破解低代码开发难题的方法与策略
随着企业数字化的不断深入,低代码技术已成为企业释放数字化创新能力的关键工具。很多企业客户也被低代码所宣传的快速开发、低维护成本所吸引。但实际落地过程中,最终经常因为以下几个问题而导致满意度大打折扣。
**一、他们需要定制功能,而低代码方案无法完全满足这一需求。**许多低代码方案只能满足大约80%的公司需求。剩下的20%是工具无法直接满足的。市场营销人员通常会让高管相信,这些工具能轻松解决剩下的20%,但实际上,这20%往往需要大量定制甚至难以实现。公司面临的选择是:这个工具的标准功能是否足够接近他们的需求,还是试图对工具进行改造以满足他们的特定需求?
**二、由于在产品特定甚至是专有的编程语言中实现了大量定制功能,企业面临着开发人才匮乏的问题。**为了满足需求,它们通常会转向对低代码工具进行改造。结果,企业最终获得了大量用于定制功能的特殊语言代码,但能够理解这种语言的人寥寥无几。因此,企业只能在狭窄的专业领域中寻找维护人员,而无法从广泛的开源语言开发者中进行选择。
**三、升级低代码平台可能会破坏已实现的定制功能。**要在不影响相关功能的情况下升级软件是相当困难的。低代码工具需要处理那些原本不是为其设计的用例,这些用例通常由任意代码实现。理论上,通过严格的API合约可以解决这个问题,但实际上很多工具在实际操作中会导致系统内部产生各种混乱,而不是实现预期的定制功能。
**四、在一系列的修改之后,底层数据库结构变得异常混乱。**很多公司在使用低代码工具来处理那些对底层数据进行精确分析至关重要的过程时,发现底层数据模型难以理解,比如无法明确user_attribute_47代表着什么意思,或者为什么将一个字段从应用程序的第一页搬移至第二页后,数据就会分散到不同的字段之中。
综上,虽然低代码在降低门槛,提高开发效率方面表现可圈可点,但以上企业落地过程中出现的这些问题却是不争的事实。或许,除了低代码厂商尽快优化产品输出解决方案外,目前市面上,有没有什么工具能够快速的缓解企业面临的这些问题呢?
作为“新一代数字化技术服务专家”,飞算科技多年来深耕于数字技术和人工智能技术领域,推出的全栈式全自动软件开发工具SoFlu软件机器人,改变了原来手工编码的作业模式,通过可视化拖拽方式以及参数配置就能实现等同于编写复杂代码的业务逻辑,在设计业务逻辑的同时就完成了微服务应用开发,做到“业务即图,图即代码”,实现“软件开发,十倍提效”。
看到可视化拖拉拽,很多人会将SoFlu软件机器人与目前市面上的低代码产品划上等号,但从产品能力而言,两者之间存在不小的差异:
1、应用场景:大部分低代码平台基于 BPM 流程引擎实现,本质上只能解决简单的工作流,以设计表单为驱动,无法实现复杂功能和逻辑,这也是上文提到的低代码方案只能满足大约80%的公司需求,剩下的20%是工具无法直接满足的原因之一;SoFlu软件机器人则不仅支持不同业务场景下定制化的小型应用开发,还能够支持如电商平台等复杂的大型应用系统开发。
2、流程覆盖:低代码平台大多基于脚本类语言设计,提供表单、流程、报表,供用户拖拽式生成应用,核心解决前端开发的可视化;SoFlu软件机器人则提供基于主流编程语言 Java 的可视化开发能力,能够覆盖前端+后端的可视化+配置化,同时支持全自动测试和全自动运维,实现软件开发流程的全栈式覆盖。
3、质量安全:使用低代码平台构建的应用通常与平台绑定,导致很多特性需要依托于特定的低代码平台才可以实现,用户对系统质量、安全和知识产权的掌控无法得到保证;SoFlu软件机器人则将开发成果的“所有权”完全交给用户,解决客户对于安全性和知识产权的担忧,同时提供系统质量保证。
通过对比不难发现,相较传统低代码平台,SoFlu软件机器人更加适合应用架构复杂、涉及众多流程环节、对系统质量和安全均有极高要求的企业级应用开发场景。因此通过SoFlu软件机器人实现符合企业需求的低代码平台的开发更是不在话下。
截止目前,SoFlu软件机器人已为包括金融、医疗、教育、零售等八大行业的上百家企业提供了技术服务,帮助企业解放生产力,低成本拥抱科技,加速数字化进程。
