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聊天机器人话知音

大家好,我是AI助手话知音,基于强大的GPT语言模型,具有出色的语音识别和语音合成技术,以及强大的知识库和信息检索能力,支持AI绘图、智能翻译和语音识别等功能,利用人工智能技术,帮助用户提高工作效率,实现更好的工作成果。

人工智能 立即体验

AI兔平台是金月科技推出的集人工智能接口、营销推广、支付对接、软件资源的强大平台。

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AI产业知识
什么是人工智能
什么叫生成式AI以及AIGC?
什么是大语言模型
大语言模型和生成式 AI 存在交集
大语言模型的特征和训练关键词
大语言模型的好处有哪些?
大语言模型开发 VS 传统机器学习开发
大语言模型的用例

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

人工智能是智能学科重要的组成部分,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。目前的人工智能可以归纳为“听、看、感、算、动”五种能力。事实上,人类对客观世界的智能反应也可以总结为这五点。

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术,提供生成式人工智能产品或服务。是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。

生成式人工智能AIGC国内通常称为生成式AI,是人工智能极其重要,也是当前最火热的人工智能分支。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合,催生了生成式人工智能的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发生成式人工智能技术能力质变,多模态推动生成式人工智能内容多样化,使得生成式人工智能具有更通用和更强的基础能力。

从计算智能、感知智能再到认知智能的进阶发展来看,生成式人工智能已经为人类社会打开了认知智能的大门。通过单个大规模数据的学习训练,令AI具备了多个不同领域的知识,只需要对模型进行适当的调整修正,就能完成真实场景的任务。

生成式人工智能对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看生成式人工智能改变了基础的生产力工具,中期来看会改变社会的生产关系,长期来看促使整个社会生产力发生质的突破,在这样的生产力工具、生产关系、生产力变革中,生产要素——数据价值被极度放大。

生成式人工智能把数据要素提到时代核心资源的位置,在一定程度上加快了整个社会的数字化转型进程。

深度学习是机器学习的分支,大语言模型是深度学习的分支。

机器学习是人工智能(AI)的一个子领域,它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中,我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务,而是提供大量的数据,让机器通过数据找出隐藏的模式或规律,然后用这些规律来预测新的、未知的数据。

深度学习是机器学习的一个子领域,它尝试模拟人脑的工作方式,创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层,因此被称为“深度”学习。深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式,这使它们在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。

大语言模型是深度学习的应用之一,尤其在自然语言处理(NLP)领域。这些模型的目标是理解和生成人类语言。为了实现这个目标,模型需要在大量文本数据上进行训练,以学习语言的各种模式和结构。如 ChatGPT、百度的文心一言、金月科技的话知音模型都是大语言模型的例子。被训练来理解和生成人类语言,以便进行有效的对话和解答各种问题。

大语言模型LLM(Large Language Model) 是一种以其巨大的规模为特征的语言模型,能够包含数十亿个参数,构建复杂的人工神经网络。这些网络由采用深度学习技术的人工智能算法驱动,并使用庞大的数据集来评估、规范和生成相关内容,以及进行准确的预测。LLM 通常与生成式人工智能相关联,因为它们通常被设计用来生成基于文本的内容。

与标准语言模型相比,LLM 处理极其庞大的数据集,这可以显著增加人工智能模型的功能和能力。“大型”没有固定的定义,但通常大语言模型至少包含十亿个参数(机器学习变量)。

自然语言处理(NLP)应用通常依赖于语言模型,允许用户以自然语言输入查询,以生成响应。

生成式人工智能是一种能够创造新的内容或预测未来数据的人工智能技术。

这种人工智能技术包括用于生成文本、图像、音频和视频等各种类型的内容的模型。生成式人工智能的一个关键特性是,它不仅可以理解和分析数据,还可以创造新的、独特的输出,这些输出是从学习的数据模式中派生出来的。

大型通用语言模型预训练和微调

大型通用语言模型可以进行预训练,然后针对特定目标进行微调。

大型语言模型被训练来解决通用(常见)的语言问题,如文本分类、问答、文档总结和文本生成等。

(1)文本分类:大型语言模型可以通过对输入文本进行分析和学习,将其归类到一个或多个预定义的类别中。例如,可以使用大型语言模型来分类电子邮件是否为垃圾邮件,或将推文归类为积极、消极或中立。

