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最美人间四月天,春光明媚五月天,跟随夏日的热情,安洽科技喜迁新址! 自2007年以来,公司的健壮发展,原办公室地点已经不能满足公司的发展需要。2020年5月10日,安洽科技正式迁入山西智创城省级双创中心。智创城位于山西综改示范区学府产业园区,坐落于汾河旁,在南中环街与滨河东路交汇处,交通便利。坐在办公室,尽享汾河美景! 办公区域通透明亮,简约现代的装修风格,打造出舒适的办公环境,崭新的视角,安洽人将在这里书写新篇章。 新办公室的功能区,包含会议室、洽谈室、接待室、员工休息区,满足员工不同需求,在业务上也将继续奋进前行。 公司新地址的搬迁是一次质的飞跃,同时也离不开各位领导、客户、朋友的支持。安洽科技也将保持初心,始终坚持以服务为生命、以时间为信誉、以产品为竞争力的经营信念,踏上新征程,向着新目标迈进!
尊敬的嘉宾: 近些年来人工智能备受关注,2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》把人工智能上升到国家战略的层次,随后工信部也发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,指出以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点,推动人工智能和实体经济深度融合。 软件作为信息化自动化的基础,已经渗透到了各行各业。人工智能与软件的融合将是发展行业智能的前提,甚至软件开发和运维本身也将逐步智能化。未来智能软件将在制造、农业、物流、金融、电商、家居等领域推动人工智能的规模化应用,全面提升产业发展智能化水平。 深软协联合百度、华为、腾讯、平安等先锋企业举办此次沙龙活动,旨在分享AI应用经验,介绍先进可用的人工智能平台和工具,助力企业AI应用落地,推动行业创新。诚邀企业负责人和技术主管等相关人员报名参加! 有关会议安排如下: 一、会议时间:2019年1月17日 13:30-17:30 二、会议地点:深圳市南山区软件产业5栋B座北斗+众创空间路演厅 三、会议主旨: 分享人工智能技术应用经验,介绍人工智能平台,助力企业AI应用落地,推动行业创新,提升产业智能化水平。 四、会议议程: 13:30-14:00 签到及开场 14:00-14:40 百度AI开放平台及生态 14:40-15:20 华为云EI智能制造行业解决方案 15:20-16:00 腾讯云慧眼 开启AI应用之路 16:00-16:40 智能认知 赋能价值(平安科技) 16:40-16:50 茶歇休息 16:50-17:30 问答与互动:AI应用及平台开放合作 五、指导单位:南山市科技局 主办单位:深圳市软件行业协会 协办单位:中城康帕斯科技发展(深圳)有限公司、北斗+众创空间 六、参与人员: 深圳市科技企业CEO、技术相关负责人等。 科技媒体、其他相关人员。
2019年软件开发行业发展趋势分析,2018年已经过去,2019年软件行业发展会如何呢 技术现在已经成为社会前进的基础和动力,几乎可以实现生活的一切。人们总是渴望更多新的、更好的工作方式、学习方式和娱乐方式,包括改善人们的健康、安全和出行等。 在已经开始的2019年,我们会看到更多新兴技术在发展。人工智能、智能硬件、太空旅行,基因编辑,电动汽车与黑客自动化工具,将从边缘进入到主流技术。 随着技术的稳定成熟,我们会看到技术应用开始加速,这就是为什么我们要跟踪深度学习的发展,大农业可以关注我们中国的CRISPRCAS9技术,它将打破农作物产量限制。人工智能将进一步帮助科研人员开发更精准的医学技术。 智能手机时代即将结束 全球智能手机出货量正在缓慢下降,Apple将不再公开其硬件产品的出货数据,这是到了临界点的明确信号。即使新的手机外形设计会在明年走进消费级市场,比如双屏手机以及可折叠的机型,但是功能的改进不会再那么快,不足以让现有手机更新到新型机型。 在未来的十年里,我们的移动电话将过渡到新一代通信设备,人们将使用语音、手势以及触摸等指令的可穿戴设备。 5G 网络将全球化部署 第五代移动网络即将启动,会有一定的延迟。政府机构会继续激励建设,民营公司将放弃5G的Wi-Fi网络。5G网络从延迟30秒缩短到1毫秒,实现基本的即时连接。与Wi-Fi不同,人们可以构建专用的5G网络,用于优先传输数据,而不是其它类型的数据。 制造型企业和公共事业型企业可以利用物联网,使用机器人自动化完成标准的核心流程,它还标志着传感器和物联网开始广泛普及,包括农业、零售、运输、酒店以及制造等一部分职业将面临被取代。 增强型数据分析 机器学习将继续蓬勃发展,它将着力分析我们的消费兴趣,共享与支付方式。增强分析将成为:数据准备,数据管理,现代分析,业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台等等特性。 如今每家企业都会产生大量的数据,通过这些数据会产生新的商业模式,业务模型也可根据现有数据的价值进行重新设计。 