低/零代码干掉了传统的开发模式

低代码:重塑IT开发新模式
随着业务需求的不断变化,低/零代码开发平台正迅速崛起,它们通过图形化界面和标准化配置,显著提高了开发效率,使得业务人员也能参与信息化开发。这种模式不仅加速了系统构建,还解决了传统开发模式下软件应用过多、过乱和数据孤岛的问题。

随着云计算和移动互联网的迅速发展,让IT系统和业务结合得更为紧密,当业务的可变性和定制化需求越来越高,也就倒逼IT开发能力变得更加敏捷。在这种情况下,由于每个大企业都有一定数量的开发者,其业务也都独一无二的,如传统软件厂商SAP、Oracle以往所做的Best Practice(最佳实践),即把一家公司成功经验复制到其他公司的做法,就不再行得通,这才出现了低/零代码开发迅速发展的趋势,因为只有低/零代码可以快速开发。事实上,低/零代码开发平台并不是为了颠覆开发者,而是为了让开发者从繁重的、重复的代码中解放出来,去参与更具有价值的开发环节。
与其说低/零代码开发平台会“干掉”开发者,不如说是干掉了传统的开发模式。

在这里插入图片描述

低/零代码开发平台,通过图形化界面交互实现应用搭建,可视化的操作,标准化的配置,既可以提高开发人员开发信息化系统的效率,同时也能满足无代码基础的业务人员进行信息化开发。
当然低/零代码平台并不是万能的,尤其是个性化时代,对于不同的需求,用户在平台遇到实现不了的配置,可以自定义开发,也就是说,可以根据需要自己开发出平台没有的功能。因此,企业可能需要将低/零代码环境与手工代码串联在一起。
像零代码开发平台ivx用自己开发平台开发过自己的官网、ERP、供应链、财务、OA、人力资源和项目管理的应用系统。
这种庞大的系统工程如果用传统开发方式,一般需要至少10人工作1年以上,而现在只需要2个人用6-8个月就能完成。
同时,低/零代码也能解决软件应用过多、过乱和数据孤岛的问题。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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