低代码/无代码可以降低程序员哪些门槛?

简化编程:优化语言、组件化与云计算趋势

现在程序员总体而言,拿着很高的工资,算是整个互联网产业发展的一批受益者,虽然经常要加班... 讲真,其他行业,要不就是根本没得加班,要不就是加班也没有几个钱。

编程这个事情,发展了这么些年,一直都在寻求改变,一直也都变化不大,我们现在用的主流编程语言很多都是30年以前的。那哪些地方可以优化?简化?(提升效率,也不免降低门槛。)

1、“可以去掉语法,保留逻辑”:程序员编写程序本身就是一个“创造过程”,这里面最核心的是“逻辑”,也就是解决问题的方法;这个过程暂时是无法取代的(如果被AI取代了,那将是另外一个世界,不引申了),但是“繁琐的语法”,“编写代码过程”,“各种单词拼写”,这些我觉得都可以去掉,而且语言种类又多,框架又多,给编程学习带来很大不便。这些可以去掉!

举个例子:一些后台程序员,也就是学了一个Go或Java语言,其实既不懂业务,程序也很随意,更谈不上架构,本来不怎么复杂的业务,最后建了几百张表,无数字段和join,最后弄的跟麻线团一样,走了...再换一家公司做,又要求开很高工资,再循环一次...我觉得这不公平。

2、“组件化”:特别是用面向对象的“原子组件”,和可创建的组件机制,来使代码量更低,这个很多大公司都在用或做类似探索,低代码/无代码很多产品都是这个方向的,其中我觉得Salesforce的lightning App builder和iVX做的最好,Oracle的App Builder也做的不错。无论有没有“低代码”这个概念,他们一早就开始这么去做了。

3、“云计算+低代码”:这个方向没有问题,现在云计算技术已经基本成熟,一定比一些公司后台程序员开发的效果要好很多,无论是资源弹性、速度、成本上都有优势。而且这个方向是被验证过的,只是以后云的操作不需要后台程序员而已,“操作服务器”“增加API/字段/表”都是自动的,低代码开发者就完全OK了。

总结一下:总体来说“核心逻辑,包括业务逻辑”和“核心判断”不能简化,其他应该都可以去掉。什么是“核心判断”,例如,什么服务应该做成微服务?什么是普通服务?这个判断还是人做。另外,凡是“什么什么 aaS” 这种类型,FaaS BaaS IaaS PaaS iPaaS hpaPaaS aPaaS...,都是可以编程无感知的。都是减少编程工作的方法~~~

发展的趋势,肯定是“代码量越来越少”“学起来越来越容易”,低代码/无代码如果真的实现,对无数编程后台者或新近学编程的人是巨大福音。

新手要学编程,或学校教学,可以参考一下:iVX(基本实现无代码语言,非常强大)、无远(生成PHP)、J NPF、活字格、牛刀等,以上灵活性都较强。其他都是领域内低代码(表单/Bi/工作流),这些和编程语言没什么关系,只能算是业务SaaS工具的集合。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值