Dimensional Data

You know a lot about low code app development if you follow us. The beginner’s guide was the initial tutorial/article about low-code platforms. In that article, we have explored and learnt new things about no-code platforms in certain ways. If you have not read that article, here you can see what you can learn from it: No-Code Movement Differences between Low-Code Platforms Why Low-Code Tools Matter? When Should You Not Utilize Low-Code Developer Tools? Low-Code and Traditional Engineering Just check out the article here: Additionally, this article called 20 Fun Facts About The Best Low Code Platforms is helpful to really understand what is happening in the low code app development industry and other facts, for instance: Future of the Low-code Market? How and Where to Apply Low-Code Platforms Facts with Numbers related to Low-Code Industry Top Tech Companies’ Approach to Low-Code Tools and more Here go check out the article here: Now you have the resources to learn about all the necessary things, and directly we can be fully involved in the pros and cons of low-code app development platforms. As per Gartner, the clamour for application development is expanding five times faster than IT’s ability to meet it. Business owners request more web applications, and IT departments struggle to keep up. Since developing apps and software services from the ground up to take time and demands higher engineering, which also costs money, business owners are handing these problems to low-code developers. Low-code app development is fast and pretty much cheaper than traditional software development.  Moreover, Low-code development tools do not require deep coding or complex problem-solving abilities from the developer. These platforms provide you with dozens or hundreds of built-in components and functionalities that you can build service by building blocks. But using low-code or no-code platforms do have its drawbacks. Does low code mean low security? If you apply low-code development tools without IT’s knowledge, you do not know about security-first software. When you create apps with low-code platforms, you do not see any code, and you cannot alter the source code to make the process or transaction more secure. Additionally, you do not know how the source code is produced while you are developing by putting blocks of functions together. Of course, there is always a better ecosystem to develop secure and cross-platform native applications. For instance, Delphi with FireMonkey framework provides traditional and low code software development. The best thing is to mix those and create compelling applications in no time and target multiple platforms with a single code base.  FireMonkey framework is one of the best cross-platform and stable frameworks for any use: Business Apps Game Development 2D & 3D Development Utility applications to talk with hardware-specific functionalities Mobile, Web, and Desktop, all you need is here Huge third-party component pool to optimize the development process Thousands of hours of official workshops by experts to learn It doesn’t matter how stunning the looks are if the user experience is sluggish or unresponsive. On PCs, tablets, and mobile devices, FireMonkey-powered applications take full advantage of today’s hardware with native CPU performance and GPU-powered visuals. Do low code platforms produce solutions more quickly than other alternatives? As we said earlier, a low-code platform provides you with all the available building blocks for you, and you need […]

Sometimes it’s best to say things out loud. Other times reading some text, or the contents of a message are either difficult or might even be impossible if, for example, you or your user have visual impairments. You certainly can’t be silent if you’re narrating a movie. Whatever your purpose, if you need a way to generate speech from text, the latest Appercept AWS SDK for Delphi supports Text-to-Speech (TTS) using Amazon Polly. This great solution works smoothly both for desktop and cross platform apps. What is Amazon Polly? Amazon Polly is a Text-to-Speech cloud service utilising Machine Learning (ML) to provide the most natural human-like voice synthesis. Polly provides various voices for different genders, languages, and ages. Polly supports Speech Synthesis Markup Language (SSML) to give more control and enhance the synthesis. Here is how we say something… program SaySomething; {$APPTYPE CONSOLE} implementation uses AWS.Polly; var Client: IPollyClient; Request: IPollySynthesizeSpeechRequest; Response: IPollySynthesizeSpeechResponse; begin Request := TPollySynthesizeSpeechRequest.Create; Request.OutputFormat := ‘mp3’; Request.Text := ‘Hello, Polly!’; Request.VoiceId := ‘Aria’; Client := TPollyClient.Create; Response := Client.SynthesizeSpeech(Request); if Response.IsSuccessful then begin // Do something with Response.AudioStream end; end. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 program SaySomething;   {$APPTYPE CONSOLE}   implementation   uses   AWS.Polly;   var   Client: IPollyClient;   Request: IPollySynthesizeSpeechRequest;   Response: IPollySynthesizeSpeechResponse;   begin   Request := TPollySynthesizeSpeechRequest.Create;   Request.OutputFormat := ‘mp3’;   Request.Text := ‘Hello, Polly!’;   Request.VoiceId := ‘Aria’;     Client := TPollyClient.Create;   Response := Client.SynthesizeSpeech(Request);   if Response.IsSuccessful then   begin     // Do something with Response.AudioStream   end; end. To use enable and use SSML, just set the request property TextType to “ssml” and make sure you wrap the value in Text with a “” tag. For example: Request.TextType := ‘ssml’; Request.Text := ‘Hello, Polly!‘; Request.TextType := ‘ssml’; Request.Text := ‘Hello, Polly!‘; How can I use Amazon Polly in my cross platform apps? Why not check out the Polly Speak demo in our AWS SDK for Delphi Samples on GitHub for a complete example. What will you “say” with Delphi and Polly? Why not tell us @ApperceptHQ. About Appercept AWS SDK for Delphi Appercept AWS SDK for Delphi is available exclusively on GetIt with active Enterprise or Architect subscriptions for Embarcadero Delphi or RAD Studio. You can install the SDK through the GetIt Package Manager.

