低代码助力软件开发

低代码开发工具正在日益变得强大,它正不断弥合着前后端开发之间的差距。对于后端来说,基于低代码平台开发应用时,完全不用担心前端的打包、部署等问题,也不用学习各种框架(Vue、React、Angular等等),甚至不需要掌握 HTML 或 CSS。

低代码工具易于操作,旨在将开发数据看板、自定义表单、管理面板、数据库等内部工具变得更加容易,为此节省大量的时间、精力和资源。在低代码平台里,你不必再花大量时间去设计,可以使用现成的组件,利用拖放界面和预构建的 UI 组件(如图表、表单字段、表格、地图等)来开发前端。低代码能够快速开发诸如员工入职、客户支持、库存管理等内部系统,很大程度上帮助后端工程师克服了学习如何编写丰富的前端代码的障碍。

一、低代码如何快速开发?

以JNPF低代码平台为例,低代码具备以下优势特征:

1.可视化开发

低代码平台提供了可视化的开发环境,允许用户使用拖放工具和代码的可视化表示形式(如流程图、图表和表单)创建应用程序。这使得开发过程更加直观和易于访问。JNPF内置了50余种可复用控件,上千款UI图表配置,自由发挥,通过简单的拖拽,即可创建表单,让不懂代码的普通人也能够快速搭建。

2.预构建的组件和模板

平台内带有各种预构建的组件和模板,可以快速集成到新的应用程序中。这不仅加快了开发过程,还确保了使用久经考验的组件,最大限度地减少了潜在的问题和漏洞。

3.集成的开发和测试工具

平台通常包括内置的开发和测试工具,使开发人员能够以简化的方式轻松构建、测试和部署应用程序。这种集成有助于协作,减少错误,并确保整个应用程序生命周期的质量一致。

4.跨平台兼容性

许多平台支持开发可跨多个平台(如 Web、移动和桌面)运行的应用程序。此功能允许开发人员创建一次应用程序,并让它们在各种设备上工作,而无需额外的自定义或开发工作。

5.可伸缩性和可扩展性

解决方案通常提供内置的可伸缩性和可扩展性功能,使应用程序能够增长并适应不断变化的业务需求。这包括添加自定义功能或与其他系统集成的能力,使平台成为软件开发的多功能和面向未来的选择。

二、前后端分离的开发框架

作为一款基于Java Boot/.Net Core构建的简单、跨平台快速开发框架。JNPF平台前后端封装了上千个常用类,方便扩展;集成了代码生成器,支持前后端业务代码生成;框架集成了表单、报表、图表、大屏等各种常用的Demo方便直接使用;后端框架支持Vue2、Vue3;系统即可本地化部署,也支持K8S部署。

技术架构

1、数据库兼容:MySQL(默认)、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、达数据库、人大金仓数据库

2、分布式文件存储:兼容 MinIO 及多个云对象存储,如阿里云 OSS、华为云 OBS、

七牛云 Kodo、腾讯云 COS 等

3、后端基于IDEA + Eclipse +Spring Tool Suite 等开发。

4、前端基于Node.js+Vue + TypeScript +Vite+Pinia+Pnpm+ Element-ui等开发。

5、移动端开发 Node.js 开发

部署方式

  • jar 
  • Docker/Docker-Compose

应用入口:http://www.jnpfsoft.com/?csdn,你有空的话可以自行尝试搭建。

三、小结

低代码开发模式和平台通过加速开发周期、降低技术门槛、提升效率和灵活性,成为企业应对数字化转型的重要工具。它使开发人员能够更快速地构建应用程序,并满足不断变化的业务需求。然而,低代码平台并不适用于所有类型的应用程序,对于一些复杂的业务需求或特定的技术要求,传统的手写代码仍然是更好的选择。因此,在选择低代码平台时,企业需要根据自身需求和项目特点进行综合评估,并选择最合适的开发模式和工具。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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