(2)问答:大型语言模型可以回答用户提出的自然语言问题。例如,可以使用大型语言模型来回答搜索引擎中的用户查询,或者回答智能助手中的用户问题。

(3)文档总结:大型语言模型可以自动提取文本中的主要信息,以生成文档摘要或摘录。例如,可以使用大型语言模型来生成新闻文章的概要,或从长篇小说中提取关键情节和事件。

(4)文本生成:大型语言模型可以使用先前学习的模式和结构来生成新的文本。例如,可以使用大型语言模型来生成诗歌、短故事、或者特定主题的文章。

大语言模型(LLM)可以基于特定领域的小规模数据集进行训练,来定制化解决不同领域如零售、金融、娱乐等的特定问题。

"大语言模型"的"大"主要有两层含义。一方面,它指的是模型的参数数量。在这些模型中,参数的数量通常会非常大,达到数十亿甚至数百亿。这使得模型能够学习和表示非常复杂的模式。另一方面,"大"也指的是训练数据的规模。人工智能的大语言模型通常在大规模的文本数据上进行训练,这种数据可以来自互联网、书籍、新闻等各种来源。

"通用"这个词描述的是模型的应用范围。通用语言模型在训练时使用了来自各种领域的数据,因此人工智能能够处理各种类型的任务,不仅限于某一个特定的任务或领域。这使得这些人工智能模型在处理新的、未见过的任务时具有很强的泛化能力。

"预训练和微调"这是描述人工智能模型训练过程的关键词。在预训练阶段,人工智能模型在大规模的通用文本数据上进行训练,学习语言的基本结构和各种常识。然后,在微调阶段,模型在更小、更特定的数据集上做进一步的训练。这个数据集通常是针对某个特定任务或领域的,例如医学文本、法律文本,或者是特定的对话数据。微调可以让人工智能模型更好地理解和生成这个特定领域的语言,从而更好地完成特定的任务。

单一模型可用于不同任务:由于人工智能大语言模型是通用的,并且具有强大的泛化能力,所以它们可以处理各种类型的任务,比如文本分类、命名实体识别、情感分析、问答系统、文本生成等。这意味着我们可以使用同一个预训练的模型来处理不同的任务,只需要进行相应的微调就可以。这大大减少了开发和维护不同人工智能模型的复杂性和成本。

微调过程只需要最小的数据:尽管人工智能大语言模型在预训练阶段需要大量的通用文本数据,但在微调阶段,它们通常只需要相对较小领域的特定数据。这是因为人工智能模型在预训练阶段已经学习了大量的语言知识和常识,微调阶段主要是让模型适应特定的任务或领域。这使得人工智能大语言模型能够在数据稀缺的领域中也能表现出色。

随着更多的数据和参数,性能持续提升:人工智能大语言模型的性能通常随着训练数据的增加和人工智能模型参数的增加而提升。这意味着,通过训练更大的模型,并使用更多的数据,我们可以获得更好的性能。这是因为更大的模型有更多的参数,能够学习和表示更复杂的模式;同时,更多的数据能够提供更丰富的信息,帮助人工智能大语音模型更好地理解语言。

使用预训练的人工智能大型语言模型(LLM)进行开发和传统的机器学习开发存在很多不同之处。

使用预训练的人工智能大型语言模型(LLM)开发:

不需要机器学习专业知识:因为大型语言模型已经预训练完成,开发者无需对机器学习的专业知识有深入理解,只需要知道如何调用人工智能模型API,即可使用人工智能模型生成相应的语言输出。

不需要训练样本:在许多情况下,只需要向人工智能模型提供合适的提示(prompt),人工智能模型就能生成相应的输出,而无需大量的训练样本。

不需要训练人工智能模型:人工智能模型已经在大规模数据集上进行了预训练,开发者无需再次训练人工智能模型。

主要关注提示词设计:开发者的主要工作变为设计有效的提示词,使人工智能模型能够理解并生成合适的输出。

传统的机器学习开发:

需要机器学习专业知识:开发者需要理解不同的机器学习算法,知道如何选择合适的算法,如何设置参数,以及如何解决可能出现的问题。

需要训练样本:开发者需要收集和准备大量的训练样本,以便训练人工智能模型。

需要训练人工智能模型:开发者需要使用训练样本来训练人工智能模型,这通常需要消耗大量的时间和计算资源。

主要关注最小化损失函数:开发者需要设计和优化损失函数,以便人工智能模型在训练过程中尽可能地减小损失,提高人工智能模型的性能。

简单来说,使用预训练的人工智能大型语言模型(LLM)开发的主要优势在于简化了开发过程,降低了开发的难度和门槛,而传统的机器学习开发则需要更多的专业知识和资源投入。

大语言模型的典型应用场景是人工智能问答系统。

问答(QA)是人工智能自然语言处理的一个子领域,它处理的任务是自动回答以自然语言提出的问题。

问答模型能够从给定的文本中检索出问题的答案。这在从文档中搜索答案时非常有用。根据所使用的模型不同,问答系统可以直接从文本中提取答案,也可以生成新的文本作为答案。

生成式 QA,可以直接根据上下文生成自由文本。利用的是文本生成模型,不需要领域知识。

生成式问答是一种自然语言处理中的问答技术,其特点是直接根据上下文生成自由文本作为答案,而不是从原文中提取答案。这种技术通常利用的是文本生成模型,例如Transformer等。

生成式问答“不需要领域知识”。这是指在一般情况下,生成式问答模型可以通过训练数据学习到一般的语言知识,而不需要特定领域的知识。然而,这并不意味着领域知识对生成式问答模型没有帮助。在处理特定领域的问题时,如果模型具有相关的领域知识,往往能够生成更准确、更具深度的答案。

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常见问题与软件开发知识
软件及软件开发
软件开发都有哪些分类?
软件开发技术简述
企业管理软件开发的流程和步骤
常见的企业管理软件类型
企业做管理软件开发,实现数字化升级的几点建议

软件  

软件(英语:software)是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令,是计算机中的非有形部分。计算机中的有形部分称为硬件,由计算机的外壳及各零件及电路所组成。软件需有硬件才能运作,反之亦然,软件和硬件都无法在不互相配合的情形下进行实际的运作。

一般来说,计算机软件划分为系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件。系统软件是用来控制计算机的基础操作的,比如说操作系统、文件系统和网络协议等等。而应用软件则是为了解决特定的问题或者完成特定的任务而设计的,比如说文字处理软件、图像处理软件和游戏等等。

软件不是可以触摸到的实体,可以触摸到的都只是存储软件的载体。

软件并不一定只包括可以在计算机上运行的计算机程序,与计算机程序相关的文档,一般也被认为是软件的一部分。简单的说软件就是程序加文档的集合体。

什么是软件开发

软件开发就是根据用户需求去打造一个软件系统或者系统里的软件部分的过程。软件开发包括了对需求的捕捉、分析、设计、实现和测试等步骤。这样做的目的是为了创造出能满足用户需求的软件产品,同时保证它的质量和可靠性。

我们通常会使用一些工具来帮助我们进行软件开发,这些软件开发工具可以让开发人员更高效地创建和维护软件。

在进行软件开发的时候,我们需要遵循一定的设计方法。这包括了定义软件的功能和实现的算法,设计软件的总体结构和模块,编写和调试程序,以及联调和测试程序等等步骤。

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随着科技的发展,很多企业都会做软件开发,但是软件开发的分类很多,那么软件开发的分类有哪些呢?