Uneori, cel mai bine este să spui lucrurile cu voce tare. Alteori, citirea unui text sau conținutul unui mesaj este fie dificilă, fie chiar imposibilă dacă, de exemplu, dumneavoastră sau utilizatorul dumneavoastră aveți deficiențe de vedere. Cu siguranță nu poți să taci dacă povestești un film. Oricare ar fi scopul dvs., dacă aveți nevoie de o modalitate de a genera vorbire din text, cel mai recent Appercept AWS SDK pentru Delphi acceptă Text-to-Speech (TTS) folosind Amazon Polly . Această soluție excelentă funcționează fără probleme atât pentru aplicații desktop, cât și pentru aplicații multiplatforme . Ce este Amazon Polly? Amazon Polly este un serviciu cloud Text-to-Speech care utilizează Machine Learning (ML) pentru a oferi cea mai naturală sinteză a vocii umană. Polly oferă diverse voci pentru diferite genuri, limbi și vârste. Polly acceptă limbajul de marcare a sintezei vorbirii (SSML) pentru a oferi mai mult control și pentru a îmbunătăți sinteza. Iată cum spunem ceva… program SaySomething; {$APPTYPE CONSOLE} implementation uses AWS.Polly; var Client: IPollyClient; Request: IPollySynthesizeSpeechRequest; Response: IPollySynthesizeSpeechResponse; begin Request := TPollySynthesizeSpeechRequest.Create; Request.OutputFormat := ‘mp3’; Request.Text := ‘Hello, Polly!’; Request.VoiceId := ‘Aria’; Client := TPollyClient.Create; Response := Client.SynthesizeSpeech(Request); if Response.IsSuccessful then begin // Do something with Response.AudioStream end; end. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 program SaySomething ;   { $ APPTYPE CONSOLE }   implementation   uses   AWS . Polly ;   var   Client : IPollyClient ;   Request : IPollySynthesizeSpeechRequest ;   Response : IPollySynthesizeSpeechResponse ;   begin   Request : = TPollySynthesizeSpeechRequest . Create ;   Request . OutputFormat : = ‘mp3’ ;   Request . Text : = ‘Hello, Polly!’ ;   Request . VoiceId : = ‘Aria’ ;     Client : = TPollyClient . Create ;   Response : = Client . SynthesizeSpeech ( Request ) ;   if Response . IsSuccessful then   begin     // Do something with Response.AudioStream   end ; end . Pentru a utiliza activarea și utilizarea SSML, trebuie doar să setați proprietatea de solicitare TextType la „ssml” și asigurați-vă că includeți valoarea în Text cu o etichetă „”. De exemplu: Request.TextType := ‘ssml’; Request.Text := ‘Hello, Polly!‘; Request . TextType : = ‘ssml’ ; Request . Text : = ‘Hello, Polly!‘ ; Cum pot folosi Amazon Polly în aplicațiile mele pe mai multe platforme? De ce să nu consultați demonstrația Polly Speak din SDK-ul nostru AWS pentru mostre Delphi pe GitHub pentru un exemplu complet. Ce vei „spune” cu Delphi și Polly? De ce să nu ne spui @ApperceptHQ . Despre Appercept AWS SDK pentru Delphi Appercept AWS SDK pentru Delphi este disponibil exclusiv pe GetIt cu abonamente active Enterprise sau Architect pentru Embarcadero Delphi sauRAD Studio . Puteți instala SDK-ul prin GetIt Package Manager.

