为非技术人员的创始人解读科技流行语

随着技术在全球范围内重塑和颠覆行业，非技术型的创始人必须在科技流行语的海洋中遨游，以了解与软件开发和科技行业有关的基本概念。这本综合指南旨在澄清这些术语，并对科技环境中最重要的概念提供一个坚实的理解。它将有助于揭开技术术语的神秘面纱，确保你能对企业的技术战略做出明智的决定。

了解软件应用程序开发

软件应用程序开发是指创建、设计、测试、部署和维护用于特定任务的应用程序的过程。应用程序可以为不同的平台建立，如桌面、网络和移动设备。软件开发通常涉及项目管理、需求分析、设计、编程、测试和部署。有几种方法来管理软件开发过程，如瀑布法、敏捷法和 DevOps。

编程语言 是软件开发的关键。它们为开发人员创建应用程序提供了基础。流行的编程语言包括Java、 Python、JavaScript、C++和C#。不同的语言通常适用于不同的任务和技术。

框架 是代码库和工具的集合，通过为特定的编程语言提供可重复使用的组件来简化开发过程。它们减少了冗余的代码量，加速了开发过程。一些流行的框架是Angular、React、Django和Ruby on Rails。

数据库 储存、管理和组织应用程序中的所有数据。它们通常被分为关系型数据库（RDBMS）和NoSQL数据库，前者使用表格以结构化格式存储数据，后者使用不同的数据组织结构，如键值对、文档或图表。流行的数据库的例子是MySQL、 PostgreSQL、 MongoDB 和Redis。

No-Code 和低代码平台

无代码和低代码 平台是传统软件开发的新兴替代方案，提供可视化界面和模板，使非技术用户能够快速构建应用程序。它们的特点是 拖放 界面、内置代码生成和可访问的库，从而实现快速原型设计、减少对开发人员的依赖、 降低成本 和最小的技术债务。

No-code 平台 是专门为没有任何编程知识的人设计的。它们允许非技术用户使用可视化开发环境创建功能齐全的应用程序。该平台自动处理底层代码。 平台的一些例子包括no-code AppMaster, , 和 。BubbleAdalo

无代码 平台的一个很好的例子是AppMaster.io ，这是一个强大的no-code 工具，使用户能够在没有任何编码要求的情况下创建后台、网络和移动应用程序。AppMaster ，使用可视化的BP设计师和drag-and-drop UI模块，提供出色的可扩展性和广泛的功能。因此，该平台简化了应用程序开发过程，使其对所有用户来说更容易获得和具有成本效益。

Low-code 平台 更适合有一些编程经验的用户，平衡了 的简易性和需要时定制代码的灵活性。这些平台提供了一个可视化的界面，但也允许自定义代码集成，以使应用程序符合特定的业务要求。 平台的例子包括OutSystems、Mendix和Microsoft Power Apps。no-codelow-code

在no-code 和low-code 平台之间的选择取决于你的项目的复杂性、你的技术背景、预算限制和所需的定制水平。这两种选择都有助于简化开发过程，降低成本，并将产品更快地推向市场。

SaaS、PaaS和IaaS

了解 软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）之间的区别对于非技术创始人来说至关重要，因为这些概念构成了许多现代软件解决方案的主干。

软件即服务（SaaS）

SaaS指的是一种软件许可和交付模式，应用程序通过互联网提供，而不是安装在个人电脑上。SaaS供应商管理基础设施、维护和软件更新，允许客户通过网络浏览器访问和使用该软件。这消除了用户对硬件和软件安装和管理的担忧。SaaS平台的例子包括用于客户关系管理的Salesforce ，作为商业生产力套件的谷歌工作空间，以及用于团队协作的 Slack。

平台即服务（PaaS）

PaaS是一个基于云的环境，允许开发者建立、部署和管理软件应用程序。它提供工具和服务，以简化开发过程，消除配置和管理服务器、数据库和网络的耗时任务。这使开发人员能够专注于编写代码和设计功能，而不必担心基础设施的管理。PaaS在内部IT团队资源有限的初创企业和中小型企业（SMB）中特别受欢迎。PaaS的一个例子是AppMaster ，这是一个 no-code 平台，让客户在不需要编程专业知识的情况下创建后端、网络和移动应用。

基础设施即服务（IaaS）

IaaS通过互联网提供虚拟计算资源，如存储、服务器和网络组件。这种模式允许企业根据需求扩大或缩小资源，而不需要投资于物理硬件。IaaS提供了更大的灵活性和成本效益，特别是对于那些需要快速适应商业环境变化的初创企业和中小企业。IaaS供应商的例子包括 亚马逊网络服务（AWS）、 微软Azure 和谷歌云平台。

人工智能，机器学习，和深度学习

人工智能（AI）、 机器学习（ML） 和深度学习（DL）是三个相互关联的概念，正在改变科技行业和应用程序的设计和构建方式。

人工智能(AI)