1、管理类软件定制开发

管理类软件开发主要以企业管理需求为基础的,以IT技术为支撑的,为企业提供数据信息的综合管理办法。随着科学技术的发展,有越来越多的管理软件供企业使用。管理软件的使用提高了获取信息的自由度,极大地解放了企业管理的瓶颈,改变了工作模式。是一个可以帮助企业管理者优化工作流程,提高工作效率的信息系统。管理类软件开发重视系统功能的全面性、过程的可控性、技术的先进性和系统的易用性。

最常见的管理软件系统有OA、ERP、CRM、HR、供应链管理系统、财务管理软件系统等。

2、电商平台类软件开发

电子商务平台是为企业或个人提供在线交易洽谈的平台。企业电子商务平台是建立在互联网上进行商务活动的虚拟网络空间和保证商务顺利进行的管理环境。是信息流、物流、资金流有序、关联、高效地协调整合的重要场所。企业和商家可以充分利用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源,高效、低成本地开展各自的经营活动。企业可以搭建电子商务服务的门户网站,是现实社会向网络社会的真实体现,为广大网商和网上客户提供了符合我国国情的电子商务网上生活环境和业务运营空间。

最常见的电子商务平台软件开发有B2B、B2C、C2C、O2O等。

3、应用程序的自定义开发

APP软件开发是指手机应用软件的开发和服务。这里的APP开发指的是应用程序软件开发。原来APP是一种加速软件运行或者进行大规模科学运算的技术。基于Paas开发平台开发的APP直接部署在云环境中,面向企业集成,形成租用云服务的模式。同时,APP技术也可以应用于移动互联网。在移动时代的背景下,云时代个人应用已经占得先机,基于云平台的企业app在移动互联网领域迎来了良好的发展机遇。

常见的APP定制软件开发服务包括:生活服务类APP、社交类APP、电子商务类APP、企业管理类APP、游戏类APP、多媒体类APP软件开发等。

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软件开发技术非常广泛,下面列举一些主流的技术分类:

1.软件开发技术:包括编程语言、算法、数据结构、软件开发框架、数据库管理等。

2.软件开发网络技术:包括网络协议、网络安全、云计算、大数据、人工智能等。

3.移动软件开发技术:包括Android开发、IOS开发、跨平台开发技术等。

4.前端技术:包括HTML、CSS、JavaScript、React、Angular、Vue等。

5.后端技术:包括JAVA、PHP、Ruby、Python等。

6.数据科学技术:包括数据分析、机器学习、人工智能、数据可视化等。

7.游戏软件开发技术:包括游戏引擎、物理引擎、3D图形学等。

8.软件开发安全技术:包括网络安全、系统安全、物理安全等。

部分软件开发编程语言领域和用途分类

1.通用编程语言:C、C++、Java、Python、Ruby、Perl、PHP、Swift、Go、C#、Kotlin等。

2.嵌入式编程语言:C、C++、Rust、Assembly、VHDL、Ada、MicroPython等。

3.Web 开发和前端编程语言:HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、React、Angular、Vue、Svelte、Pug等。

4.移动应用程序开发编程语言:Java(Android)、Objective-C(iOS)、Swift(iOS)、Kotlin(Android)、Dart(Flutter)、React Native等。

5.数据库编程语言:SQL、PL/SQL、T-SQL、MySQL、PostgreSQL、NoSQL、MongoDB等。

6.数据科学、人工智能和机器学习编程语言:Python、R、MATLAB、Scala、Julia、TensorFlow、PyTorch等。

7.游戏软件开发编程语言:C++、C#(Unity)、Lua、Python、JavaScript、Godot、Unreal Engine等。

8.系统编程语言:C、C++、Rust、Go、Assembly、Ada、Erlang等。

9.函数式编程语言:Haskell、Scala、Lisp、Clojure、Elixir、F#、OCaml等。

10.脚本与自动化编程语言:Python、Ruby、Perl、Bash、PowerShell、Tcl等。

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下面我们看下软件开发的几个步骤和过程,让我们看看,一个软件到底是怎么做出来的。

第一步是:销售人员和你对接,确定软件开发意向。

第二步是:项目经理找你谈具体的软件开发细节,并确定工期报价,并签约。

第三步是:软件开发技术人员或者项目经理给你绘制原型图,确定模块和功能分布。

第四步是:UI设计师,按照确定好的原型图,给你做界面和美工。

第五步是:软件开发程序员,按照项目开发内容要求,编写程序并结合前台UI实现功能。

你以为到这里就完了?

