低代码平台 Retool 的开源替代品Openblocks。 ​​​

Openblocks是一个开发者友好的开源低代码平台,可以在几分钟内构建内部应用程序。

传统上,构建一个内部应用程序需要成千上万行代码进行复杂的前端和后端交互,更不用说打包、集成和部署了。Openblocks大大减少了构建应用程序所需要做的工作。

在Openblocks中,您需要做的就是将预构建或自我定制的组件拖放到所见即所得(WYSIwYG)画布上,以及随时可以连接的数据库和API,Openblocks可帮助您快速构建应用程序并专注于业务逻辑。

特征:
📌具有50+内置组件的可视化UI构建器。
📌UI 生成器中可重用组件和查询的模块和查询库。
📌通过React和Openblocks SDK(而不是iFrame)共享的自定义组件。(预测试版)
📌与PostgresSQL,MongoDB,MySQL,Redis,Elasticsearch,RestAPI,SMTP等的本机连接。
📌JavaScript无处不在地支持转换数据、控制组件等。
📌将 Openblocks页面嵌入为React组件(而不是 iFrame)。
📌基于角色的访问控制 (RBAC),用于精细的权限管理。
📌自动保存和可恢复的历史记录,用于发布和版本控制。
📌DIY 应用程序主题,以与您公司的内容精确对齐。
📌审核日志以跟踪活动并确保合规性。

Docs | Openblocks
为什么SQL数据库对于实时推荐引擎来说已经过时了?​​​| blog
像高级工程师一样使用 Git | blog
TensorFlow 是一个最先进的开源框架,可简化高级分析应用程序的开发和执行。它非常强大,并有可能在图形的帮助下为任何系统训练模型。

开发人员、数据科学家和 ml 工程师大量使用它来自动化流程、开发新系统和并行处理应用程序(如神经网络)。我们可以训练和运行深度神经网络,用于图像视频识别、单词嵌入、手写数字分类等。

TensorFlow 的巨大优势之一是其由数据科学家、ML 研究人员和数据工程师组成的开源社区,他们为其存储库做出贡献,使其更快、更有效地开发和训练 ML 和深度学习模型。它使用Python作为前端API,用于使用该框架构建应用程序,但具有其他几种语言的包装器,包括C++和Java。这意味着我们可以快速训练和部署我们的模型,无论编程语言或平台如何。

不可否认,学习TensorFlow可以使您的简历和作品集变得强大。本文评估了一些由世界领先的教育工作者提供的高质量 TensorFlow 课程,以帮你实现跨越式的职业目标。

详文 | #框架
将自然语言转换为编程语言 | The Flex Transpiler
Rust错误处理指南

前半部分介绍了Rust的语言特性和用于错误处理的库。后半部分应该可以帮你在Rust程序中制作良好的错误处理代码。

error-docs | #指南 #Rust
使用 DOS 调试器进行编程 | 详文

MS-DOS以及Windows 98都带有调试器程序。 命名可用于处理程序集 语言说明和机器代码。在 MS-DOS 版本 6.22 中,这 程序已命名并且通常存在 在。在Windows 98上,该程序是 通常出现在。是的 面向行的调试器,支持各种有用的功能 使用和调试由机器组成的二进制可执行程序 法典。DEBUG.EXEDEBUG.EXEC:\DOS\DEBUG.EXEC:\Windows\Command\Debug.exe

在这篇文章中,我们将了解如何使用此调试器程序来 组装一些最小的程序,将一些字符打印到 标准输出。我们首先创建一个 7 字节的程序来打印 单个字符。然后我们创建一个 23 字节的程序来打印 “你好,世界”字符串。这篇文章中提供的所有步骤都很好用 Windows 98也是如此。
Back to Top