人工智能指的是计算机系统的发展，它可以执行传统上需要人类智慧的任务，如视觉感知、语音识别、决策和自然语言理解。人工智能可分为两类：

1. 狭义人工智能：擅长特定任务的专门系统，如下棋或诊断疾病，但缺乏跨领域的通用能力。
2. 通用人工智能：假想的系统，有能力在广泛的领域内执行人类可以做的任何智力任务。

机器学习（ML）

ML是人工智能的一个子集，涉及使用统计技术和算法来教机器如何从数据中学习。ML模型可以识别模式，进行预测，并通过接触更多的数据和训练自动提高其性能。从本质上讲，ML使计算机能够执行任务，而无需明确编程来执行这些任务。有几种类型的机器学习，如监督学习（模型在标记的数据上进行训练），无监督学习（在未标记的数据中发现模式），以及强化学习（根据试验和错误学习最佳行动）。

深度学习（DL）

DL是ML的一个子领域，专注于人工神经网络，特别是深度神经网络。这些网络的灵感来自于人脑，可以处理大量数据以做出高度复杂的决定，这使得深度学习特别适合于图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶系统等任务。深度学习需要大量的训练数据和计算能力，但它的进步带来了许多创新应用和人工智能能力的革命。

API和微服务

非技术型创始人应该了解 应用编程接口（API） 和微服务的概念，因为这两者在现代软件开发和各种技术平台的整合中发挥着至关重要的作用。

应用编程接口（APIs）

API是一组规则和协议，使不同的软件应用程序能够进行通信和共享数据。API是系统、软件组件和服务之间的桥梁，允许开发者访问并与外部数据和功能互动，而不需要从头开始重新创建它们。API促进了代码的重复使用，确保了平台的独立性，并简化了整合各种软件系统和服务的过程。

微服务

微服务是一种架构风格，一个软件系统被划分为多个小的、松散耦合的、可独立部署的组件。每个微服务负责应用程序中的一个特定功能或领域，独立运行，并通过明确定义的接口与其他服务进行通信。这种方法提供了比单体架构更多的优势，包括：

• 增加灵活性，因为每个微服务可以独立开发、部署和扩展。
• 更容易维护和排除故障，因为问题通常被隔离到特定的组件。
• 提高弹性，因为一个微服务的失败不一定会导致整个系统的瘫痪。
• 更快的开发和部署周期，因为小型团队可以专注于特定的微服务。虽然微服务可以提供显著的好处，但它们也可能在协调、管理和监控方面引入复杂性。

尽管如此，对于希望成功驾驭不断变化的软件开发行业的非技术型创始人来说，了解API和微服务的概念是至关重要的。

敏捷和DevOps

在当今快节奏的数字化转型的世界里，企业需要快速适应并提供有效满足客户需求的解决方案。为了实现这一目标，他们转向敏捷和DevOps等开发方法，这些方法强调持续改进、灵活性以及开发和运营团队之间的协作。

敏捷方法论

敏捷是一种项目管理和产品开发方法，重视灵活性、协作和客户满意度。它的出现是为了替代传统的瀑布式方法，传统的瀑布式方法需要广泛的计划和严格遵守预定的项目步骤。敏捷的主要目标是增量和迭代开发，重点是经常提供工作功能，并根据客户反馈和不断变化的要求调整项目计划。

敏捷方法论的一些关键原则包括：

• 强调客户合作而不是合同谈判
• 重视工作方案而不是全面的文件
• 对变化做出反应，而不是盲目地遵循一个固定的计划
• 交付频繁的迭代，并通过工作特性评估进展。

有许多敏捷框架和方法，如Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP)，等等。它们在实施上可能有差异，但都遵循 敏捷宣言 提供的相同指导原则。

DevOps

DevOps是软件开发的一套实践和文化转变，它在开发（Dev）和IT运营（Ops）之间架起了桥梁。DevOps的主要目标是创造一个环境，通过加强开发和运营团队之间的沟通、协作和整合，使团队能够快速、可靠地发布新功能、修复和更新。

DevOps的一些主要好处包括：

• 更快的开发周期和更短的上市时间
• 改善团队之间的协作和沟通
• 提高常规任务的自动化程度，如测试和部署
• 更好地适应不断变化的要求和客户需求
• 增强软件应用的可靠性、安全性和性能

DevOps涉及各种工具、实践和理念，如持续集成、持续交付、基础设施即代码，以及监控和记录。这些组件有助于简化软件开发生命周期（SDLC），促进稳定和快速的应用程序发布。

敏捷和DevOps在现代软件开发中都发挥着关键作用。敏捷专注于以客户为中心、灵活和迭代的开发，而DevOps则强调开发和运营团队之间的无缝协作，以缩短开发周期并提高效率。敏捷和DevOps结合在一起，使企业能够快速提供高质量的解决方案，满足客户的需求。