人工智能 数据科学家和应用程序开发人员将一起创建AI增强型解决方案,在40%以上应用软件中将包含AI功能或模型,软件研发团队中也将包括AI开发人员。 比如,可口可乐公司采用AI来分析公司运营的大量数据。大数据,机器学习与物联网的结合使GE能源的运营优化,从而彻底改变能源供应并为为数字化电厂。 渐进式Web应用开发 渐进式Web应用程序(PWA是具有本地移动应用程序感觉的网站,它不需要下载,就具有移动App的全部功能,包括内容与消息推送。PWA可以有效提高用户参与度,增加产品转化率,比如电商、银行、旅游、媒体和医疗保健等应用。 PWA可以运行在移动设备、台式机以及平板电脑,不会出现什么兼容问题,为用户提供跨设备无缝体验。 目前BMW宝马官网应用了PWA技术,移动端会话增加了50%,使用Trivago应用程序添加到主屏幕的用户比以前相比,增加了150%以上。 因此,PWA将成为未来几年软件开发的大趋势,预计2019年,全世界的企业都将开始采用PWA技术。 区块链 去年,比特币与其它区块链数字货币在市场上起伏不定,但是它们所在的区块链技术正越来越有牵引力,特别是在金融领域。 区块链将在今年提供更有力的支持,比如有如下用途: 1、资源分配 2、身份管理 3、智能协议 4、供应链管理 5、医疗大数据 区块链技术在2019年,值得多写一些。 多名CTO和技术专家预测均认为,身份管理将成为区块链的杀手级应用。在过去的12个月里,区块链领域,主要是金融和资本领域获得了大量投资,此领域已经扩展到股票交易等其他交易领域。在多个垂直细分市场中,无论是个人还是公共领域,基于区块链的智能合约平台也在不断涌现。 区块链平台供应商周围亦出现了价值生态系统,如R3Corda,Ripple瑞波以及以太坊。平台提供商开始与垂直应用程序保持一致,尤其是生态系统孵化器的出现,他们为特定垂直行业开发相关应用程序。 在过去几年中发生的大多数主要网络安全事件,都涉及违反和泄露了人们的个人信息。 身份管理转变为区块链后可以为当前的许多问题提供解决方案,也将打开一个以身份为中心的全新价值链。区块链固有的高级加密和分布式分类账本中数据的分散性,改变了现有的网络安全层级,也就是解决当前的问题。 当个人真正拥有和控制自己的身份及属性,有选择地允许第三方在交易使用这些属性,可从根本上改变进行金融交易互的方式,也改变与我们的健康和应用程序相关的敏感互动,所有与我们身份相关的问题皆迎刃而解。 低代码开发 低代码开发从2014开始推出,它允许非技术人员使用可视化形式编程,可以拖放模块并自动生成代码,主要用来构建公司标准化需求的应用程序。 到2019年,低代码平台预计将产生100亿美元的收入,是2018年的2倍。该技术为非技术人员打开了大门,加快了开发过程,降低上线时间的绝佳方案。 低代码开发并不是一种通用的解决方案。对于复杂的任务和开发式流程,定制化软件开发还是最好的选择。 具有明确目标和清晰工作流程和结构的产品是用低代码开发平台构建的理想选择。 云服务 基于云的服务在近几年蓬勃发展,2019年云服务市场将继续扩大。基于云托管的新服务会有所增加。比如区块链、虚拟现实,甚至物联网都可以作为云服务。 云技术的分支可为开发者和创新型企业提供更多新的商业机会。 JavaScript 市场进一步扩大 有75%的开发者使用JS开发,它将继续统治编程语言世界。在GitHub上,JS被描述为“公共和私有存储库,各种规模的团队,以及世界上不同地区贡献者最多的语言。” Node.js在Stack Overflow调查中得分为49.9%,成为最受欢迎的工具,它让JS成为前端和后端都占主导地位,并能够开发混合的移动Web应用程序。 代码质量和开发方法 随站软件开发日益复杂,代码质量和合理的开发方法将具有重要意义。比如领域驱动设计(DDD,指令查询责任隔离(CQRS)和事件源等方法可以帮助开发者开发更复杂的应用程序领域。 2019年将是各种技术的盛世之年,万物互联将无处不在,更大的数据规模以更智能的应用将出现,行业关键词:低代码,人工智能,大数据
Python2将停止维护,进入Python3时代,作为目前最为流行的编程语言,Python 的出现让计算机编程不再是生僻的专业技能,而是常人都能学习和使用的万金油,它也是人工智能领域里最为常用的语言之一。不过在三个月内,Python 或许要经历史上最大的一次变化。 昨天,Python 官方网站的一纸声明《Python 2 的落幕》引发了人们的广泛讨论:该开发社区表示,官方对于 Python 2 的支持将会在 2020 年 1 月 1 日结束,在这之后即使是出现安全问题,旧版本的语言也不会得到任何改进。人们现在必须立即转移到 3.0 以上版本了。 目前,仍有一些开发者以志愿者的身份维护 Python2 语言。不过他们已共同决定,2020 年 1 月 1 日将是 Python2「生命终结」的那一天。该日之后,所有 Python2 相关的维护都将终止。 为什么 Python2 更新到 Python3 这么慢 不太了解编程的读者可能会有个疑问:总是提 Python3 比 Python2 好太多,为什么还是有人不更新呢? 主要有以下几个原因: 1. 工程稳定性相比软件的更新速度更为重要。 