第六步是:软件开发测试员,开始测试全面项目稳定性和功能实现度,并拉着项目经理找程序员“约架”!

第七步是:软件开发程序员哭着改完了所有的Bug,项目经理找到你验收确认。

第八步是:项目培训,有专门的人员和您公司的对接人讲解并说明使用;并提供操作手册,源代码等。

第九步是:就是正式使用软件,并进入软件生命周期的最后一个阶段,维护期;软件公司会专门给你配置一个对接人,负责维护你的项目,有问题可以随时反馈给他们;他们来提供技术支持。

大家可能读起来代入感不强,那么我下面用第一视角,给安排下:

假如你现在是一家企业的老板,你现在需要一款CRM客户管理系统,用于存储你的客户信息,并要求每个客户和客户对应的订单关联起来,然后订单的金额里面区分开已收款和待收款,并要求实现报表统计的实时数据,方便你查看; 开发的终端要求有电脑端和app、小程序端;方便销售员快速录入客户和订单信息等。

经过朋友介绍,你考察好了一家软件开发公司准备合作,那么你们的合作流程如下:

第一步:乙方公司的代表和你探讨了你的项目的具体软件开发要求,并就预算和工期两家达成一致。

这时候你们要签署一份软件开发合约,合约中明确了开发内容和设计约束等方面约定。

第二步:乙方公司的项目经理,和您进行了二次和细致的沟通,就软件开发的细节部分进行了确认,项目经理几天后做出了一份项目原型设计,找到你。

原型设计里面,展示了项目的基础模块位置、功能、和基本样式、交互等信息。

你和项目经理,交换了意见后,确认了原型图的设计。

(在项目的一开始,乙方公司会通知你进行相关的ICP备案和小程序认证,服务器购买等工作)

第三步:

软件开发公司安排了一个UI设计师去设计你的项目图,项目图是在原型图的逻辑基础上绘制出来的。UI设计师会告诉你,这是咱们项目的配色和样式,您确认下;如果有问题可以改。

双方确认无误后,进入了第四步

第四步:

软件开发前端工程师入场,开始就网页和APP端的H5和Uniapp界面,进行实现;

软件开发前段工程师带着写好的前段网页代码找到你进行演示,双方交换意见,修改确认;

在这个阶段,你和乙方基本确认了本项目的交互方式。

第五步:

软件开发后台工程师入场,开始数据库建模和程序编写,这个过程需要多消耗些时间,终于软件开发后台工程师把项目的演示网址发给您确认。

双方对项目的整体功能模块和数据交互层面,进行了确认和完善;

并在进行了几轮的修改调整后,确定了最终的功能设计。

第六步:

软件开发后台工程师将你的项目演示网址,发给了测试部门的同事,软件开发测试部开始进行单元测试、集成测试等各类回归测试、极限测试、白盒黑盒测试等等;

并且把测试发现的问题,统一反馈给前面的UI、前端、后端技术进行协作修改完善。

第七步:

软件开发项目经理拿着测试好的项目找到你进行最后的验收确认,你安排了你们公司的几个业务骨干进行试用。没有问题了之后了打款验收。

第八步:

乙方公司将你的项目源码部署到你的服务器上,并交接了相关的开发文档等内容;

你表示,后续的维护等问题还需要继续保持良好合作。

第九步:

项目正式上线运行,维护阶段正式开始,在这个阶段的维护有效期内,甲方公司发现的bug等问题,可以免费找到乙方提供技术支持,乙方负责保障项目的良好稳定运行。

至此呢,你公司所需要的业务管理软件,就算是正式做出来了。这也就是一个普通的企业级项目开发的流程了。

当然了,在这个流程描述中比较理想化,我们会常常遇到双方沟通隔阂,甚至是需求变更、加价等问题。

并且随着项目的使用,可能还会有后续的二次开发事宜。

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我们前面讲了软件开发的概念、应用语言和平台架构以及一个软件开发项目的实际实施过程;

下面我们补充讲下企业管理系统开发的几个类型常见的有:

ERP(企业资源计划管理类型的软件开发)、CRM(客户管理类型的软件开发)、OA(协同办公自动化类型的软件开发)、WMS(仓储管理系统类型的软件开发)、进销存生产管理类型的软件开发、PM(项目管理类型的软件开发)、HR(人力资源类型的软件开发),财务管理类型的软件开发等。

我们发现,每一类型的管理系统软件,实际上都是基于客户公司的实际业务做出来的分支。

打个比方,如果客户公司体量较大,员工好几百人这样的;那么他就一定需要OA协同办公的系统。在OA系统中,我们比较常见的功能有行政审批;请假、报销、开会通知日程管理等日常业务的管理。

如果客户公司的体量不是很大,十几或几十个人,那么他们可能就不太需要一个OA的系统定制,但是会需要CRM的系统开发;去存储他们的客户基本信息,进行销售。

再打个比方,如果你的公司是一家生产制造型的企业,那么你就一定需要进销存的系统或者大一点ERP的资源计划系统。因为你一定要通过这类系统对整个公司的生产销售一把抓。从物料的进库,到生产和销售统计、每一个环节的出库、入库;采购单、生产计划单、物料运输单、验收单等等。那么这类系统就是你一定要做的。

再有一些HR系统、财务系统等等,那么他们适用的客户首先是一些大客户,有较多的员工和财务统计数据,其次呢就是一些个专门领域的公司,如财税公司、人力资源公司等等。

我们客户在找软件开发商的时候,其实不一定需要对系统软件的类型过于较真,而只需要把自己想要做的功能拎出来就可以了。

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给想做软件开发的客户,几点个人建议:

首先找准自己的定位。

如果你是创业公司,预算有限,建议前期做软件开发时,只考虑做自己核心业务的需求点,这些最基础的功能实现了之后,等你的公司规模扩大了再一点一点的去加,或者到时候有钱了再一步到位,深入的去做自身业务需求分析。这样既节约了软件开发的预算,也节约了软件开发的时间。

不建议,一上来就耗费巨资去做一堆自己暂时用不上的功能。这叫做减法。

如果您是大老板,公司的体量较大,譬如上百人的公司,那么建议要做管理系统的时候,尽可能的把公司各个部门的人员召集起来,头脑风暴的分析出需要的点。

把你和你的手下认为你公司的发展期望内可能会用到的功能,详细的统计好并做出来,或者有条件的可以直接找几家不错的软件开发公司去深入的给你们做调研和分析。不要等着项目做出来一看才发现很多功能都只做了一半,或者有很多地方忘了加的,还得浪费时间重新去商议签约,再二次软件开发等等。

如果有人不明确自己的需求,那么也可以照着你公司的章程和政策一条一条去看,看看哪些是可以通过软件约束实现的管理,如果有必要上就做加法。

所以软件开发的时候,小公司做减法,大公司做加法。小公司重点节约软件开发的预算,大公司重点节约软件开发的时间。

其次呢 ,我们在做软件开发的时候,一定要有自己的知识产权。

不管你找谁给你开发了软件,你花了钱了就应该拥有这套软件的全部知识产权和源代码数据库。

且要时刻确认你的软件离开了原始作者,找别人也能继续二次升级软件开发。这点尤为重要,我见过很多不地道的同行给客户做了个软件,故意用很绕的逻辑去写,写出来的代码,让别人看很难懂,客户就只能找他再合作,要多少钱就得给多少钱。要不就得重新再做一遍。

最后,提一点,很多客户没想到的问题——数据安全性。

我始终不建议企业去用一些个SaaS模式的平台,几百块钱就能放心把自己企业的客户数据放到别人的平台上?