云计算和边缘计算

随着对计算资源的需求不断增长，企业越来越多地寻求可扩展的、具有成本效益的和可靠的解决方案。为满足这一需求而出现的两项关键技术是 云计算 和边缘计算，它们分别迎合了现代计算领域的不同方面。

云计算

云计算是指通过互联网提供计算资源，如存储、处理能力、数据库、网络等等。这些资源是按需提供的，允许用户根据需求扩展使用，而不需要维护物理硬件或数据中心。云计算提供了一些好处，包括节约成本、可扩展性、可靠性，以及对先进技术和工具的轻松访问。

边缘计算

边缘计算是一种处理和存储数据的计算模式，它更接近数据的来源，而不是仅仅依靠集中的数据中心。通过这样做，边缘计算可以减少延迟，减少带宽使用，并改善数据的隐私和安全。这对于实时应用、物联网（IoT）设备和其他对延迟敏感的系统尤为重要，因为在这些系统中，低延迟和实时数据处理对于优化性能至关重要。

边缘计算的一些主要好处包括：

• 减少延迟，改善实时应用的响应时间
• 通过本地处理数据减少网络拥堵和带宽使用
• 通过本地数据存储和处理提高数据安全性和隐私性
• 通过分布式计算资源提高可靠性和冗余度

尽管云计算和边缘计算似乎是相互竞争的技术，但它们实际上可以在许多用例中相互补充。公司可以利用两种方法的优势，将云计算用于需要大量处理能力和存储能力的任务，将边缘计算用于实时处理和延迟敏感的应用。

大数据和数据科学

随着企业、个人和设备产生的数据量和复杂性以前所未有的速度增长，从这些数据中提取有价值的洞察力已成为组织成功的关键因素。大数据和数据科学是两个相关的领域，专注于通过将大量数据集转化为可操作的情报来应对这一挑战。

大数据

大数据是指大型、多样和复杂的数据集，使用传统的数据管理工具和方法来处理、存储、分析和可视化具有挑战性。这些数据集的范围从结构化数据（如交易数据库和电子表格）到非结构化数据（如文本、图像和视频）。大数据的典型特征是 "三V"： 量（数据的大小）、 速度（数据产生的速度）和 种类（不同类型的数据）。

大数据分析的一些主要好处包括：

• 通过数据驱动的洞察力和预测 改善决策
• 通过流程优化提高效率 和节约成本
• 通过个性化和定向营销 增强客户体验
• 加速 各行业的 发现和创新

数据科学

数据科学是一个跨学科领域，它结合了统计学、计算机科学、领域知识和其他各种学科，从大数据中提取洞察力和知识。数据科学家使用分析、统计和编程技术的组合，在复杂的数据集中发现隐藏的模式、趋势和关系，帮助企业做出更明智的决策，预测未来的结果，并发现以前未知的机会。

数据科学中使用的一些关键技术包括：

• 用于预测性建模和模式识别的机器学习算法
• 自然语言处理（NLP）用于文本分析和情感检测
• 用于关系和网络分析的图表分析
• 用于趋势预测和异常情况检测的时间序列分析
• 以可理解的格式呈现复杂数据的数据可视化技术

总之，大数据和数据科学是现代组织的数据战略的重要组成部分。通过利用大数据的力量和采用先进的数据科学技术，企业可以获得有价值的洞察力，改善决策，并推动创新。这不仅有助于最大限度地发挥其数据资产的价值，而且还能在一个越来越多的数据驱动的世界中提供竞争优势。

物联网和智能城市

物联网 （IoT） 是一个由物理物体或 "事物 "组成的网络，它们嵌入了传感器、软件和其他技术，通过互联网与其他设备和系统进行通信和交换数据。物联网设备的范围可以从日常家用物品，如智能恒温器和电器，到工业机械和车辆。物联网的主要目标是创造一个更加互联互通的世界，提高流程、系统和服务的整体效率。

智慧城市利用物联网技术来收集数据，并将其整合到城市基础设施中，使城市更加高效、可持续，并以数据为驱动。这是通过将传感器和通信技术嵌入城市环境的各个方面来实现的，包括交通、公用事业、公共服务，甚至市民的日常生活。这些设备收集和传输数据到中央系统，中央系统分析信息，做出数据驱动的决策，并将命令发回给设备，使城市的整体系统和流程更加高效，并对居民的需求做出反应。

智慧城市中的物联网应用实例包括：

• 智能交通系统，优化交通流量，尽量减少拥堵。
• 智能能源网，根据实时需求有效地分配和管理电力。
• 优化收集路线、时间表和成本的废物管理解决方案。
• 智能建筑系统，监测和调整环境条件，以优化能源使用和居住者的舒适度。
• 公共安全系统，利用先进的监控和检测技术来加强整个城市的安全。

