为什么需要无代码

        在当今社会,企业往往会根据自身的不同需求而开发出不同系统。但是,由于传统的开发方式过于强调标准化,往往导致开发出来的系统缺少个性,而难以满足企业需要,最后逐渐淹没到闲置系统的海洋中。那么,为满足用户的个性化开发需求,灵活易用、便于调整的系统开发平台便应时而生。

无代码平台技术大大降低了对应用开发人员的要求,能够有效将精力聚焦于业务逻辑,大大提高了开发效率。

      说了这么多无代码的优势,那么无代码是什么呢?无代码是基于现在都向着可视化发展的一种概念,软件可视化快速开发平台是一种基于页面可视化配置引擎式快速构建软件的平台,该平台在船舶行业领域内具有创先性。通过平台可以降低开发人员的技术能力要求,极大缩减代码甚至可以实现无代码开发完整软件。基于开发平台开发的上线软件包括中船军工建设项目管控系统、中船固定资产投资管理系统、中船产品质量信息系统、某大型船厂智能管家系统等,支撑软件的开发上线结果表明,软件可视化快速开发平台可以极大提升软件开发效率,降低软件开发成本,并且软件具有良好的稳定性和扩展性。

      没有编码知识或经验的人也可以轻松使用无代码平台,对于非技术人员而言,他们可以在将想法提交给I T 部门进行全面开发之前,使用无代码平台来搭 建所需的原型 。一方面,无代码开发平台无需编写代码就能构建软件应用。它不要求开发人员具备任何传统编程语言的知识,而是提供了一种可视化的应用开发方法。这让更多人,尤其是精通技术的业务人员可以开发应用。另 一方面,无代码开发平台致力于帮助专业和非专业开发人员高效创建应用,提高生产力。通过平台即服务(PaaS)的方式,这两种开发平台都削减了环境搭建以及基础设施维护的成本

      所以说,无代码的产生,是适应时代发展的步伐,我们不应该抱异类的眼光去看待无代码,无代码只会帮助社会的发展,减少人力,物力,时间的耗费。如果你对无代码平台产生了兴趣,可以点击下方的链接,来跟上时代的步伐,一起学习无代码是如何运用的吧。

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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