总结下:

如果你想给自己的企业上一套软件,首先找准自己的定位,用有限的时间和预算去做出最适合自己的产品才是正解,把自己的数据安全放到首先要考虑的层面。

做到“低成本、私有化、快速开发、可视化设计、独立源码数据库”,这也是金月科技的优势所在。

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注册开发者并创建应用后,即可接入和调用API接口

营销推广
优化推广包括以下几个关键部分

1.优化推广关键词研究与分析:

2.首先,我们需要对目标网站进行关键词研究与分析。这涉及到确定与网站内容相关的、具有高搜索量和低竞争度的关键词。通过使用工具如百度推广-关键词规划师等,我们可以找到与网站相关的关键词,并评估其在搜索引擎中的竞争程度。

3.优化网站内容:

4.基于关键词研究结果,我们需要优化网站的内容。这包括:

5.a. 标题标签:确保每个页面的标题标签包含目标关键词,并保持标题的简洁和吸引力。

6.b. 页面内容:在页面内容中自然地融入目标关键词,以增强页面的相关性。同时,确保内容质量高、信息丰富,能够满足用户的搜索需求。

7.c. 内链建设:合理使用内部链接,将各个页面有效地连接起来,提高网站的导航性和用户体验。

8.提高网站速度:

9.网站加载速度是影响SEO排名的重要因素之一。我们可以采取以下措施提高网站的加载速度:

10.a. 优化图片:压缩和优化图片文件大小,以减少加载时间。

11.b. 使用CDN:通过使用CDN(内容分发网络),将网站内容分布到全球各地的服务器上,以加快网站的加载速度。

12.c. 代码优化:简化代码结构,删除不必要的代码和插件,以提高网站的加载速度。

13.建立外部链接:

14.通过建立外部链接,提高网站的权威性和可信度。这可以通过以下方式实现:

15.a. 友情链接:与其他高质量网站建立友情链接,确保链接的相关性和稳定性。

16.b. 参与社交媒体互动:在社交媒体平台上积极参与互动,分享有价值的内容,以吸引其他网站的链接。

17.c. 发布有价值的文章或资源:在相关行业网站、论坛或博客上发布有价值的文章或资源,吸引其他网站的链接。

18.定期更新与维护:

19.保持网站的定期更新与维护是提高SEO排名的重要因素之一。这包括:

20.a. 发布新的文章或资源:定期发布新的文章或资源,以保持网站的内容新鲜度和相关性。

21.b. 更新内部链接:定期检查并更新网站的内部链接,确保链接的有效性和准确性。

22.c. 保持社交媒体活跃度:在社交媒体平台上保持活跃度,与用户互动,分享有价值的内容。

23.关键词密度与分布:

24.确保目标关键词在页面中的密度和分布合理。这可以通过在页面的标题、副标题、正文和其他适当的位置合理地分布关键词来实现优化推广的目的。同时,避免过度堆砌关键词,以免被搜索引擎视为垃圾内容。

25.URL结构优化:

26.URL结构应简洁、易于理解和包含目标关键词。使用带有优化推广关键词的URL结构可以提高页面的相关性和可读性。

27.移动友好性优化:

28.随着移动设备使用越来越普遍,确保网站对移动设备友好性至关重要。通过响应式设计、优化图片和简化页面元素等方式,提高网站的移动友好性,以便在移动设备上获得更好的用户体验和SEO排名。

29.用户体验优化:

30.关注用户体验优化可以提高网站的留存率和转化率。这包括优化页面布局、提高网站导航的易用性、提供清晰的联系方式等。通过不断改进用户体验,可以提高用户对网站的满意度和忠诚度,从而增加网站的SEO排名。

31.定期分析数据与调整策略:

32.通过定期分析网站的数据,如流量来源、跳出率、转化率等,可以了解网站的SEO效果和用户需求。根据分析结果,我们可以调整优化策略以提高SEO排名效果。此外,还可以关注搜索引擎算法的更新和变化,以便及时调整策略以适应变化。

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做网站SEO从TDK优化开始

所谓的TDK就是指这三个html标签:标题Title,描述Discription,以及关键词Keywords。很多网站容易忽视TDK的优化,出现全站TDK高度重复,栏目标题过于简短,或者是首页这三个标签关键词堆集等错误用法,我们AI兔平台结合自己的TDK写作经验,和大家分享一点点优化推广的心得。

