至顶网软件频道消息: 近日,APICloud重磅推出首款云端一体的全功能集成开发工具——APICloud Studio 2。为了更深入了解这款开发工具的特性及优势,APICloud CTO 邹达针对几个核心问题做出了解答。
APICloud Studio 2有三个关键词:「Atom」、「云端一体」和「全功能集成」。
首先,APICloud Studio 2是一款基于Atom内核的开发工具。众所周知,Atom是一款主流、开源的前端编码工具,在Github上也非常受欢迎。APICloud Studio 2建立在Atom强大的生态环境上,并且完整保留了其插件和主题扩展机制,保证工具的灵活性,以尽可能满足更多的开发者个性化的需要。开发者可在 Studio 2中安装任何喜欢的 Atom 主题或者插件。
其次,APICloud Studio 2进一步阐释了APICloud「云端一体」的开发理念。如何更优雅地与 APICloud 已有的云端服务结合,以切实提高开发者的开发效率,是研发这款工具所着重思考与优化的问题。我们努力打磨云端业务与基础编码功能的结合点,以近乎无感的方式实现了 Studio 2和 APICloud云端的互联互通。之前创建应用、应用管理、云编译、模块管理、应用配置等云端功能,现在都可在开发工具中直接使用。开发者使用工具开发应用时,将不必再访问APICloud网站。
再次,相比于以往众多的开发工具,APICloud Studio 2是一款真正意义上全功能集成开发工具。APICloud坚守多开发工具支持策略,自上线后陆续推出Sublime Text、WebStorm、Eclipse、Atom等开发工具插件,以及独立的CLI工具,并且全部开源。此次Studio 2是将APICloud云和端所有开发相关的功能全部集成于一款工具中,另外在调试方面也新增了一些很实用的功能,比如设备的断点调试、基于 chromium的实时预览等。
一款开发工具的核心作用是方便开发者进行编码与调试,因此,功能的升级也主要体现在这两方面。APICloud致力于简化移动应用开发技术,一款高效便捷、功能强大的开发工具将帮助实现这个目标。
1.高效编码,开发提速
2.便捷调试,实时预览
3. 云端服务,一键集成
APICloud这些年发展的历程可以概括为五个关键词,代表了五个不同的发展阶段和目标。
APICloud Studio 2是一款「实现」的产品,我们要实现云端一体的理念,要实现让开发者开发APP足够简便,包括用于编码调试的工具也更加简便。
随着Atom作为一款前端的编码工具变的越来越主流,非常多的APICloud开发者希望官方可以推出Atom相关的APICloud插件,以便于开发者使用Atom开发工具来开发APICloud应用。从去年11月份开始,APICloud集结了研发不同工具的工程师组成团队,陆续发布了不同功能的Atom插件,包括wifi真机同步、应用管理、代码提示等等,并在Github上进行了开源。而后,我们又决定将APICloud中的云服务结合进来,最终开发出这款云端一体的全功能集成开发工具。
APICloud Studio 2不仅是为了开发者用户研发的,更是为了我们的企业客户。在服务企业客户的过程中发现,他们普遍有自身的管理规范,他们更急需一款统一的、官方发布的集成开发工具,现在APICloud Studio 2 可以满足企业客户的诉求。
好文章,需要你的鼓励
随着AI在各行业深度应用,传统的"学会编程"建议已不再适用。UCLA等机构的CIO表示,现在更看重候选人的批判性思维、问题解决能力和适应技术变化的敏捷性。新毕业生需要展现AI素养、数据理解能力、云技术expertise和安全意识。编程岗位演变为更具战略性的角色,类似指挥家协调AI工具。入门级职位因自动化而减少,求职者需具备更高技能水平,能够与AI协作而非被其取代。
加州大学伯克利分校研究团队成功让Transformer AI直接从原子三维坐标学习分子结构,无需传统的分子图谱。10亿参数模型在OMol25数据集上的表现可媲美先进图神经网络,且运行更快。AI自发学会了距离-相互作用关系,并能根据分子环境自适应调整关注范围。研究验证了分子AI的规模定律,暗示更大模型将带来更好性能。这项工作为分子建模提供了全新范式,有望推动药物设计和材料科学发展。
9月份LockBit勒索软件新版本的幕后操作者大幅扩大了攻击目标,整体勒索软件攻击激增超过四分之一。NCC集团报告显示攻击量六个月来首次上升28%至421起事件。尽管LockBit曾在Operation Cronos行动中被重创,但其管理员LockBitSupp持续活动。LockBit 5.0新增多平台支持、增强反分析功能、更快加密速度等特性,9月份至少造成十几个受害者,标志着该组织运营恢复。
MediaTek Research团队提出颠覆性"沙漏"MLP架构,将传统"窄-宽-窄"设计反转为"宽-窄-宽",在高维空间进行渐进改进。通过固定随机投影技术,新架构在多项生成任务中显著优于传统设计,用更少参数实现更好性能。研究验证了高维空间增量学习的优越性,为神经网络设计开辟新思路,并展示了向变换器等架构扩展的潜力。