În ultimii câțiva ani, dezvoltarea cross platform a ocupat locul din față. Le permite dezvoltatorilor să scrie cod o dată și să-l implementeze pe toate platformele. Dezvoltarea aplicației native necesită cod diferit pentru diferite platforme. De asemenea, necesită Android Studio ca IDE și un SDK adecvat. Cu toate acestea, cadrele de dezvoltare multiplatforme au nevoie de o singură bază de cod . Poate compila versiuni pentru iOS și Android. Nu este nevoie să dezvoltați aplicații de la zero pentru toate platformele. Dezvoltatorii pot economisi timp cu o platformă cu cod redus . Există diverse instrumente în acest scop. Acestea includ RAD Studio , Delphi și C++ Builder . Aceste instrumente vă ajută să dezvoltați aplicații mai rapid cu o singură bază de cod. Funcționează pentru Android, iOS, Windows, Linux și macOS. Ce este dezvoltarea de aplicații multiplatformă? Termenul de dezvoltare încrucișată se mai numește și dezvoltare de aplicații hibride. Este o abordare a construirii de aplicații compatibile cu diferite platforme. Dezvoltatorii scriu codul o dată și îl refolosesc. Le permite să lanseze un produs rapid. Pentru dezvoltarea pe mai multe platforme , utilizați limbaje de programare intermediare. Acestea includ HTML, CSS și JavaScript. Aceste limbi nu sunt native sistemelor de operare și dispozitivelor. Dezvoltatorii împachetează aplicațiile în containere native. Apoi le integrează în platforme. Există câteva strategii fundamentale pentru utilizarea dezvoltării pe mai multe platforme . Acestea includ: Compilarea diferitelor versiuni ale aceluiași program pentru diferite sisteme de operare. Realizați un program abstract pentru a se adapta diferitelor medii. Utilizarea fișierelor sub-arboresc pentru a potrivi produsul la diferite sisteme de operare. Care este diferența dintre dezvoltarea nativă și cea multiplatformă? Aplicațiile native se bazează pe tehnologii native. Dezvoltatorii pot implementa tehnologii native pe dispozitivele lor native. Dezvoltarea pe mai multe platforme oferă compatibilitate cu mai multe platforme. Problema a crescut în timpul utilizării dezvoltării de aplicații native. Pentru că trebuie să construiți două aplicații separate pentru Android și iOS. Cu toate acestea, aceste aplicații par similare ca funcționalitate. Dar au nevoie de baze de cod diferite. Este necesar pentru a satisface nevoia de dezvoltare a aplicațiilor native. Care sunt avantajele utilizării dezvoltării multiplatforme? Acestea sunt câteva avantaje ale utilizării aplicațiilor multiplatforme. 1. Dezvoltarea pe mai multe platforme ar trebui să vă permită să reutilizați componentele codului În ciuda folosirii unui cod nou pentru fiecare platformă, reutilizați același cod. Le permite dezvoltatorilor să lanseze produse mai rapid pe toate platformele. De asemenea, reduce efortul de a face sarcini repetitive. Puteți dezvolta funcții pentru Android și iOS cu o singură bază de cod. Ca rezultat, dezvoltarea multiplatformă optimizează eficiența. Cu toate acestea, nu este un concept complet nou. Dar a fost folosit în dezvoltarea de software de ani de zile. Industria software-ului obține beneficii din reutilizarea codului cu această tehnică. 2. O soluție bună de dezvoltare multiplatformă reduce costul total Afacerile adoptă diferite strategii avansate. Dar nu toată lumea își poate permite să creeze aplicații native. Aplicațiile mobile ajută companiile să ofere o experiență personalizată. Dezvoltarea pe mai multe platforme ajută companiile să reducă costul total. Ei pot construi aplicații pentru platforme distincte în mod eficient. Abordarea funcționează excelent pentru produsele corporative care sunt mai puțin profitabile. Companiile pot economisi costuri prin dezvoltarea unei soluții universale. 3. Implementarea cu software-ul potrivit pentru generarea de aplicații ar trebui să fie ușoară Există diverse […]