然而，物联网技术并非没有挑战。安全、隐私和数据管理是必须解决的主要问题，因为连接设备的数量在成倍增长。此外，部署、整合和管理物联网系统的成本和复杂性会给城市预算和资源带来压力。尽管有这些挑战，物联网技术将继续在智能城市的发展和改变我们所知的城市生活方面发挥关键作用。

增强现实技术、虚拟现实技术和混合现实技术

增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）是三种接近但不同的技术，它们改变了我们对数字信息和物理世界的感知和互动方式。它们有可能通过提供身临其境和引人入胜的体验，彻底改变各行业，包括游戏、教育、医疗保健和零售。

增强现实（AR） 将数字内容，如图像、文本或三维模型，叠加到用户对现实世界的看法上。这可以通过智能手机、平板电脑或微软HoloLens等AR专用头盔实现。AR应用可以提供额外的信息，如地图上的导航指示或零售店的产品细节，并实现更多的互动体验，如游戏或设计可视化。

虚拟现实（VR） 使用户沉浸在一个完全数字化的环境中，切断了他们与物理世界的联系。VR头盔，如Oculus Rift或HTC Vive，使用传感器和位置跟踪来检测用户的运动，提供一种存在感，并允许在虚拟空间中进行自然互动。VR可用于培训模拟、虚拟旅游、娱乐和社会互动。

混合现实（MR） 结合了AR和VR的优点，创造了一种混合的体验，其中数字内容和现实世界相互作用。MR设备，如Magic Leap One，允许用户在他们的物理环境中看到和操纵全息内容，为更自然的互动和沉浸式体验提供了可能性。MR可以应用于各种场景，如远程协作、医疗培训和产品设计。

随着AR、VR和MR技术的不断发展和普及，它们有可能重塑我们与技术和周围世界的互动方式。no-code 此外，AppMaster 等平台有可能促进和加快AR、VR和MR应用的开发，使这些沉浸式体验对开发者和终端用户来说都更容易获得。

区块链和加密货币

区块链是 一个去中心化的、透明的、防篡改的数字账本，用于记录交易。它由一个不断增长的数据块列表组成，每个数据块包含一组交易。这些区块使用密码学连接起来，确保对账本的每一个新增加或修改都需要网络参与者之间达成共识。这使得区块链高度安全，可以抵御欺诈和网络攻击。

区块链技术的一些典型用例包括：

• 供应链管理，以提高透明度、可追溯性和效率。
• 智能合约，根据预先定义的条件自动执行、验证和促进交易。
• 投票系统，确保安全、透明和防篡改的投票过程。
• 用于数字平台内安全认证和授权的身份管理系统。

加密货币 是一种数字或虚拟货币，使用密码学进行安全交易和控制新单位的创建。最著名的加密货币是比特币，它是第一个使用区块链技术的。加密货币使用分散的控制，而不是集中的数字货币和中央银行系统，这使它们成为传统金融系统的替代。它们依靠点对点网络，用户可以直接发送和接收资金，而不需要银行或金融机构这样的中介。

尽管区块链技术和加密货币具有潜在的好处，但它们的采用仍然受到几个因素的阻碍，如监管的不确定性，可扩展性和性能问题，安全问题，以及缺乏用户意识和信任。然而，随着技术的成熟和越来越多的行业和组织认识到其潜力，预计区块链和加密货币将对我们开展业务和金融交易的方式产生更重要的影响。

在no-code 和low-code 平台的背景下，区块链的整合可以 进一步提高 使用这种平台开发的应用程序的 安全性和可信度。AppMaster例如，WWW平台有可能引入允许用户将区块链技术与他们的应用程序整合的功能，为创建安全、透明和去中心化的应用程序开辟了一个新的可能性世界。

结论

作为一个非技术创始人，理解各种技术流行语及其影响似乎令人生畏。然而，熟悉这些概念对于为你的企业做出明智的决定以及与你的技术团队进行有效的沟通至关重要。

通过学习和理解本指南中概述的观点，你将更好地驾驭复杂的科技行业。请记住， no-code 和low-code 平台，如AppMaster ，是强大的工具，可以帮助非技术企业家弥合想法和实施之间的差距，加快开发速度并降低成本。

拥抱新技术和趋势，如人工智能、大数据、物联网和云计算，可以推动创新，使你的企业在数字时代更具竞争力和弹性。在你探索这些领域的时候，必须了解最新的行业新闻和正在进行的发展，以便在快速发展的领域保持灵活。

解读科技流行语及其相关概念是一项有价值的技能，可以使非技术型创始人更好地驾驭这个行业，与他们的团队合作，并对他们的业务做出明智的决定。通过继续发展你对技术领域的理解，你将提高你适应变化的能力，并确保你的企业的长期成功。