企业级飞速低代码 | 这5个理由让软件架构师积极拥抱低代码
从避免技术债务到简化和整合业务流程到解锁单体系统,低代码提供了速度和灵活性。软件开发者和架构师曾经有理由对低代码技术持怀疑态度,但今天,许多成熟的低代码平台使敏捷开发团队能够提高生产力、增加质量、并频繁部署。开发人员使用低代码技术来构建应用程序、客户体验、门户网站、搜索体验、工作流集成、数据管道、数据流、仪表板、测试自动化、机器学习模型和其他解决方案。"低代
WeiSha100 WeiSha100
2年前
网校系统搭建源码
有视频点播,直播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,可以二次开发,内网部署和外网部署都可以,有部署文档,搭建起来比较简单!1、视频点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、直播:对接七牛云端口,千人在线流畅直播,可录制保留为在线点播视频3、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题4、考试:多场景考试设置,有模拟考和正式考,客观题考完自动出成绩,
java_wxid java_wxid
4年前
Zookeeper分布式锁?
客户端A要获取分布式锁的时候首先到locker下创建一个临时顺序节点(node_n),然后立即获取locker下的所有(一级)子节点。此时因为会有多个客户端同一时间争取锁,因此locker下的子节点数量就会大于1。对于顺序节点,特点是节点名称后面自动有一个数字编号,先创建的节点数字编号小于后创建的,因此可以将子节点按照节点名称后缀的数字顺序从小到大排序,这样
利用ChatGPT提升测试工作效率——测试工程师的新利器(一) | 京东云技术团队
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码(注意代码安全)后生成测试用例,还可以辅助生成代码,接口测试用例,自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象等等问题依然在探索中,迈开第一步后依然任重而道远。
Python进阶者 Python进阶者
1年前
Python自动化办公的实际需求——把Excel里面的数字改成对应的成绩档次,优良中差四挡(上篇)
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【瑜亮老师】分享了一个小需求,给大家练练手。问题如下:成绩表中有3个sheet,大体上题目是从易到难。要求:把里面的数字改成对应的成绩档次,优良中差四挡。4个档次:100分为“优”,8099分为“良”
邢德全 邢德全
11个月前
精选一款/开源MES生产制造执行系统
MES系统是数字化车间的核心。MES通过数字化生产活动过程可以控制,借助自动化和智能化技术教学手段,实现车间制造成本控制智能化、生产经营过程透明化、制造装备数控化和生产产品信息集成化。车间MES主要内容包括车间管理会计系统、质量风险管理研究系统、资源环境管理操作系统及数据采集和分析软件系统等,由技术创新平台层、网络层以及相关设备层实现。
小万哥 小万哥
10个月前
Kotlin 字符串教程:深入理解与使用技巧
Kotlin中的字符串用于存储文本,定义时使用双引号包围字符序列,如vargreeting"Hello"。Kotlin能自动推断变量类型,但在未初始化时需显式指定类型,如varname:String。可通过索引访问字符串元素,如txt0获取首字符。字符串作为对象,拥有属性和方法,如length获取长度,toUpperCase()转大写。可使用compareTo()比较字符串,indexOf()查找子串位置。字符串中嵌入单引号表示文本内的引号,如"It&39;salright"。使用或plus()
探索未来之路,激发AI创新活力!“天翼云息壤杯”高校AI大赛北京区域赛开赛!
11月23日,备受瞩目的“天翼云息壤杯”高校AI大赛北京区域赛在清华科技园拉开帷幕。本次大赛由中国电信携手华为公司、中国自动化学会、中国通信学会、中国图象图形学学会以及全球计算联盟联合主办,众多重量级机构、院士、权威专家全程参与,多方合力探索人工智能技术的创新与发展。启动仪式共吸引来自北京各高校、科研院所的业界专家、参赛师生、企业代表约300人参会。
WeiSha100 WeiSha100
2年前
技能培训类平台搭建源码
这是一个开源版的技能培训类平台源码,有部署文档,有视频点播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,测试可二次开发,搭建起来比较简单,可私人部署培训类平台!1、点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题3、考试:多场景考试设置,客观题考完自动出成绩,主观题教师端可批改,批量导出成绩4、督学:拖进度条无效,精确统
亚马逊云科技的MLOps新实践,会给我们哪些启发?
20年前,软件行业在数字化演进的道路上,从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用,在各种规模化交付方面的挑战之下,诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等,而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务,运维团队,建立起一个标准化的模型开发,部署与运维流程,使得企业组织能更好