Uneori, cel mai bine este să spui lucrurile cu voce tare. Alteori, citirea unui text sau conținutul unui mesaj este fie dificilă, fie chiar imposibilă dacă, de exemplu, dumneavoastră sau utilizatorul dumneavoastră aveți deficiențe de vedere. Cu siguranță nu poți să taci dacă povestești un film. Oricare ar fi scopul dvs., dacă aveți nevoie de o modalitate de a genera vorbire din text, cel mai recent Appercept AWS SDK pentru Delphi acceptă Text-to-Speech (TTS) folosind Amazon Polly . Această soluție excelentă funcționează fără probleme atât pentru aplicații desktop, cât și pentru aplicații multiplatforme . Ce este Amazon Polly? Amazon Polly este un serviciu cloud Text-to-Speech care utilizează Machine Learning (ML) pentru a oferi cea mai naturală sinteză a vocii umană. Polly oferă diverse voci pentru diferite genuri, limbi și vârste. Polly acceptă limbajul de marcare a sintezei vorbirii (SSML) pentru a oferi mai mult control și pentru a îmbunătăți sinteza. Iată cum spunem ceva… program SaySomething; {$APPTYPE CONSOLE} implementation uses AWS.Polly; var Client: IPollyClient; Request: IPollySynthesizeSpeechRequest; Response: IPollySynthesizeSpeechResponse; begin Request := TPollySynthesizeSpeechRequest.Create; Request.OutputFormat := ‘mp3’; Request.Text := ‘Hello, Polly!’; Request.VoiceId := ‘Aria’; Client := TPollyClient.Create; Response := Client.SynthesizeSpeech(Request); if Response.IsSuccessful then begin // Do something with Response.AudioStream end; end. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 program SaySomething ;   { $ APPTYPE CONSOLE }   implementation   uses   AWS . Polly ;   var   Client : IPollyClient ;   Request : IPollySynthesizeSpeechRequest ;   Response : IPollySynthesizeSpeechResponse ;   begin   Request : = TPollySynthesizeSpeechRequest . Create ;   Request . OutputFormat : = ‘mp3’ ;   Request . Text : = ‘Hello, Polly!’ ;   Request . VoiceId : = ‘Aria’ ;     Client : = TPollyClient . Create ;   Response : = Client . SynthesizeSpeech ( Request ) ;   if Response . IsSuccessful then   begin     // Do something with Response.AudioStream   end ; end . Pentru a utiliza activarea și utilizarea SSML, trebuie doar să setați proprietatea de solicitare TextType la „ssml” și asigurați-vă că includeți valoarea în Text cu o etichetă „”. De exemplu: Request.TextType := ‘ssml’; Request.Text := ‘Hello, Polly!‘; Request . TextType : = ‘ssml’ ; Request . Text : = ‘Hello, Polly!‘ ; Cum pot folosi Amazon Polly în aplicațiile mele pe mai multe platforme? De ce să nu consultați demonstrația Polly Speak din SDK-ul nostru AWS pentru mostre Delphi pe GitHub pentru un exemplu complet. Ce vei „spune” cu Delphi și Polly? De ce să nu ne spui @ApperceptHQ . Despre Appercept AWS SDK pentru Delphi Appercept AWS SDK pentru Delphi este disponibil exclusiv pe GetIt cu abonamente active Enterprise sau Architect pentru Embarcadero Delphi sauRAD Studio . Puteți instala SDK-ul prin GetIt Package Manager.

