“自主定制”或将成为企业信息建设的新方向

企业级快速开发平台趋势
随着企业信息化需求的快速增长,企业级快速开发平台成为解决信息化建设难题的关键。这类平台降低了技术门槛,支持灵活定制,满足企业个性化需求,有效降低建设成本。定制类平台融合编码与配置优势,提供高效开发体验,支持主流数据库与系统集成,拓展能力强。

随着计算机和信息化技术的发展,企业的信息化建设日趋完善,企业管理对信息化的依赖程度也越来越高。ERP、OA、BPM等系统,作为企业信息化的标配,一直以来占据着企业信息管理的核心地位。

由于这类应用涉及的业务庞杂,开发实施周期长,系统实施难度大,对专业化程度要求也很高,项目落地时离不开行业软件厂家的支持,大部分项目由软件厂商负责实施开发,并提供后期的技术支持和系统维护,因此,整个系统的建设成本基本在百万级别以上,对多数企业来说,是非常有挑战的。

同时,由于此类系统多为标准化产品,个性化定制难度太大,后期业务变更也涉及到系统调整和技术维护等,因此,企业对软件厂家的依赖性太高,容易形成捆绑,从而产生一系列问题和费用。

在企业信息化发展同时,企业信息化技术人员和业务人员在对计算机技术掌握方面也有了很大的提高。据不完全统计,全国80%以上企业信息化技术人员能够熟练使用Office办公三大利器Excel,Word和PPT软件,并具有数据库基本知识和编程语言基础。那么,员工掌握的这些技能,如何转化为实际成生产力,以满足企业日趋增长的信息化需求,这是一个值得研究的课题。

目前,企业级快速开发工具,正深得“企业开发者”的青睐,此类产品具有技术门槛低、快速开发、灵活定制等优势,使得在传统企业中,以往以硬件设备维护、系统维护为主要工作内容的企业信息化人员,有了一展才华、实现自我价值的机会。

据市场统计,目前面向企业的快速开发平台主要分为三个大类:

  • 编码类

通过对JAVA、VB等开发语言进行高度封装或者汉化,开发人员可以快速调用接口或方法,生成系统,同时生成源代码。该类系统虽然强调快速,但是对开发人员的编程思维要求太高,学习难度偏高。该类平台市场定价一般为几十万到百万不等。

  • 配置类

通过对文本、复选框、表格等页面组件进行了高度封装,设计者只需拖拽组件到页面,进行简单的逻辑和数据配置,即可完成一个简单的表单设计。该类系统设计难度低,易操作,但在处理复杂的业务逻辑运算时,会捉襟见肘。费用上,多以云平台为主,按年租计算;

  • 定制类

定制类工具集中了编码类平台和配置类平台优势,是可以实现快速开发复杂业务逻辑的综合开发平台。系统界面组件采用拖拽式设计,效率高;通用命令既支持封装命令,也支持自定义JS命令;数据源支持各种数据库,支持利用Java在前端做复杂逻辑运算;该类平台考虑了不同技术水平的“企业开发者”,同时也考虑到了复杂多变的企业信息化需求场景。

以软博会十佳优秀产品“活字格Web应用生成平台”为例,我们重点分析一下,作为定制类的企业级快速开发平台的优势:

  • 技术门槛低

提供类 Excel 的可视化设计界面,只要会使用 Excel,就能轻松上手,最大限度降低学习成本。

  • 可灵活定制

提供非常灵活的定制能力,可以根据企业个性化需求定制各种Web系统,如生产管理、进销存、项目信息管理、车辆设备管理、人事考勤管理、出差管理、会议室预定等各种系统。

  • 支持主流数据库

支持SQL Server、MySQL、Oracle 等当前主流的数据库,支持对OA、ERP、CRM等其他业务系统的数据查询与填报。

  • 完整的权限管理

提供完善的用户管理和组织结构管理,以及页面权限认证管理体系,满足企业精细的权限管理需求。

  • 支持二次开发和系统集成

支持Java、CSS代码及源文件引用,提供API,支持与微信、钉钉等其它业务系统集成。

  • 强大的拓展能力

提供丰富的开发接口,支持插件管理,支持即插即用的软件开发模式。

据中国企业信息化协会统计,企业信息化需求正以每年超过20%的速度快速增长,而选择通过工具自主定制系统的企业增长速度却超过这个速度。“自主定制”可以有效的降低企业信息化建设成本,满足灵活多变的信息化需求,减少需求沟通成本,节省维护成本,是企业值得尝试突破的一种信息化建设模式。

企业“自主定制”信息化建设意识的觉醒,必将会把中国企业信息化建设推向新的高峰。

关于葡萄城

赋能开发者!葡萄城公司成立于 1980 年,是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理系统设计工具于一身的软件和服务提供商。西安葡萄城是其在中国的分支机构,面向全球市场提供软件研发服务,并为中国企业的信息化提供国际先进的开发工具、软件和研发咨询服务。葡萄城的控件和软件产品在国内外屡获殊荣,在全球被数十万家企业、学校和政府机构广泛应用。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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