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Android 开发中 nodpi、xhdpi、hdpi、mdpi、ldpi 的概念 - 术语和概念 屏幕尺寸 屏幕的物理尺寸,基于屏幕的对角线长度(如 2.8 英寸、3.5 英寸)。 简而言之,安卓系统将所有屏幕尺寸简化为三大类:大、普通和小。 程序可以为这三种屏幕尺寸提供三种不同的布局选项,然后系统会以合适的方式将布局选项呈现到相应的屏幕上,这个过程不需要程序员用代码进行干预。 屏幕纵横比 屏幕的物理长度与物理宽度之比。程序只需使用系统提供的资源分类器 long(长)和 notlong(不长),就能为具有特定长宽比的屏幕提供配制材料。 分辨率 屏幕的像素总数。请注意,分辨率并不意味着长宽比,尽管在大多数情况下,分辨率表示为 "宽度 x 长度"。在安卓系统中,程序一般不直接处理分辨率。 密度 根据屏幕分辨率,沿屏幕宽度和长度排列的像素数量。 密度较低的屏幕在长度和宽度方向上的像素都相对较少,而密度较高的屏幕通常会在同一区域内排列很多甚至非常非常多的像素。屏幕的密度非常重要;例如,一个界面元素(如按钮)的长度和宽度以像素为单位,在低密度屏幕上会显得很大,但在高密度屏幕上就会显得很小。 独立于密度的像素(DIP)是指程序用来定义界面元素的抽象意义上的像素。它作为一个与实际密度无关的单位,帮助程序员构建布局方案(界面元素的宽度、高度和位置)。 与密度无关的像素在逻辑上与像素密度为 160 DPI 的屏幕上的像素大小相同,而 160 DPI 是安卓平台默认的显示设备。在运行时,平台会以目标屏幕的密度为基准,"透明 "地处理所有所需的 DIP 缩放操作。要将与密度无关的像素转换为屏幕像素,可以使用一个简单的公式:像素 = DIP * (密度 / 160)。例如,在 240 DPI 的屏幕上,1 个 DIP 等于 1.5 个物理像素。强烈建议使用 DIP 来定义程序界面的布局,因为这样可以确保用户界面在所有分辨率的屏幕上都能正常显示。 为了简化程序员在面对各种分辨率时的麻烦,也为了让各种分辨率的平台都能直接运行这些程序,Android 平台将所有屏幕以密度和分辨率作为分类方式,分别分为三类:- 三大尺寸:大、普通、小;- 三种不同密度:高(hdpi)、中(mdpi)和低(ldpi)。DPI 表示 "每英寸点数",即每英寸的像素数。如果需要,程序可以为不同的屏幕尺寸提供不同的资源(主要是布局),为不同的屏幕密度提供不同的资源(主要是位图)。除此之外,程序无需对屏幕尺寸或密度进行任何额外处理。执行时,平台会根据屏幕本身的尺寸和密度特性自动加载相应的资源,并将其从逻辑像素(DIP,用于定义界面布局)转换为屏幕上的物理像素。
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Java 类加载器的作用 - 简介:类加载器是 Java™ 中一个非常重要的概念。类加载器负责将 Java 类的字节码加载到 Java 虚拟机中。本文首先详细介绍了 Java 类加载器的基本概念,包括代理模型、加载类的具体过程和线程上下文类加载器等。然后介绍了如何开发自己的类加载器,最后介绍了类加载器在 Web 容器和 OSGi™ 中的应用。 类加载器是 Java 语言的一项创新,也是 Java 语言广受欢迎的重要原因之一。它允许将 Java 类动态加载到 Java 虚拟机中并执行。类加载器从 JDK 1.0 开始出现,最初是为了满足 Java Applets 的需求而开发的,Java Applets 需要从远程位置下载 Java 类文件并在浏览器中执行。现在,类加载器已广泛应用于网络容器和 OSGi。一般来说,Java 应用程序的开发人员不需要直接与类加载器交互;Java 虚拟机的默认行为足以应对大多数情况。但是,如果遇到需要与类加载器交互的情况,而您又不太了解类加载器的机制,就很容易花费大量时间调试异常,如 ClassNotFoundException 和 NoClassDefFoundError。本文将详细介绍 Java 的类加载器,帮助读者深入理解 Java 语言中的这一重要概念。下面先介绍一些基本概念。 类加载器的基本概念 顾名思义,类加载器用于将 Java 类加载到 Java 虚拟机中。一般来说,Java 虚拟机以如下方式使用 Java 类:Java 源程序(.java 文件)经 Java 编译器编译后转换为 Java 字节代码(.class 文件)。