2024年构建软件开发方法 篇1
首先问题就有理解偏差，人工智能不是软件，而是一项功能，或者说是能力。你要做的软件是通过人工智能的技术能力在一个特定的场景下完成某项任务。
至于如何学习，首先要掌握基础编程语言，以下任选其一要熟练掌握：
Python：被认为是所有AI开发语言列表中的第一位。Python相对简单易学，可以很容易地学习。此外python有很多AI相关的库，便于在机器学习等方面快速上手。
C++：已经非常成熟了，而且是最快的计算机语言，如果你的项目开发时间有限，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间，老司机优势显现无疑，游戏开发大部分都是用C++语言。
C ++适用于机器学习和神经网络。
Java：也是计算机语言的老司机之一，虽然褒贬不一，但是在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP（自然语言处理）和搜索算法，还适用于神经网络。
Lisp:相当古老的语言，差不多是在人工智能火起来之后才又回到众人眼中。有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。
但同时也因为它的古老，掌握的人不是大多数。
Python的课程是现在最火爆的，很多网课，从零开始学到高级课程全都有。对自学没有信心的话也可以参加社会上的线下培训班。一定要坚持下去。但总体来说市场上的课程还是有些乱，要边学便自己梳理知识体系。
其次要找好方向：
计算机视觉CV、自然语言处理NLP、机器学习ML这三个方向是最火的，但其中也涉及了很多更深的知识，比如神经网络、深度学习、强化学习等。
所以要有一定的数学基础：微积分、概论、线性代数；
其次是算法与模型，这也是重中之重，算法模型学不好以后会很痛苦，甚至有些方面完全不能理解。
此外，还要深入了解一些框架：
谷歌的Tensorflow:
TensorFlow是一个开源软件库，可以描述一幅数据计算的数据流图（data flow graph）,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。当前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。
Facebook 的 PyTorch：
与TensorFlow抗衡的学习框架，由 Facebook 的团队开发，并于 2017 年在 GitHub 上开源。
TensorFlow 和PyTorch的关键差异是它们执行代码的方式。这两个框架都基于基础数据类型张量（tensor）而工作。TensorFlow更像是一种语言，而PyTorch与Python结合的更紧密。
TensorFlow 是一种非常强大和成熟的深度学习库，具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。它有面向生产部署的选项，并且支持移动平台。另一方面，PyTorch 框架还很年轻，拥有更强的社区动员，而且它对 Python 友好。
所以如果你想更快速地开发和构建 AI 相关产品，TensorFlow 是很好的选择。建议研究型开发者使用 PyTorch，因为它支持快速和动态的训练。
两者还有很多差异，各有优缺点，可以在实践中慢慢摸索。
2024年构建软件开发方法 篇2
毫无疑问，个人是可以开发APP的。
我们可以看到APP Store里面的大部分应用，其实都是个人开发的。
具体怎么做的话
1. 懂技术
现在比较流行的两种APP的开发方式，一种是原生开发，一种是H5。
原生开发的话，性能优化好，体验交互好，不过你需要学习原生开发的技术，如果是单枪匹马的做的话，可能花费的时间会长很多。
如果是IOS，那先买个MacBook，然后学习一下Object-C或者Swift，如果是安卓的话，就下载一个安卓SDK学习一下。
如果做H5开发，就简单了，下载一个Hbuilder，然后只要你会HTML和JS，就行了，打包的时候，可以根据需要，打包成IOS和安卓的应用，时间上肯定是大大的节约了，不过由于开发框架的局限性，所以可能实现很多你想要的功能时，无法随心所欲，而且交互体验上会差一些。
然后个人开发的成本大概是：
苹果开发者账号好像是699（人民币记不太清了，99美元）
2. 确定方向
你想要做什么样的APP，了解这个很重要，然后你需要分析，这个APP是只需要安装在手机上，就可以独立运行的单机应用，还是说必须和服务器通信的互联网应用。