Începem ceva nou și sunt destul de încântat de asta. Acesta este primul dintr-o serie de fluxuri live regulate care discută cele mai recente proiecte open source. Ambele proiecte sponsorizate de Embarcadero și proiecte cheie din comunitate. Voi fi gazda și mi se vor alătura membri ai comunității, dezvoltatori implicați în aceste proiecte open source, precum și membri ai Embarcadero și Idera’s Product Management. Primul nostru flux, săptămâna viitoare, este axat pe Tkinter vs DelphiFMX pentru dezvoltarea GUI Python, deci vizează în mod direct dezvoltatorul Python. Joi, 2 iunie 2022 la 10:00 CDT (Reveniți la această postare după webinar pentru link-uri, diapozitive și reluare.) Aceste fluxuri servesc mai multe scopuri: Colaborați pentru mine cu alți manageri de proiect de la Embarcadero și Idera pentru a modela foaia de parcurs și modul în care sprijinim aceste proiecte Distribuiți conversațiile din culise cu comunitatea acestor conversații Modelați în colaborare viitorul acestor proiecte open source Actualizări regulate pentru noutățile acestor proiecte și ale comunității Scopul este să se rotească prin proiecte în fiecare săptămână și să includă o temă în proiect. De exemplu, săptămâna aceasta discutăm despre biblioteca GUI DelphiFMX pentru Python și o comparăm cu Tkinter, biblioteca existentă de facto GUI Python. Aceasta este o oportunitate bună de a vedea lacune în care DelphiFMX se poate îmbunătăți, în timp ce vedem ce face DelphiFMX pentru a îmbunătăți viața dezvoltatorului Python. Vorbind despre dezvoltarea GUI Python, avem o nouă . Ne vom uita, de asemenea, la unele dintre proiectele conexe pentru Python: Agenda pentru flux: Tkinter vs. DelphiFMX Prezentare generală și comparare a celor două biblioteci Unde se poate îmbunătăți DelphiFMX? Ce este nou în DelphiFMX Probleme de revizuire și solicitări de tragere Răspundeți la întrebări Alți feedback sau colaboratori Planificați o foaie de parcurs pentru schimbările viitoare Fluxurile viitoare vor acoperi alte proiecte din ecosistemul nostru Python, proiecte non-Python și chiar proiecte comunitare pe care le iubim! Aceasta este cea mai recentă hartă a ecosistemului tău Python. L-am împărțit în două părți, jumătatea de sus este proiecte pentru dezvoltatorii Python și este punctul central al fluxului pe 2 iunie. Planificăm pe 9 iunie să ne concentrăm asupra proiectelor pentru dezvoltatorii Delphi care includ biblioteci Python pentru o dezvoltare simplă bazată pe Open Pascal. Sunt foarte încântat să arăt la ce lucrăm acolo. Iată o listă cu alte biblioteci open source pe care le putem discuta în fluxurile viitoare: SonarDelphi Pluginul Sonar-Delphi folosit pentru a analiza proiecte Delphi cu SonarQube Bold pentru Delphi – O arhitectură de driver de model (și bibliotecă ORM) pentru Delphi Dev-C++ – Un IDE C/C++ rapid, portabil, simplu și gratuit Jocuri arcade C++ – 4 jocuri arcade dezvoltate în C++Builder cu FireMonkey pentru Windows, macOS, iOS și Android DelphiArcadeGames – 4 jocuri arcade dezvoltate în Delphi cu FireMonkey pentru Windows, macOS, iOS și Android DelphiBigNumbers – Numere întregi și cu virgulă mobilă foarte mari în Delphi Kastri – Biblioteca Delphi de uz general skia4delphi – Bibliotecă GUI 2D pentru VCL și FireMonkey Hashload Boss – Manager de dependențe pentru Delphi și Lazarus Și deschis la sugestiile comunității Ca parte a fluxului live, voi împărtăși documente mai detaliate despre proiect, dar iată câteva statistici ca o previzualizare. Sper să ne vedem online pentru seminariul web de joi, 2 iunie 2022, la ora 10:00 CDT .

