2024年软件的开发案例 篇1
如今的社区团购可谓非常火热，创业型公司不计其数，更有美团、阿里、腾讯插入。大部分都选择了app作为抢占市场的基石，那么对于小型创业公司或者小型团队没有大公司的实力该如何选择呢？答案是微信小程序。
微信小程序确实是一个不错的选择，微信小程序开发比app开发确实有着一些先天优越条件，比如开发成本低，开发周期短，不用安装客户端等。
今天我们拿亿联科技的一个微信小程序开发项目案例(菜街小程序)来说说微信小程序的成长过程。
1、站在用户的角度来思考，我要进入社区团购这个市场，我瞄准的是哪个群体的消费场景，我提供的产品档次属于哪个层面，和用户走进菜市场或超市，我有什么优势、、、、、通过这些思考来进行产品定位。
2、列出我的产品可能需要的功能，建立文档，比如首页功能，采购功能，用户功能，产品分类功能，活动优惠功能等。
3、每个功能相当于一个子系统，在子系统里要确定更多的子类功能，比如用户管理系统，其中有我的账户、地址、客户、设置、订单管理等等。
当确定好以后，进入UI设计，确定产品原型图。最终完成开发测试上线一系列的动作。这里我们抛下几个问题可以供大家思考。
1、如何设计能更好引导客户？
2、使用者对于分类偏好带来的影响是否要重新调整？
3、购买付款后产生的问题？
4、菜街相对于其他竞品的优势和劣势。
2024年软件的开发案例 篇2
我想，对于大多数接触过Python开发的同学，应该都对Pycharm有所耳闻，
功能丰富
便捷易用
它不仅有强大的而丰富的功能，而且默认配置非常完善，例如，工程路径、解释器、自动加载第三方包等，所以，不需要过多的配置，我认为，对于Python新手，Pycharm是一个绝佳的选择。
下面我就来介绍一下Pycharm的安装配置。1. Pycharm安装配置
IDE(Integrated Development Environment, 集成开发环境)，目前Python的IDE有很多，vs code、eclipse、atom、anaconda、IDEA等等，我个人不太推荐使用上述这些IDE，当然如果十分喜欢这些IDE也可以。对于初学者开发Python，我只推荐pycharm。毋庸置疑，这是Python最强大的IDE之一。跳转、关联第三方库、速度、集成度、debug等等，可以说pycharm在Python开发中大多数方面表现的都很优秀，而eclipse、anaconda、atom只是在某一个或几个方面表现还可以。首先eclipse需要额外配置Python插件，anaconda集成太多包，有很多是自己用不到的，太臃肿了，atom没用过，不过也不感兴趣，所以，我觉得使用这些IDE还不如配置一下vim。如果说不喜欢每种语言安装一个IDE，喜欢像eclipse这样支持不同语言的IDE，我支持使用IDEA，这和pycharm属于同一家的产品，很多特性有共通之处。pycharm优点：功能丰富提示速度快强大的书签和跳转功能高效的debug学生可以注册免费使用专业版...pycharm安装步骤：下载pycharm如果没有购买专业版，可以下载社区版免费使用：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windowswww.jetbrains.com如果有学校的邮箱，可以注册教育版，和专业版没什么区别：进行安装双击可执行文件、选择安装目录进行安装就行了。配置解释器setting->Project->Project Interpreter在红框位置选择上面安装的Python解释器要检查一下，因为Python默认是生成一个虚拟环境，使用虚拟环境中的解释器
上面仅仅介绍了Pycharm的安装和配置过程，除了上述基础配置外，要想晚上的了解Python配置，还需要学习一下一下几点，
pip源代理
虚拟环
当然，除了Pycharm，还有很多适用于Python开发的IDE，例如，
jupyter notebook
vs code
sublime
...这些也都是不错的IDE，每个同学可以根据自己的喜好进行选择。
2024年软件的开发案例 篇3
