户评论审核。分别使用DeepFig和传统方式实现,记录每种方式所需时间和代码量,生成对比报告。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在开发一个博客系统后台管理界面,功能包括文章列表展示(带分页)、文章CRUD操作、分类管理、用户评论审核等。为了验证不同开发方式的效率差异,我分别使用了DeepFig网页版和传统手动开发方式来实现相同的功能,并记录了每种方式所需的时间和代码量。下面是我的对比报告和实际体验分享。

  1. 项目背景与需求分析
  2. 博客系统后台管理界面是内容管理的核心,需要高效、稳定且易于维护。
  3. 主要功能点包括:文章列表分页展示、文章的增删改查(CRUD)、分类管理(增删改查)、用户评论的审核与管理。
  4. 传统开发方式通常需要手动编写前端和后端代码,调试和联调耗时较长。

  5. 传统开发方式实现

  6. 前端开发:使用React框架搭建页面,编写组件实现文章列表、表单提交、分页逻辑等,耗时约2天。
  7. 后端开发:基于Node.js和Express搭建API,实现数据库操作和接口逻辑,耗时约3天。
  8. 联调与测试:前后端联调、修复Bug、优化性能,耗时约1天。
  9. 总耗时:6天左右,代码量约2000行(前端1200行,后端800行)。
  10. 痛点:手动编写大量重复代码,调试过程中容易出错,维护成本高。

  11. DeepFig网页版实现

  12. 界面搭建:通过DeepFig提供的可视化工具,拖拽组件快速生成页面布局,耗时约1小时。
  13. 功能配置:在DeepFig中直接配置表单字段、分页逻辑和API绑定,耗时约2小时。
  14. 数据库与API:DeepFig自动生成后端API和数据库模型,无需手动编写代码,耗时约1小时。
  15. 总耗时:4小时左右,代码量几乎为0(DeepFig自动生成代码,用户无需关注)。
  16. 优势:无需关注底层实现,专注于业务逻辑,开发效率显著提升。

  17. 效率对比分析

  18. 时间成本:传统开发耗时6天,DeepFig仅需4小时,效率提升约300%。
  19. 代码量:传统开发需编写2000行代码,DeepFig几乎无需手动编码。
  20. 维护难度:传统开发代码量大,维护复杂;DeepFig生成的代码结构清晰,易于扩展和修改。
  21. 适用场景:对于中小型项目或快速原型开发,DeepFig的优势尤为明显。

  22. 实际体验与优化建议

  23. DeepFig的可视化工具极大简化了开发流程,尤其是对非专业开发者非常友好。
  24. 传统开发方式虽然灵活,但在重复性工作上耗费大量时间,适合对性能或定制化要求极高的场景。
  25. 未来可以尝试将DeepFig与传统开发结合,比如用DeepFig快速搭建原型,再手动优化关键部分。

  26. 平台体验分享 这次开发体验让我深刻感受到工具对效率的影响。通过InsCode(快马)平台,我不仅快速完成了项目,还发现其内置的AI辅助功能(如代码生成和调试建议)非常实用。对于需要快速上线的项目,这种低代码平台简直是救星。 示例图片 一键部署功能更是省去了繁琐的服务器配置,直接生成可访问的链接,特别适合演示和测试。如果你是开发者或团队负责人,强烈推荐试试这种高效的工具链。

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    开发一个博客系统后台管理界面,要求实现以下功能:文章列表展示(带分页)、文章CRUD操作、分类管理、用户评论审核。分别使用DeepFig和传统方式实现,记录每种方式所需时间和代码量,生成对比报告。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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