Marcaje și Navigator, cunoscute inițial sub numele de pluginuri Parnassus, sunt unele dintre cele mai solicitate suplimente IDE ale noastre. Suntem foarte bucuroși să vă anunțăm că acestea sunt acum disponibile în GetIt pentru RAD Studio 11. Pentru a instala, mergeți la meniul Instrumente din IDE, GetIt Package Manager și selectați secțiunea IDE Plugins din selectorul de categorii din stânga: Marcaje este un supliment favorit de dezvoltatori care înlocuiește marcajele încorporate ale editorului, cu un număr nelimitat de marcaje, o comandă rapidă la îndemână (Ctrl+B), evită suprascrierea accidentală a marcajelor, marcaje cu cursor pentru comutarea rapidă a locației și navigarea inversă/stivă, un sistem andocat. fereastră care arată contextul marcajelor și multe altele. Navigator este un plugin asociat care vă ajută să navigați rapid oriunde în codul dvs .: apăsați Ctrl+G și tastați pentru a filtra pentru a afișa toate elementele utile din unitatea curentă. Puteți tasta, de exemplu, „prop Foo” (sau chiar mai scurt, „p f” sau chiar „f” dacă aveți suficient de puține elemente pentru a face acest lucru util: filtrează mai multe pe măsură ce tastați mai multe) pentru a găsi proprietăți cu Foo în lor nume, sau găsiți câmpuri de citire/scriere de proprietate sau metode legate de acea proprietate… sau pentru a naviga la clase, înregistrări, enumerari și alte tipuri; secțiuni de unitate precum clauzele de utilizare; metode; variabile și multe altele. Orice lucru util în unitatea dvs. este afișat în Navigator și este rapid accesibil. De asemenea, adaugă o minimahartă la editorul IDE care arată unde vă aflați în cod. RAD Studio 11 afișează pluginurile Marcaje și Navigator ambele în uz: marcajele sunt afișate în editor și fereastra andocata în colțul din dreapta jos, în timp ce pluginul Navigator oferă minimapa în partea dreaptă a editorului și fereastra de navigare plutitoare unde am caut o metoda Marcajele și Navigatorul sunt de obicei disponibile imediat odată cu lansarea, iar acest lucru nu s-a întâmplat pentru RAD Studio 11. Cu toate acestea, am configurat versiunea noastră internă astfel încât aceste plugin-uri să fie întotdeauna disponibile în viitor: adică, puteți fi sigur că avem configurați pentru a nu repeta întârzierea. Al treilea plugin Parnassus, Debugger, ar trebui să apară și el în câteva zile. Pluginurile sunt disponibile atât pentru RAD Studio 11.0, cât și pentru 11.1; de fapt, captura de ecran de mai sus este făcută cu RAD Studio 11.0. Vă mulțumim pentru răbdarea de a aștepta aceste plugin-uri și sperăm că IDE-urile Delphi și C++Builder sunt și mai productive și mai plăcute de utilizat cu aceste extensii! Nu uitați – sunt disponibile chiar acum în GetIt. Codare fericită!

Există un nou patch (sau remediere rapidă) disponibil pentru RAD Studio 11.1. Patch-ul abordează o problemă specifică depanării aplicațiilor Win32 pe Windows 11, unde IDE-ul pare să înghețe uneori. Situațiile tipice în care puteți observa înghețarea includ evaluarea ceasurilor cu efecte secundare, deschiderea vizualizării Fire pentru a comuta firele, atașarea la un proces și alte acțiuni comune de depanare. Problema este cauzată de obținerea lanțului de așteptare a firului (GetThreadWaitChain()), care uneori durează până la un minut. Se rezolvă prin dezactivarea caracteristicii lanțului de așteptare a firelor din depanator. Cauza exactă a întârzierii lanțului de așteptare a firului de execuție este necunoscută, dar pare să fie legată de un fir de execuție care are un soclu deschis, eventual unde firul de execuție așteaptă să termine IO-ul rețelei. Informațiile lanțului de așteptare a firelor sunt dezactivate pentru Win32 atât pe Windows 10, cât și pe Windows 11. Există o variabilă de mediu pentru a o reactiva dacă aveți nevoie de caracteristica: setați DBK_ENABLE_WAITCHAIN=1 pe un prompt de comandă și rulați RAD Studio (alternativ, setați-l variabilă de mediu la nivel global pentru Windows.) Numai Windows 11 este afectat de problemă, așa că trebuie să instalați corecția doar pe Windows 11. Instalare Puteți descărca acest lucru în GetIt (tehnica noastră recomandată; de asemenea, se va afișa ca disponibil pe Pagina de întâmpinare când porniți IDE-ul) sau îl puteți instala manual după descărcare de pe my.embarcadero.com (fișierul zip conține un program de instalare a fișierelor batch.) Ecranul de întâmpinare RAD Studio 11.1 care arată butonul „Correcție disponibilă”. Faceți clic pe acesta pentru a instala patch-uri, inclusiv pe acesta. Depanare la distanță Deoarece acest lucru corectează depanatorul, dacă faceți depanare la distanță, va trebui, de asemenea, să actualizați PAServer pe mașina de la distanță. Programul de instalare a corecțiilor înlocuiește (locația de instalare a RAD Studio) fișierul PAServersetup_paserver.exe, dar va trebui să îl copiați pe mașina de la distanță și să îl instalați. Există detalii complete în patch-ul readme.