当企业需要管理软件的时候，是不是一定要花大量的钱和时间去找软件公司来开发呢？不是！软件是不是一定要让专业的程序员来开发呢？也不是！使用万立软件的快速开发平台，我们不懂技术，不写代码，一样可以轻松开发出强大的企业管理软件来。界面美观，操作简易的万立快速开发平台，让您省钱又省时，而且个性十足，轻松开发适合自己使用的管理软件！ 万立快速开发平台，让您不需要编写代码，不需要懂软件开发技术，就可以开发出拥有工作流引擎，图表分析等功能的应用软件。包括信息的录入、导入、导出、统计、查询、分析处理、报表输出、图形分析，还有可视化的界面设计、强大的业务流程等方方面面，是目前最好用的管理软件开发工具。只要您清楚自己的信息化管理需求，完完全全可以利用该平台开发出功能强大的企业管理系统。不是用传统的编程开发模式，而是给最终用户一种途径,就能灵活设计自己实用的管理软件。 万立快速开发平台不但界面非常美观，用起来更舒服，更轻松。能批量处理，就批量处理；能减少操作，就减少操作；能多简单容易，就有多简单容易。另外，企业需要什么样的信息化管理需求，我们就满足什么样的信息化管理需求。 万立快速开发平台具有高度的稳定性、开放性、通用性、灵活性。我们提供了多个实例供您学习，另外还有详细的视频教程，丰富的使用知识文档。我们已利用该平台开发出众多行业应用的管理软件。如：协同办公，业务支撑平台、协同办公系统（OA）、客户关系管理（CRM）、ERP、项目协作平台、协同资产管理、知识管理系统、进销存管理、大型培训管理系统、财务管理、销售管理、仓库管理系统、汽车维修管理、汽车销售管理、协同化人事工资管理、经营管理系统、在线贷款系统、投资管理系统、通用档案管理系统、企业电子商务系统、公文、人力资源管理系统、办公用品管理系统、生产制造管理系统、出租车管理系统、驾校管理系统、维修业务系统、学校教务管理等等众多管理系统，深受用户青睬。
2024年软件的开发案例 篇4
我有一个创意，需要软件的开发设计，怎样做能保障各方权益安全？
一，有这样几种方式可以选择
二，成败关键在于MVP，准确界定核心功能范围
三，实例分享
四，总结
世上无难事？软件开发算一个。
软件开发不简单，需求、设计、研发、部署，整个实施过程坑坑不断。
一，有这样几种方式可以选择
1，自建技术团队
优点：专属研发工程师，易于管理，责任感强，认同感高。
缺点：成本高，技术管理专业性强，需要配备完整的技术团队。
2，研发外包
优点：成本相对较低，适合早期初创团队的快速起步阶段。
缺点：质量无法保证，有投入没产出，往往停留在演示阶段，无法满足真实的上线运营要求。
3，有没有折衷方案？
与其外包，不如试试这样的方式：
1）研发管理、基础架构、系统实施，找一个技术大牛，也可以是技术合伙人。如果早期项目的吸引力不够大，可以采用兼职的方式，支付一部分费用。
2）基于成熟的开源项目，结合业务需求，快速定制开发。
3）最低团队配置：一个后端，一个前端，推荐大众化的技术栈，Java + Spring Boot后端 + Vue前端，中级水平，人力成本控制在5万一个月
4）快速开发MVP，一个月上线，验证商业模式
5）快速试错，成本可控
二，成败关键在于MVP，准确界定核心功能范围
分享MVP定义步骤：
1，写下产品的主要目标
2，定义主要的用户流程
3，定义每个阶段的功能列表
4，对功能分类并划分优先级
5，基于价值主张、核心假设，定义MVP
完成MVP定义之后，就可以开始编写用户故事了。三，实例
分享一个实例，话费充值管理系统，预估MVP开发成本6万。
APP客户端需求：
1.用户注册/登录，手机号码注册，发送验证码，设置登录密码
2.积分系统，用户成功充值10元积1分，显示积分总数，查询明细
3.充值系统，暂时人工客服手动处理，第二期开发对接渠道
4.不限制本人手机号码，第一期不需要实名认证
5.用户扫码付款，收款账户是公司的支付宝收款账户
后台管理：
1.充值，人工客服处理
2.异常订单处理，退款、退回积分、通知用户
3.充值成功，发送成功通知
4.系统收钱，支付宝账户
5.财务统计日报，总金额、成功金额，成功笔数，异常金额，异常笔数，订单列表
