上个月突然刷到smardaten的MES系统案例，从数据对接、应用模块开发、总览大屏、手机APP、OA门户样样搞定，深扒功能才发现什么动态表单和流程都是“小儿科”，现在连前后端逻辑交互都能无码化全搞定。其实市面上低代码/无代码平台也有不少了，但实际上起码要具备逻辑控制和服务编排的能力才能支撑实际开发工作，而大部分平台都有明显短板，稍微复杂点的业务最后还是得敲代码。从这个角度来看，smardaten

未来低代码开发将更加注重用户体验、集成能力、自动化水平和移动支持。同时，应用场景也将进一步扩展，安全与可靠性也将得到更大程度的关注和加强。这些发展方向将进一步推动低代码开发在各个行业和领域的广泛应用和发展。增强设计能力：低代码平台将更加注重用户体验和界面设计的能力。提供更丰富、灵活的界面组件和设计工具，使开发人员能够更好地定制和优化应用程序的外观和交互，提升用户体验。强化集成能力：低代码平台将进一

随着项目规模不断扩大，构建一条简单、稳定、自动化的 CI/CD 流水线变得越来越重要。鲲鹏 DevKit 在这一方面提供了完整的工具链支持，从代码检查到构建、测试、部署都有覆盖，让我们能够在国产化环境中快速搭建可靠的持续交付体系。我将结合实际使用经验，介绍如何基于 DevKit 构建一条完整、高效的 CI/CD 流水线，并给出相关配置示例与最佳实践。本次实验是在华为云开发者空间上进行的，点击进入D

随着项目规模不断扩大，构建一条简单、稳定、自动化的 CI/CD 流水线变得越来越重要。鲲鹏 DevKit 在这一方面提供了完整的工具链支持，从代码检查到构建、测试、部署都有覆盖，让我们能够在国产化环境中快速搭建可靠的持续交付体系。我将结合实际使用经验，介绍如何基于 DevKit 构建一条完整、高效的 CI/CD 流水线，并给出相关配置示例与最佳实践。本次实验是在华为云开发者空间上进行的，点击进入D

通过深入的源码，我们清晰地看到了 BoostKit 如何通过“硬核”的 C++ 编程技术来解决大数据领域的性能痛点。OmniAdaptor 不仅仅是一个简单的插件，它是一套完整的异构计算加速方案JNI 层：构建了高效的跨语言调用通道。Shuffle 层：重构了数据分发逻辑，利用向量化技术榨干 CPU 性能。IO 层：通过零拷贝和列式存储打破存储墙。对于开发者而言，深入理解 OmniAdaptor

过去，企业在处理大量复杂文档如PDF和合同时常常苦于低效和手动操作。传统方法无法有效提取和使用这些多模态数据，复杂的数据预处理令人心烦意乱，即使是先进的大模型也未必都能做的很好。EasyLink平台解决了这一难题。它能自动解析和抽取非结构化文档中的关键信息，将其转化为标准化数据。这提高了企业运营效率，减少了手动处理时间和错误率。其强大之处在于无需固定模板就能识别和处理多样且复杂的文档类型。

但问题是，现在很多网站的结构变得越来越复杂，页面元素是动态加载的，还会频繁调整 HTML 结构，尤其是新闻类页面，隔三差五改一次版。这个任务也可以交给AI处理，我们先将结果复制下来，复制到任意的AI聊天窗口中，增加提示词：从上面的文本中提取新闻的标题、链接、所属板块、发布时间，将结果编写为一个json文件，格式为[{"title":?, "time":?, "topic":?采购成功后，我们会在我

值得夸的是登录页设计很人性化，输密码时实时校验格式，错了直接提示，还支持"显示密码"功能，新手不用反复猜错。：执行后显示“firewalld.noarch 1.2.6-8.0e2509 @anaconda”，其中“firewalld.noarch”是组件包名，“1.2.6-8.0e2509”是版本号，“@anaconda”是安装源，出现此结果代表组件已预装。：日志服务正常运行（显示“active

用 MCP 搭建 Supabase 数据库与 Cursor 的桥梁

本文将结合 DeepSeek R1 模型在 Amazon Bedrock 上的无服务器部署案例，展示如何在Free Tier 2.0的环境中快速搭建可用的AI API，从注册到调用，完整体验“云端新起点”。如今，亚马逊云科技正通过Free Tier 2.0与Serverless的组合，让每一个开发者、研究者和企业都能以可负担的方式，进入AI的未来。整个实践证明，在亚马逊云科技的生态中，AI不再是“