Ce platforme țintă acceptă Delphi și Electron? Cartea albă „ Descoperirea celui mai bun cadru multiplatform prin comparație ” evaluează două cadre care sprijină dezvoltarea de aplicații desktop multiplatformă: Delphi și Electron . Delphi Delphi, încapsulat în Rapid Application Development (RAD) Studio IDE, este produsul emblematic al Embarcadero Technologies. O versiune proprietară a limbajului Object Pascal, Delphi oferă dezvoltare de aplicații grafice cu componente „drag and drop”, un vizualizator WYSIWYG pentru majoritatea platformelor mobile și opțiuni de stil robuste, inclusiv palete standard și unice pentru platformă, care oferă un aspect și o senzație complet personalizate. Printre alte caracteristici, bibliotecile incluse oferă controale GUI, manageri de acces la baze de date și sisteme de operare hardware și platforme țintă cu acces direct. Cadrul Delphi FireMonkey (FMX) va compila proiecte în cod nativ pentru Windows pe 32 și 64 de biți, macOS, Android, iOS și Linux, permițând utilizatorilor să dezvolte și să mențină o bază de cod care să ajungă la cea mai mare parte a pieței. Delphi este disponibil de peste 25 de ani. Electron Electron este un cadru open-source (licență MIT), bazat pe Chromium, care utilizează tehnologii web pentru a crea aplicații desktop pe Windows, macOS și Linux. Este dezvoltat și întreținut de GitHub, o subsidiară a Microsoft. Electron combină motorul de randare bazat pe Chromium cu un mediu server Node.js. Ca atare, interfața de utilizator pentru o aplicație Electron este disponibilă prin HTML5 și CSS. În general, Electron funcționează cu majoritatea cadrelor Javascript, cum ar fi Angular, Vue.js și React. Tehnologiile bazate pe HTML5, CSS și Javascript găsite în Chromium oferă un ecosistem bogat de personalizare a utilizatorilor, familiar oricărui dezvoltator web. În ciuda vârstei sale relativ fragede de cinci ani, comunitatea sa se mândrește cu pachete open source pentru acces la baze de date, interacțiuni cu sistemul de operare și alte sarcini comune. Valori de referință Această postare face parte dintr-o serie de postări de blog care analizează mai îndeaproape fiecare dintre valorile individuale utilizate în studiu și modul în care Delphi și Electron s-au descurcat fiecare cu privire la aceste valori. Primul poate fi găsit aici. Descărcați documentul complet aici Categoria de referință: flexibilitate Flexibilitatea cadrului a fost examinată calitativ prin cercetări și conversații cu experți din Delphi și Electron și a căutat să analizeze aplicarea fiecărui cadru la problemele și cerințele de afaceri. Avantajul major al Delphi în categoria de flexibilitate este capacitatea sa de a implementa un singur corp de cod sursă pe orice platformă desktop sau mobilă majoră ca un executabil binar nativ, maximizând acoperirea pe piața aplicațiilor, minimizând în același timp durerile de cap de întreținere/upgrade din cauza dublării codului. Cadrul susține proiecte de orice scară, de la controlere logice pentru automatizare industrială până la gestionarea inventarului la nivel mondial și funcții din fiecare nivel, de la back-end-uri grele de baze de date la servicii la nivelul clientului. În cele din urmă, bibliotecile standard Delphi oferă acces simplificat la majoritatea produselor de baze de date, acceptă pe deplin Unicode și alte standarde moderne și extind accesul la funcționalitatea sistemului de operare pe fiecare platformă, precum și la dispozitivele și senzorii I/O. Electron este un cadru open-source care vizează toate sistemele de operare desktop prin baza sa Chromium. De obicei, se concentrează pe aplicații centrate pe web, pe partea clientului, dar poate realiza servicii […]