第一期MVP上线后，迭代开发第二期需求，待补充更多功能：
1，实名认证，个人三要素，姓名，身份证，手机
2，对接话费充值渠道
3，收款时支持微信渠道四，总结
标准化、产品化，才能降低成本。
定制化，才能满足业务需求。
如何把两个“便宜”都占了？
要依托更便捷的项目实施工具，也要实践更先进的软件工程理念。
这是个行业难题，很多人在探索，非常有价值。
我是Jext技术社区创始人，创业公司CTO，运营2个开源项目，输出技术服务，1个月上线MVP，快速验证商业模式，服务于早期初创团队。
1，分享软件研发知识和经验
2，搭建和管理技术团队，高效率，高产出
3，实践软件工程理念，实践云原生和DevOps，快速上线MVP验证商业模式
2024年软件的开发案例 篇5
首先问题就有理解偏差，人工智能不是软件，而是一项功能，或者说是能力。你要做的软件是通过人工智能的技术能力在一个特定的场景下完成某项任务。
至于如何学习，首先要掌握基础编程语言，以下任选其一要熟练掌握：
Python：被认为是所有AI开发语言列表中的第一位。Python相对简单易学，可以很容易地学习。此外python有很多AI相关的库，便于在机器学习等方面快速上手。
C++：已经非常成熟了，而且是最快的计算机语言，如果你的项目开发时间有限，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间，老司机优势显现无疑，游戏开发大部分都是用C++语言。
C ++适用于机器学习和神经网络。
Java：也是计算机语言的老司机之一，虽然褒贬不一，但是在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP（自然语言处理）和搜索算法，还适用于神经网络。
Lisp:相当古老的语言，差不多是在人工智能火起来之后才又回到众人眼中。有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。
但同时也因为它的古老，掌握的人不是大多数。
Python的课程是现在最火爆的，很多网课，从零开始学到高级课程全都有。对自学没有信心的话也可以参加社会上的线下培训班。一定要坚持下去。但总体来说市场上的课程还是有些乱，要边学便自己梳理知识体系。
其次要找好方向：
计算机视觉CV、自然语言处理NLP、机器学习ML这三个方向是最火的，但其中也涉及了很多更深的知识，比如神经网络、深度学习、强化学习等。
所以要有一定的数学基础：微积分、概论、线性代数；
其次是算法与模型，这也是重中之重，算法模型学不好以后会很痛苦，甚至有些方面完全不能理解。
此外，还要深入了解一些框架：
谷歌的Tensorflow:
TensorFlow是一个开源软件库，可以描述一幅数据计算的数据流图（data flow graph）,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。当前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。
Facebook 的 PyTorch：
与TensorFlow抗衡的学习框架，由 Facebook 的团队开发，并于 2017 年在 GitHub 上开源。
TensorFlow 和PyTorch的关键差异是它们执行代码的方式。这两个框架都基于基础数据类型张量（tensor）而工作。TensorFlow更像是一种语言，而PyTorch与Python结合的更紧密。
TensorFlow 是一种非常强大和成熟的深度学习库，具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。它有面向生产部署的选项，并且支持移动平台。另一方面，PyTorch 框架还很年轻，拥有更强的社区动员，而且它对 Python 友好。
所以如果你想更快速地开发和构建 AI 相关产品，TensorFlow 是很好的选择。建议研究型开发者使用 PyTorch，因为它支持快速和动态的训练。
两者还有很多差异，各有优缺点，可以在实践中慢慢摸索。