编程语言是构成软件的基石,编程语言如果发生了更新换代,软件的更新不是一件小事,需要全面地对所有代码进行更新。在这一过程中,如果出现新旧版本不兼容、代码稳定性变差等情况,可能会影响到用户的持续使用。因此,对于一些版本迭代,很多软件开发者选择不更新。宁可保证用户使用的稳定性,也不能急于更新到最新版本。 2. Python 官方「允许」Python2 持续存在。 Python 官方在文档中也提到,大版本的更新有可能会「伤害」开发者。具体而言,如果在 2006 年就迅速要求开发者放弃 Python2,则很多开发者可能因为开发成本问题,直接放弃 Python。繁荣的开发者社区是维持 Python 编程语言地位的重要条件,因此官方一直在更新维护 Python2,让更多的开发者留存在社区中。 3. Python2 确实也好用。 虽然相比 Python3,Python2 存在很多大的问题,但是 Python2 依然也是一个开发者友好的 Python 版本,在 Python2 时期就有很多开源库支持了。因此,一些开发者希望继续使用 Python2。 这些原因下来,Python3 取代 Python2 的进程就拖了十来年。不过,随着机器学习的发展,机器学习领域对编程语言的性能有很高的要求,且大部分新的工具都支持 Python3。因此,使用性能更好,有更多工具支持的 Python3 成为了开发者的必然选择。 官方答疑 Python2 是 2000 年发布的。一些年之后,我们意识到需要对 Python 进行一次大的更新升级。因此在 2006 年,我们开始了 Python3 的开发工作。因为很多人在当时没有更新,而我们也不希望这次更新给他们造成损害,因此多年来我们一直在维护并公开新的 Python2 和 Python3 版本。 但是这样一来,维护 Python 的工作变得非常困难。Python2 中有一些改进和维护是很难进行下去的。这会挤占我们提升 Python3 速度和性能的精力。 而且,如果还有很多人继续使用 Python2,那些用 Python 开发程序的开源工作者工作起来会更困难。他们不能使用 Python3 中的新特性让开源工具变得更好用。 我们不想伤害使用 Python2 的开发者,因此在 2008 年,我们宣布 Python2 将在 2015 年终止,并希望大家能够更新。当时,一些人更新了,但是还有一些人留在了 Python2 上,因此我们将终止时间推后到了 2020 年。 Python3的特点 1. 明确区分字符和字节类型 没遇到过Python编码问题都不能称之为真正的Python程序员,但凡是在中文环境下使用Python或多或少都遇到过字符编码的问题,最常见的错误就是UnicodeEncodeError,UnicodeDecodeError 这样的错误。出现这种错误的根本原因在于Python2积攒下来的历史包袱,默认使用ASCII作为编码格式,字符串和字节类型界限模糊,字符串又分为str和unicode类型,有时一个字符串既是str类型,又可以是byte类型,混乱至极。所以在Python3彻底解决的这种情况,首先Python3使用utf-8作为默认编码,这样就兼容了所有字符,无论是中文、日文、韩文还是火星文都可以表示了,此外,str和byte两种类型做了明确的区分,因此,使用Python3可解决99%的编码错误问题。 2. 取消老式类 Python2 为了兼容之前的版本,Python中的类还分为新式类和旧式类,旧式类由于早期的设计缺陷导致功能不完善,于是推出了新式类,这样一来,在python2中就一直存在新旧两种形式的类,而在Python3就彻底把旧式类抛弃掉了。这也很多程度上减少了开发者每次创建一个对象还是显式的指定object作为父类的情景。 3. 类型声明 我们都知道Python是一门动态语言,动态语言的一大特点就是定义变量的时候不需要指定数据类型,变量本省是没有类型整个说法的,真正的类型是由对象才有,正因为如此,这个特性给开发者带来灵活和便利性,与此同时,有利也有弊,任何变量在运行期你是无法确定变量的类型的,程序不得不在运行时才能确定类型,这样就会造成一个问题,如果你是API的调用者,当API的提供方没有提供详细的文档说明或者代码注释的时候,你根本就无法利用他们给你提供的服务,而且,项目规模变大之后,没有类型声明的代码对维护也是一大挑战,因为,Python3考虑到这种情况,新增了类型声明,在方法定义或者数据的返回值,都可以指定一个数据类型,明确要求调用者必须使用指定的类型才能调用该方法。 4. 异步 Python虽然提高的开发的效率,但是带来的代价就是程序性能上的损耗,因为它是一种解释型语言,速度上自然比不上静态语言,与此同时,Python天生的GIL语言,并不能充分利用多核CPU,使得程序可以并行执行。所以,多线程面对计算密集型场景成了鸡肋。为了解决这一问题,Python引入了 ascync ,开始原生支持异步操作,这使得在单线程情况下,也能充分利用系统资源,提高程序性能。
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