使用低代码系统的意义与价值主要体现在哪里?

使用低代码系统的意义与价值主要体现在以下几个方面,这些观点基于驰骋低代码设计者的专业洞察和行业经验:

  1. 快速原型创建
    • 低代码平台通过提供图形化界面和预构建的模块,极大地加速了系统原型的创建过程。这意味着企业能够更快地验证业务想法,减少市场等待时间,抓住商业机会。
  2. 降低开发成本
    • 减少了高级开发人员的直接参与,因为低代码平台简化了开发流程,降低了技术门槛。这使得企业能够用更少的资源完成更多的开发工作,从而降低开发成本。
    • 同时,由于减少了复杂编程的需求,也降低了对昂贵专业技能的依赖,进一步降低了成本。
  3. 优化人力资源配置
    • 虽然低代码平台可能减少了测试人员的直接数量,但并不意味着测试工作被忽视。相反,它使得测试工作更加高效,因为许多问题在开发阶段就被低代码平台内置的验证和检查机制所解决。
    • 更重要的是,低代码平台突出了实施人员和项目经理的力量。他们可以利用平台提供的强大功能,更加专注于业务逻辑的实现和项目的整体管理,而不是陷入技术细节中。
  4. 提高交付质量和开发效率
    • 驰骋低代码平台结合AI的力量,为实施人员提供了精准的需求定位和逻辑检查功能。这不仅减少了人为错误的可能性,还提高了系统的稳定性和可靠性。
    • 通过自动化和优化开发流程,低代码平台显著提高了开发效率,使得企业能够更快地响应市场变化,满足客户需求。
  5. 增强业务敏捷性和创新能力
    • 低代码平台使得非技术人员也能够参与到应用开发中来,这增强了企业的业务敏捷性。业务人员可以直接根据市场需求调整系统功能,而无需等待技术团队的响应。
    • 同时,低代码平台提供的快速原型创建和迭代能力也促进了企业的创新能力,使得企业能够更快地推出新产品和服务,抢占市场先机。

使用低代码系统的意义与价值在于快速原型创建、降低开发成本、优化人力资源配置、提高交付质量和开发效率以及增强业务敏捷性和创新能力等方面。这些优势使得低代码平台成为推动企业数字化转型和创新的重要工具。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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