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软件设计模式及其应用

2023年,我所在的公司启动了一个纱线MES(制造执行系统)的研发项目,旨在为国内纱线工厂提供SaaS化服务,助力其实现数字化转型与智能化升级。该系统需覆盖纱线生产从清花、梳棉、并条、精梳、粗纱、细纱到络筒的全流程工序,核心功能包括基础管理、数据接入、工单排产、数字孪生、工资计算、智控中心与数据分析等模块。我在该项目中担任系统架构设计师,主导整体架构设计工作。系统采用微服务架构,应用层基于Spri

#设计模式
数据挖掘方法及应用

我们将“流失”定义为用户在连续两个月中未产生任何通信消费行为。基于此定义,从历史数据中提取了正负样本(流失与非流失客户),并按照7:3的比例划分为训练集和验证集。

#数据挖掘#人工智能
如何使用ocr来实现自动化脚本?

本文探讨了在自动化脚本中应用OCR技术解决非标准控件识别问题的方法。针对游戏、老旧应用等无法通过常规方式定位元素的情况,介绍了冰狐平台提供的多种OCR接口(本地Tesseract、云端OCR、深度学习模型等),并给出完整的JSAPI实现方案。文章详细说明了OCR脚本开发的前期准备、基础用法示例(如自动登录流程)以及高级技巧(精准定位多个相同文字)。同时提供了提升识别准确率的实用建议(限定区域、调整

使用ocr实现自动化脚本

在移动端自动化领域,当传统 UI 控件树方案失效时,OCR 技术成为打通自动化流程的关键。自动化脚本平台将复杂的 OCR 算法封装为简洁易用的 JS 接口,从基础的文字提取,到识别、查找、点击、页面跳转等联动操作,形成了一套完整的解决方案。在实际开发中,只需结合业务场景合理选择接口、配置参数、优化识别规则,就能编写出稳定可靠的自动化脚本。同时,平台提供的增强识别、增量学习、服务端部署等进阶能力,也

#自动化#运维
论云原生架构及其应用

2024年3月至2024年10月,我参与了某零售企业电商交易中台升级改造项目的开发与架构管理工作,项目团队共18人,我担任后端架构师兼项目核心开发。该中台承载企业线上商城、小程序、第三方分销平台的全量交易业务,核心功能包含商品管理、订单结算、支付对接、库存扣减、售后维权、营销活动等。原系统采用传统单体架构,部署在物理服务器上,存在明显短板:版本迭代需全量发布、促销大促高峰期极易出现服务卡顿、故障定

#云原生#架构
使用AI大模型自动编写自动化脚本

本文介绍了如何在冰狐智能辅助平台使用AI大模型自动生成移动端自动化脚本。通过自然语言描述业务需求,AI可快速生成符合冰狐JS规范的脚本代码,无需编程基础。文章详细讲解了环境配置、操作步骤、需求描述技巧等关键环节,并提供了微信自动化操作的实战案例。核心要点包括:1)准备工作需完成权限开启和模型配置;2)需求描述要步骤化、细节化;3)AI生成的脚本可直接调试运行;4)支持异常处理和脚本优化。该方案适用

#人工智能
如何在自动化脚本中使用云原生功能(FaaS和BaaS)?

《云原生自动化脚本开发指南》摘要:本文系统介绍了基于FaaS+BaaS的云原生架构在自动化领域的应用。通过本地脚本与云端服务的协同,开发者可实现多设备调度、数据持久化和远程业务处理。文章详细解析了云原生核心API,包括设备管理、数据库操作和云边通信机制,并提供了三个实战Demo:本地脚本调用云端微服务、云端批量调度设备执行任务、数据库CRUD操作。开发过程中需注意职责分离、异常捕获和并发控制,最佳

#云原生
在自动化脚本中如何使用云原生和FaaS?

冰狐云原生FaaS为移动自动化开发提供Serverless解决方案,通过JavaScript函数实现四大核心能力:扩展SaaS功能、搭建独立后端、跨端调用和设备批量调度。平台采用分层架构,支持移动端、服务端、业务处理和数据库四种调用方式,内置丰富API和弹性扩缩容。开发者无需关注服务器运维,仅需编写轻量函数即可完成复杂业务逻辑,显著降低开发门槛和运维成本。典型应用场景包括批量设备控制、数据库操作和

#云原生
自动化脚本云原生之FaaS通用服务

本文介绍了基于FaaS(函数即服务)和Serverless架构的通用服务解决方案,通过低代码配置和JavaScript脚本实现数据管理功能。核心内容包括:1)通用服务的可视化配置流程,涵盖表格定义、参数配置、数据列映射和操作按钮绑定;2)JS脚本实战示例,展示动态选项、查询、增删改等功能的实现;3)Java后端对接方案,提供OpenAPI调用工具类和业务接口示例。该方案适用于移动端数据管理、轻量化

#云原生
论边缘计算及其应用

边缘计算凭借低延迟、本地化、高可靠的核心优势,弥补了传统云计算在实时业务场景的短板,二者通过六大维度的边云协同,实现了优势互补、价值倍增。在本次工业智能设备监控平台项目中,通过落地资源、数据、智能、应用管理、业务管理、服务全方位协同机制,构建了高效稳定的边云协同架构,圆满达成项目建设目标。在项目落地过程中,我们也发现部分问题,比如多边缘节点协同调度精细化不足、边缘数据安全防护体系有待完善等。

#边缘计算#人工智能
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