1.低代码真的会威胁程序员吗？
2.202020192018......54321的码架各个位数之和可以用1➕2➕3➕到2020之和求吗
3.AI时代的软件开发-重回MDA模型驱动架构思想
4.chatbot对底层程序员的影响大吗？
5.chtagpt代码开源是啥意思？
6.写代码的以后会被机器取代吗?

低代码真的会威胁程序员吗？

       ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

       ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。

       é€šè¿‡ä½Žä»£ç å¹³å°ï¼Œåªéœ€è¦é€šè¿‡æ‹–拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

       è€Œä¸”低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

       è€Œåƒå¸‚场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       è€Œè¿™ç§äºŒæ¬¡å¼€å‘的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸Žå…¶æ— æ·±ç©¶ä½Žä»£ç æ˜¯å¦ä¼šè®©ç¨‹åºå‘˜å¤±ä¸šï¼Œä¸å¦‚去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       æœ€åŽï¼Œæ™®é€šäººå¦‚何不被OpenAI 取代。

       åœ¨æŸäº›æ–¹é¢å¼ºäºŽæ™®é€šäººçš„，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

......的各个位数之和可以用1➕2➕3➕到之和求吗

       个位数字之和，不能用等差数列求和公式了求解。码架

       因为，码架对于一位数而言是码架可以的。但是码架，对于多位数，码架无线应答源码其最大的码架数字之和为位数n乘以9，即：9n。码架两位数的码架最大为，9n=；三位数最大为，码架9n=；用等差数列求和公式来计算，码架显然要大好多倍。码架

       ，码架，码架......4，码架3，2，1，个位数字之和，可以用分析的方法归纳统计。过程比较繁琐，还是spring源码 设计模式编程更为快捷，只需要很少几行代码。

       计算结果是：。

       附：输出结果和fortran代码

AI时代的软件开发-重回MDA模型驱动架构思想

       在AI时代的大潮中，我们见证了软件开发的革新——MDA模型驱动架构（MDA）的复兴。年，OMG提出这一里程碑式的标准框架，以UML、XML和CORBA为基石，旨在通过可视化、存储和交换软件模型，实现机器可读的抽象，推动模型驱动开发的革新。MDA的核心理念是将软件开发从代码中心转向模型中心，其架构分为三个关键层次：CIM（业务模型）、PIM（平台无关模型）和PSM（实现模型），构建起软件工厂化的生产环境。

       在自然语言编程的探索中，如ChatGPT的应用，正在拓宽软件开发的边界。作者尝试将ChatGPT应用于办公自动化、运维自动化、仿今目标 源码网页抓取和视频字幕生成等场景，其挑战在于如何与繁琐的传统Web开发框架协调，寻求一种简单、API驱动的Controller设计，实现业务逻辑与平台逻辑的有效分离。

       在AI的助力下，双向映射的数字模型和数字孪生成为关键，它们需要支持业务反馈的优化过程。将自然语言语义转化为业务模型的过程，不仅涉及模型化难题，还需AI的智能加速。AI训练不仅理解业务架构，还要参考企业架构（EA）模型的多维度建模。CIM与PIM之间的转换，本质上是对抽象、分离与聚合的深刻理解，动态与静态的完美结合。PIM模型的稳定性和元模型的精确性，以及映射规则的生成，都是AI训练的重要目标。

       从PIM到PSM，国外开元视频源码是语言平台之间的桥梁，它生成的源代码是软件实现的基础。在MDA架构中，模型编译器曾负责将模型转化为代码，但现在，AI如ChatGPT正崭露头角，它通过学习和理解PSM模型及映射规则，实现了代码的自动生成，从而极大地提高了开发效率和灵活性。

       总结来说，AI时代的MDA模型驱动架构，不仅是一个技术革新，更是软件开发理念的转变。它将业务逻辑、平台逻辑和实现逻辑清晰地分离，借助AI的力量，使得软件开发更加智能、高效和灵活。这一转变预示着软件行业的未来，让我们期待在ChatGPT等先进技术的推动下，软件开发将迎来更加光明的手机 电玩城 源码前景。

chatbot对底层程序员的影响大吗？

       ChatGPT 的出现可能会对一些低端的工作造成影响，例如数据录入、文本生成等简单的任务，但它不太可能直接导致底层程序员失业。

       é¦–先，ChatGPT 只是一种工具，它不能完全取代人类编程员，因为它仍然需要人类来构建、部署和维护其底层系统。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒChatGPT 的主要应用是自动生成文本，并不适用于所有编程任务。它还不具备创造性和判断力，无法独立完成复杂的编程任务。

       æœ€åŽï¼Œ ChatGPT 的出现可能会带来新的机会，使得程序员更多地关注于创造性和技术领先的工作，而不是简单的重复性工作。

       å› æ­¤ï¼Œæˆ‘认为 ChatGPT 不太可能导致底层程序员失业，但是它可能对工作内容和工作方式造成一定的影响。

chtagpt代码开源是啥意思？

       "开源"的意思是代码的源代码是公开的，可以被任何人自由地访问、使用、修改和分发。这意味着，如果 ChatGPT 是开源的，任何人都可以访问其代码，并对其进行修改和创建自己的版本。

       开源代码的好处是可以更方便地进行审核、调试和改进，也有助于社区的发展和创新。

       不过，开源代码也可能带来一些安全和隐私问题，因为任何人都可以看到代码，所以开源代码需要更高的审查和保密要求。

       关于 ChatGPT 具体是否开源，需要询问 OpenAI 公司。

写代码的以后会被机器取代吗?

       写程序将是世界上最后一个消失的工作。年，当阿尔法狗与李世石对弈时，全网热议AI将取代程序员。然而，ChatGPT仅在人类编写的代码基础上进行总结，它本身并不编写程序。AI如果能够编写程序，完全可以直接生成机器码，无需使用高级语言。实际上，只有人类需要编写高级语言的源代码。ChatGPT的价值在于它能提供参考代码，节省程序员在搜索引擎或专业网站上查找的时间。可以说，编写代码的过程中，有很大一部分时间是在搜索。

       有人认为，随着ChatGPT的使用，程序员的工作效率将大幅提升，甚至可能减少一半。但实际情况是，节省出的时间大部分都被用来休息和娱乐。简单重复性劳动的工作岗位将逐渐消失。例如，如果一个编辑每天只需从网络上收集段子并发布到公众号，这个岗位就可能被机器取代。然而，创作性的工作，如段子手、艺术家、**导演等，不会被机器取代。因此，从事创造性工作的软件工程师无需担忧。

       有人担忧未来AI发展成熟，计算机将自行编写程序。这种担忧实属多余。当软件工程师的工作被计算机取代时，地球可能将迎来AI统治，太阳系的毁灭也就不远了。因此，写程序将是世界上最后一个消失的工作。

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为，只要OpenAI 开放源代码，全球就能迅速获得ChatGPT。然而，这实际上是一种误解。开源是指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码，例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后，理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上，编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的力量，以为开源能带来广泛且快速的普及。然而，大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码，那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象：源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法，这通常是开源的。然而，要实现与 ChatGPT 类似的模型，还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素，缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛，但并不是所有企业都能跨越。然而，数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言，无论是人工智能时代还是人工智障时代，数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间，这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI，也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作，它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分，许多作者选择免费公开论文，为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需，有些研究者仅发布论文而不提供源码，可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧，或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎，他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑，选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言，其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求，开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战，但已有项目开始致力于开源数据集的建设，这些努力如同星星之火，正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。