Învățarea automată este unul dintre cele mai fierbinți subiecte de dezvoltare de software în acest moment. Algoritmii și tehnicile care permit învățarea automată au început să se maturizeze cu adevărat și au trecut de la „idei interesante” la furnizarea de putere autentică și capabilități care permit în aplicațiile noastre, care uneori pot părea magice la fel de mult pe cât de utile. Python a apărut foarte repede ca un limbaj de facto pentru învățarea automată. Există un set bogat de biblioteci de învățare automată disponibile pentru Python, oferind capacitatea de a face totul, de la recunoașterea imaginilor până la analize științifice complicate. Cum să utilizați bibliotecile de învățare automată în Delphi Știați că este simplu să folosiți niște biblioteci Python cu adevărat excelente pentru a vă stimula dezvoltarea aplicației Delphi pe Windows ? Toată acea gamă minunată de bunătăți de învățare automată Python vă este, de asemenea, ușor disponibilă ca programator Delphi. Adăugarea Python la setul dvs. de instrumente pentru codul Delphi vă poate îmbunătăți dezvoltarea aplicației prin introducerea de noi capabilități care vă permit să oferiți soluții inovatoare și puternice utilizatorilor aplicației dvs., combinând tot ce este mai bun din Python cu puterea supremă low-code și fără egal a dezvoltării Windows native care Delphi oferă. Căutați cum să construiți o interfață grafică pentru o bibliotecă puternică de învățare automată nesupravegheată? Puteți construi o soluție de învățare nesupravegheată de ultimă generație cu scikit-learn pe Delphi. Acest articol va demonstra cum să creați o aplicație GUI Delphi dedicată bibliotecii scikit-learn. Urmărește acest videoclip de Jim McKeeth pentru o explicație detaliată a motivului pentru care poți iubi atât Delphi, cât și Python în același timp: Ce este biblioteca de învățare automată scikit-learn? sigla scikit-learn (sursa: scikit-learn.org). scikit-learn este o bibliotecă open-source Python de învățare automată. scikit-learn are instrumente simple și eficiente pentru analiza predictivă a datelor, care sunt construite pe SciPy, NumPy și Matplotlib. Mașinile vectoriale de suport, pădurile aleatorii, creșterea gradientului, k-means și DBSCAN sunt printre algoritmii disponibili în scikit-learn pentru clasificare, regresie și grupare. În acest articol, vom vorbi în mod specific despre algoritmii de grupare. Ce este învățarea automată nesupravegheată? Învățarea nesupravegheată, cunoscută și sub denumirea de învățare automată nesupravegheată, analizează și grupează seturi de date neetichetate folosind algoritmi de învățare automată. Fără intervenția umană, acești algoritmi descoperă modele ascunse sau grupări de date. Capacitatea sa de a detecta asemănările și diferențele de date îl face o soluție ideală pentru analiza exploratorie a datelor, strategiile de vânzare încrucișată, segmentarea clienților și recunoașterea imaginii (sursa: IBM Cloud Education, 2020). Ce este clustering-ul și cum are legătură cu învățarea automată? Clusteringul este un tip de problemă de învățare nesupravegheată. Analiza cluster este un alt nume pentru această tehnică. Este frecvent utilizat ca tehnică de analiză a datelor pentru a descoperi modele interesante în date, cum ar fi grupurile de clienți bazate pe comportamentul lor. Există numeroși algoritmi de clustering disponibili și nu există un singur cel mai bun algoritm de clustering pentru toate cazurile. În schimb, este o idee bună să experimentați cu diverși algoritmi de grupare și configurații diferite pentru fiecare algoritm. Un cluster este deseori o zonă densă în spațiul de caracteristici în care exemplele din domeniu (observații sau rânduri de date) sunt mai aproape de cluster decât de alte clustere. Clusterul poate avea ca centru un eșantion sau […]