如果是单机的，那就不怎么费事了，打开你的X-Code或者Eclipse开始弄吧。
如果是互联网应用，那少年，可能你需要投入大把的精力了，整理你的业务图，流程图，设计数据库等等，所有的设计都OK了，再开始弄吧，不然你可能会发现，弄到一半了，你忘了最开始写的代码为啥要这样写了。
然后呢，你必须要会服务端的技术，包括一些REST或者Socket之类的基础知识，当然，Java，PHP，Node.JS，C#等等等等，至少会一个吧，这样，你才有法做一个服务端应用出来。
3. 给谁用
做了APP，其实都会涉及到运营的，也就是给谁用，如果让他用。
我觉得如果是一个人做出来的APP，可能只有通过自己的一些自媒体渠道来宣传一下了。投入很多资金进去的可能性应该是非常小的。
个人建议，练练手，小打小闹一下没问题，别太认真。
2024年构建软件开发方法 篇3
本人小前端，最近闲翻阅到了一些比较厉害的东西，就看到了一个叫electron的api官网，上面是这样介绍的：
关于Electron：
Electron是由Github开发，用HTML，CSS和JavaScript来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。 Electron通过将Chromium和Node.js合并到同一个运行时环境中，并将其打包为Mac，Windows和Linux系统下的应用来实现这一目的。
Electron于2013年作为构建Github上可编程的文本编辑器Atom的框架而被开发出来。这两个项目在2014春季开源。
目前它已成为开源开发者、初创企业和老牌公司常用的开发工具。
然后，我就对着一篇大神的分享神奇的做出了一个简单的应用，打包后可以直接运行
如图：
双击运行即可。
我简单的将整个的过程写了一份小文档可以分享给你尝试一下：
什么是Electron?Electron是一个基于Chrominum和NodeJS的跨平台桌面应用框架。在这个框架中很容易基于html、css和JavaScript技术的跨平台应用，构建出来的应用会很好的兼容Mac、windows和Linux操作系统。它还有一些其他的特性：自动更新--应用支持自动更新原生菜单和通知--可以创建原生应用菜单和上下文菜单应用奔溃报告--可以将奔溃提交到远程服务器调试和分析--Chrominum的内容模块可以发生性能瓶颈和缓慢的操作，你可以在应用中使用自己喜欢的chrome开发者工具Windows installer--可以快速便捷地创建安装包动手之前需要安装NodeJS，你还应该申请一个Github账户来保存和更新应用。Ready Go首先在git工具中将 electron/electron-quick-start库克隆下来git clone https://github.com/electron/electron-quick-startcd electron-quick-startnpm install&&npm start完成上面的步骤之后，你会看到一个像浏览器窗口的应用打开。它确实是一个浏览器窗口！
这个窗口显示的样子在不同的操作系统上会有所不同。我选择使用 Windows 的经典样式。非常赞！
新应用的目录和文件结构基本的文件结构electron-quick-start-index.html是一个html5页面，它具有一个很重要的作用：提供画布-main.js创建窗口并处理系统事件-package.json是应用的启动脚本，它包含了应用信息，在主进程中运行-renderer.js处理应用的渲染进程打包应用electron-packagerelectron-packager可以将项目打包成各平台可直接运行的程序，而不是安装包先使用npm安装：npm install electron-packager -S运行打包命令：electron-packager . app --win --out tjj --arch=x64 --version 1.0 --overwrite --ignore=node_modules打包会把项目文件包括 node_modules 也一起打包进去，当然可以通过 –ignore=node_modules 来忽略文件，但是如果项目中有用到第三方库，忽略的话则找不到文件报错了。蓝色部分可自行修改：electron-packager . 可执行文件的文件名 --win --out 打包成的文件夹名 --arch=x64位还是32位 --version版本号 --overwrite --ignore=node_modules打包完成后的文件包名：app-win32-x64