类加载器负责读取 Java 字节代码并将其转换为 java.lang 实例。每个实例都用来表示一个 Java 类。通过该实例的 newInstance 方法创建该类的对象。实际情况可能更加复杂,例如,Java 字节代码可能是由工具动态生成或通过网络下载的。 基本上,所有类加载器都是 java.lang.ClassLoader 类的实例。下面将详细介绍这个 Java 类。 java.lang.ClassLoader 类简介 java.lang.ClassLoader 类的基本职责是根据给定类的名称为其查找或生成相应的字节码,然后根据这些字节码定义一个 Java 类,即 java.lang.Class 类的实例。除此之外,ClassLoader 还负责加载 Java 应用程序所需的资源,如图像文件和配置文件。不过,本文只讨论它加载类的功能。为了履行加载类的职责,ClassLoader 提供了许多方法,其中比较重要的方法如表 1 所示。下文将详细介绍这些方法。 表 1.与加载类相关的 ClassLoader 方法
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MAX_LEN) {
int pivot = partition(arr, left, right);
quicksort_optimized(arr, left, pivot - 1);
quicksort_optimized(arr, pivot + 1, right);
} else {
// 使用插入排序处理小数组
}
}
```
- 合并相同值进行分割:在每次划分后,我们将与枢轴相等的元素聚集在一起,以降低后续迭代中的重复处理。例如:
原序列: 1 4 6 7 6 6 7 6 8 6
- 选取枢轴(6)并划分:1 4 6 7 1 6 7 6 8 6
- 划分结果(未处理相等项):1 4 6 6 7 6 7 6 8 6
- 处理相等项后的划分结果:1 4 6 6 6 6 7 8 7
- 下次划分得到的子序列:1 4 和 7 8 7
通过这样的优化,我们可以明显减少迭代次数,从而提高排序效率。">
改进版快速排序:针对部分有序列的策略与优化技巧" - 随机选枢轴:当数据部分有序时,传统快速排序通过固定枢轴可能导致效率低下。为此,我们采用随机选取枢轴的方法,代码如下: ```c int SelectPivotRandom(int arr[], int low, int high) { srand(time(0)); int pivotPos = (rand() % (high - low)) + low; swap(arr[pivotPos], arr[low]); return arr[low]; } ``` - 优化小数组交换:针对小且部分有序的数组,快速排序不如插入排序高效。因此,当待排序序列长度小于等于10时,我们会切换至插入排序: ```c #define MAX_LEN 10 void quicksort_optimized(int *arr, int left, int right) { int length = right - left; if (length > MAX_LEN) { int pivot = partition(arr, left, right); quicksort_optimized(arr, left, pivot - 1); quicksort_optimized(arr, pivot + 1, right); } else { // 使用插入排序处理小数组 } } ``` - 合并相同值进行分割:在每次划分后,我们将与枢轴相等的元素聚集在一起,以降低后续迭代中的重复处理。例如: 原序列: 1 4 6 7 6 6 7 6 8 6 - 选取枢轴(6)并划分:1 4 6 7 1 6 7 6 8 6 - 划分结果(未处理相等项):1 4 6 6 7 6 7 6 8 6 - 处理相等项后的划分结果:1 4 6 6 6 6 7 8 7 - 下次划分得到的子序列:1 4 和 7 8 7 通过这样的优化,我们可以明显减少迭代次数,从而提高排序效率。
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