chatgpt一顿小朋友可分不清好坏
【 在 allegro 的大作中提到: 】
: 我儿子每天能问100个为什么。
: 我在想有没人弄个树莓派，前端python语音识别，后面连到chatgpt，好歹能每天陪他问答。
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现在数字孪生挺热门的，应用也挺广的。国内关注过两家这方面的软件：

上海的赛瓦软件，厦门的图扑软件。前者十几年有博客写过不少技术贴，后者的网站上
的示例挺不错。

不知有没有类似的开源软件，用来做仪器仪表SCADA系统，应该是很好玩的技术架构和实
现。



【 在 weihuajiang 的大作中提到: 】
: 图形化编程，目前其实应用了很多年，而且很多地方都在应用，比如机器人控制、PLC编程、实验室自动化、儿童编程、数据分析等等。其中最火的两个，labview和scratch，也是两种主流的编程方式，labview是节点编程，scratch是把代码图形化。
: 两者都已经很多开源的项目，比如node编辑的有
: https://github.com/retejs/rete
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我们是做过程工业系统仿真的，仿真对象可以看成一个周期性的大循环，循环里每个子系统步进若干次。

我们的软件设计思路供参考：
先把数据和计算过程剥离开，数据存储结构自己定义，但以文件映射形式进行共享。
计算过程我们是fortran，通过扫描代码，生成和数据关联的中间fortran代码，然后编译成可执行程序，由软件负责调度。当然也支持c。
这样在仿真过程中，随时可以快照数据；以后仿真可以直接从任意快照开始。
然后就是做个图形化的建模工具，把图生成为代码，这个自己手搓一个，需求太多。有见过在visio上加插件的，没用过。
最后是展示数据了，参考svg标准，写个人机交互画面程序，画面的动态和输入脚本和数据关联上就行。
画面编辑工具可以借鉴现成的，不过脚本怎么写要考虑好。要好用，还是要自己造一个。
3d的展示在unity或ue里做，我们是自己做了一个，随便还做了个ui库。
剩下的就是怎么摆弄数据了。

如果是windows版，最好把opc da实现了，opc客户端能和大部分dcs厂家的控制系统对接；
opc服务端能和不少软件对接，像matlab、mathematica。

总之，工业系统的需求很偏门，需要造很多轮子。
某些技术方向可能不能满足后期需求，就要推倒重来。

【 在 wjhtingerx 的大作中提到: 】
: 我思路是这样的：
: 1. 图形化分为两个层次，架构和功能。我发现，几乎所有的嵌入式软件都可以抽象成数据流框架和数据处理两个层级，合理搭配数据流就可以形成任何框架功能。框架层对数据本身做了各种诸如缓冲、对齐、触发等预处理，让数据处理层次不包含任何架构特性，配置好需求，纯粹做数据的
: 静态算法就行。如果某个数据处理太复杂，那么就再拆解。
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哥们，你听我说，图形化编程就是扯，工程一大了改都没法改，也没办法像代码那样复制粘贴，也没法发快速阅读和理解，也没办法快速浏览算法理清关系找错误或者消化流程，总之就是垃圾的理念。
建议你先随便用一种图形化编程，做一个大一点的项目，然后体会一下试一试，比如labview，那简直酸爽的
【 在 wjhtingerx 的大作中提到: 】
: 就是我业余搞了套基于云原生的图形化开发工具，可以通过拖拖拽拽生成软件基础架构，然后嵌套的每个功能模块可以通过类似scrach那种搭积木，也可以手写代码。
: 1. 设计即开发，你把架构设计图画完了，也就是自动把软件框架生成了；
: 2. 零环境的云原生环境，包含设计、开发、编译、生成等全部在网页和后台完成，本地不需要准备任何环境。比如你要写个树莓派应用，不需要提前准备任何资源，直接出来的是应用或镜像。
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图形化编程，可以定位为软件配置的高级方法，给使用者更多的配置自由度
优势在提示充分，学习曲线低


【 在 weihuajiang 的大作中提到: 】
: 图形化编程应用已经非常多，都是给非程序员的普通操作者使用，能够快速的完成硬件的控制，当然图形化本来就不适合大量的复杂逻辑，输入输出也受限，做复杂项目肯定不适合。但是，但是通过图形化解决了代码很多比如格式化的问题，降低了普通人编程的难度，能让他们编写简单的
: 呒迪窒嘤Φ墓δ埽热缬布控制和代码学习等。同时，很多领域还会使用图形化配合仿真使用，让用户复杂的一个需求，通过简单的鼠标拖放完成。
: 但是，对于复杂的系统和需求，图形化必然限制了开发者，这种还是老老实实的用代码完成。
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