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我们在上文中给大家简单介绍了低代码编程开发的一些编程知识点等内容，而本文我们就再来了解一下，学习低代码编程开发需要掌握哪些知识。
需求的识别：通过NLP、知识图谱、图神经网络、结构化机器学习……等AI技术，识别用户需求、产品需求、设计需求、运营需求、营销需求、研发需求、工程需求……等，识别出其中的概念和概念之间的关系
设计稿的识别：通过CV、GAN、对象识别、语义分割……等AI技术，识别设计稿中的元素、元素之间的关系、设计语言、设计系统、设计意图
UI的识别：通过用户用脚投票的结果进行回归，后验的分析识别出UI对用户行为的影响程度、影响效果、影响频率、影响时间……等，并识别出UI的可变性和这些用户行为影响之间的关系
计算机程序的识别：通过对代码、AST……等RawData分析，借助NLP技术识别计算机程序中，语言的表达能力、语言的结构、语言中的逻辑、语言和外部系统通过API的交互等
日志和数据的识别：通过对日志和数据进行NLP、回归、统计分析等方式，识别出程序的可用性、性能、易用性等指标情况，并识别出影响这些指标的日志和数据出自哪里，找出其间的关系
横向跨领域的理解：对识别出的概念进行降维，从而在底层更抽象的维度上找出不同领域之间概念的映射关系，从而实现用不同领域的概念进行类比，进而在某领域内理解其它领域的概念
纵向跨层次的理解：利用机器学习和深度学习的AI算法能力，放宽不同层次间概念的组成关系，对低层次概念实现跨层次的理解，进而形成更加丰富的技术、业务能力供给和使用机会
常识、通识的理解：以常识、通识构建的知识图谱为基础，将AI所面对的开放性问题领域化，将领域内的常识和通识当做理解的基础，不是臆测和猜想，而是实实在在构建在理论基础上的理解
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2024-01-19
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