力软快速开发平台推荐功能之表单应用

本文介绍了力软快速开发平台中表单功能的实现方法。该平台表单设计模板有11个大类,可按需添加类别,且有分类管理及模板操作功能。还涉及表单功能关联,最终生成表单实例供实际使用,基本介绍完了表单应用模块。

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表单在企业信息系统中的应用比较常见,那在力软快速开发平台中如何较为便捷的实现表单功能呢,我们接下来做一个基础演示。

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1.表单设计

表单设计模板共提供有11个大类,基本涵盖了常用表单形式,同时可以根据自身需求添加相关类别

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表单分类管理,提供增、删、改等基础功能

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在表单的每个类别中,含有相关模板,同样包含增、改、删、预览、启用、禁用、记录查看等功能

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2.表单管理

表单功能关联

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3.表单实例

表单实例为最终生成功能,表单经过设计、关联后,在这里实际使用

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那么,到这里,力软快速开发平台的表单应用模块便基本介绍完了。

 

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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