Title标题优化

      标题的优化地方有很多,从首页到栏目,内容页、专题聚合页,内容分页,都略有不同。

建议用法:重点关键词加长尾关键词加品牌关键词的组合形式

注意:标题关键词能像淘宝商品标题那样堆砌

Discription描述优化

      描述是标题的补充,描述不仅可以布局关键词,增加页面的关键词密度和相关性,优质的描述可以很好的引导用户来访。在一组搜索结果十个站点中,恰当的描述可以准确告诉用户需要寻找的东西。

建议用法:补充和标题关键词很相近的关键词,不能堆砌

注意:描述中要加入长尾关键词3到5个,最好还要配合宣传自己网站的品牌词。要做到可读性强,有吸引力。

Keywords关键词优化

      Keywords标签里面每个页面3个左右关键词即可,关键词指数从首页到栏目到内页逐层降低(这需要做好关键词分类规划)

注意:Keywords结合页面所做内容,选择相似的关键词,不可以行业跨度太大。现在搜索引擎算法似乎不是很重视这一块,所以,重点要落实在Title上。

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网页优化目标关键词

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通过模拟蜘蛛抓取页面信息,可以依据页面文本总长度,关键词出现频率等计算出关键词的密度。通常,关键词密度在2%到8%是较为合理的密度。太低则关键词页面相关不强,排名难以提升,太高则容易被搜索引擎判断为作弊。所以,常检查关键词密度并合理控制,是对网站优化是非常有意义和帮助的的。

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支付行业未来发展趋势
随着科技的不断发展,支付行业也在不断变革和创新,竞争也非常激烈,国内括支付宝、微信支付、银联、京东支付、中金支付、其他第三方支付、各银行独立的在线支付,国外的如:PayPal、Stripe、Apple pay、Google Wallet等。支付公司都在不断创新,提供更多的支付方式,以满足用户的需求。未来几年,支付行业将会迎来一些重大的变革和发展趋势。本文将会从以下几个方面来探讨支付行业未来的发展趋势以及支付行业未来发展趋势。
支付安全将成为重中之重
无现金支付将成为趋势
人工智能将改变支付行业
区块链支付将得到广泛应用
跨境支付将成为发展热点
社交支付的兴起
支付安全将成为重中之重

随着智能手机的普及和移动支付技术的发展,移动支付将成为未来支付行业的主流。根据市场研究数据显示,全球移动支付市场规模将在未来几年内达到数万亿美元。同时,移动支付技术也将不断升级和改进,更加智能化和便捷化,如指纹支付、人脸识别支付等,将让移动支付更加安全和可靠。

无现金支付将成为趋势,这将极大地改变人们的支付方式。随着电子支付的发展,越来越多的人选择无现金支付,无现金社会的到来已经是大势所趋。未来,无现金支付将更加普及,甚至可能取代现金成为主要的支付方式。

人工智能技术的发展将会对支付行业产生重大影响。未来几年,人工智能将被应用于支付行业的各个环节,如风控、反欺诈、客服等,可以有效提高支付行业的安全性和效率性。同时,人工智能还可以通过大数据分析,为支付行业提供更多的数据支持和决策依据,可以实现更精准的用户画像,更个性化的服务等。

随着区块链技术的不断发展和应用,区块链支付将成为未来支付行业的重要发展趋势。区块链支付具有去中心化、安全、透明等优势,可以有效解决传统支付行业中存在的一些问题,如资金安全、交易速度、跨境支付等。未来几年,区块链支付将得到广泛应用,成为支付行业的重要发展方向。

随着全球化的深入发展,跨境支付将成为未来支付行业的重要发展热点。未来几年,跨境支付将得到更多的政策支持和技术创新,如数字货币、区块链等,可以有效降低跨境支付的成本和风险,促进全球贸易的发展和繁荣。

社交支付结合了社交网络和支付功能,使得支付更加便捷。未来,社交支付可能会成为一种主流的支付方式。

随着支付行业的不断发展和创新,支付安全问题也日益突出。未来几年,支付安全将成为支付行业的重中之重,各大支付机构和科技企业将加强技术创新和合作,共同打造更加安全、可靠的支付生态。

这些趋势将为支付行业带来更多的机遇和挑战,同时也将推动支付行业迈向更加智能化、安全化和便捷化的发展方向。

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