软件开发平台知乎(软件开发平台知乎推荐)

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本篇文章给大家谈谈软件开发平台知乎,以及软件开发平台知乎推荐对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、程序员有哪些交流平台或社区啊?

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程序员有哪些交流平台或社区啊?

社区的话,开源,csdn,知乎,博客园,涵盖面比较广,但是弊端就是交流的不及时,不能快速解决问题,新出的APP,能高频率的一起交流,像是现在的问啊,就是这样,而且也可以回答别人的问题,锻炼下自己的能力,关键答题还能赚钱,我用过了,你也可以去试试。

可以快速入门的低代码软件开发平台有哪些?

低代码开发平台是无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。它的强大之处在于,允许终端用户使用易于理解的可视化工具开发自己的应用程序,而不是传统的编写代码方式。构建业务流程、逻辑和数据模型等所需的功能,必要时还可以添加自己的代码。完成业务逻辑、功能构建后,即可一键交付应用并进行更新,自动跟踪所有更改并处理数据库脚本和部署流程,实现在 IOS,Android,Web 等多个平台上的部署。

如国内的低代码开发平台有 天翎myapps、起步、炎黄、普元等等参考

为什么现在越来越多的软件开发使用java 知乎

没有什么合不合适的,选定那种语言写桌面应用一般都是看OS的,java在跨平台方面其实是有优势的。就是运行是消耗的内存较多。jdk6之后jvm的运行速度还算不错。其实很多工具类别的软件都是用java编写的。Java的桌面程序并不少,其中最为知名的莫过于Eclipse,java游戏中最有名的就是“我的世界”MC了。在Linux和Mac下,Java程序的比例远高于Windows下。只不过在windows环境下java编写的桌面应用一般没有那么多酷炫效果。

“Java不适合写桌面应用”的说法有一定道理,论调的主要背景是供Windows下使用的企业桌面应用的开发。由于一些历史和定位的原因,对于这种GUI程序的需求,Java的优势不明显,劣势比较明显。因为java必须在jvm上运行,而对于一般人来说安装jre也是一个不小的负担,毕竟不容版本的jre混装容易出现问题。

机器视觉方面有哪些好的开发平台?各有什么特点

作者:知乎用户

链接:

来源:知乎

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转自知乎:

机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”

软件平台:

1.VC:最通用,功能最强大。用户多,和windows搭配,运行性能较好,可以自己写算法,也可以用工具包,而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。

2.C#:比较容易上手,特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多,已经逐渐成为流行的使用平台了,算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。

3.LabVIEW:NI的工具图形化开发平台,开发软件快,特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师,由于使用labview进行测试测量的广泛性,所以都有labview的基础,再调用NI的Vision图像工具包开发,开发周期短,维护较为容易。

4.VB、delphi:用的人越来越少了。

5.其他:java等没有看到人用过。

工具包:

1.halcon:出自德国MVTech。底层的功能算法很多,运算性能快,用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。

2.VisionPro:美国康耐视的图像处理工具包。性能大多数算法性能都很好,性能上没有和halcon直接对比过,但是开发上手比halcon容易。

3.NI Vision:NI的特点是自动化测试大多数需要的软硬件都有解决方案,有点事软件图形化编程,上手快,开发周期快,缺点是并不是每个软件都非常厉害。视觉工具包的优势是售价比大多数工具包或者算法的天文数字便宜了不少,而且整个工具包一个价格,而不是一个算法一个算法地卖,性能方面在速度和精度没有前两种软件好。

4.MIL:加拿大maxtrox的产品,是Matrox Imaging Library 的简写。早期推广和普及程度不错,当前似乎主要用户还是早期的做激光设备的一些用户在用,所以用于定位的较多。

5.CK Vision。创科公司的软件包,相对前面几个工具包来说价格优势比较明显,另外机器视觉需要的功能也基本都有,所以在国内自动化设备特别是批量设备同时需要保护版权的企业而言,用量很大,推广也不错。

6.迈斯肯:迈斯肯的视觉主要产品还是条码阅读一类,图像工具包没有用过,不了解,不评价。

7.OpenCV:感觉openCV更多的还是用在计算机视觉领域,在机器视觉领域其实不算太多,应为机器视觉领域当前主要的应用还是定位、测量、外观、OCR/OCV,感觉这几项都不是opencv的专长。

8.其他:其他还有一些厂家的图像工具包,要么市场影响力不大,要么本人没有用过,不评价。

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