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進(jìn)行性能審核和警報(bào),，以便開發(fā)人員和管理員能夠主動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在的性能問(wèn)題,，包括檢查CPU和內(nèi)存使用情況、響應(yīng)時(shí)間和數(shù)據(jù)庫(kù)連接利用率,，以識(shí)別潛在的瓶頸和資源泄漏,。提供應(yīng)用程序和流程質(zhì)量檢查，檢測(cè)異常高的錯(cuò)誤率以及運(yùn)行的進(jìn)程數(shù)據(jù),，以幫助提高應(yīng)用程序的可維護(hù)性,。此外，還提供網(wǎng)絡(luò)安全功能,，包括安全用戶身份驗(yàn)證,、用戶界面訪問(wèn)和安全審計(jì)。除了性能方面的審核,，還可以進(jìn)行應(yīng)用程序和流程質(zhì)量檢查,，檢測(cè)異常高的錯(cuò)誤率，并監(jiān)控運(yùn)行的進(jìn)程數(shù)據(jù),，從而幫助提高應(yīng)用程序的可維護(hù)性和穩(wěn)定性,。

對(duì)應(yīng)用程序和平臺(tái)的整體運(yùn)行狀況進(jìn)行性能審查和警報(bào)，以便開發(fā)人員和管理員能夠主動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在的性能問(wèn)題,。檢查CPU和內(nèi)存使用情況,，以及響應(yīng)時(shí)間和數(shù)據(jù)庫(kù)連接利用率，以幫助識(shí)別潛在的瓶頸和資源泄漏,。提供應(yīng)用程序和流程質(zhì)量檢查,，以便檢測(cè)異常高的錯(cuò)誤率，并分析平臺(tái)上正在運(yùn)行的進(jìn)程數(shù)據(jù),。同時(shí),，進(jìn)行應(yīng)用程序質(zhì)量檢查，以幫助提高已開發(fā)和部署的應(yīng)用程序的可維護(hù)性,。此外,，應(yīng)用程序還具有內(nèi)置的網(wǎng)絡(luò)安全功能,，包括安全用戶身份驗(yàn)證、用戶界面訪問(wèn)和流程參與者方面的安全審計(jì),?？梢暬_發(fā)低代碼應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)有什么。

參與者與用戶之間的映射確保了權(quán)限和任務(wù)的精確分配,。通過(guò)將活動(dòng)與表單相映射，可以為不同的任務(wù)定制化匹配相應(yīng)的表單,，從而提高工作效率,。工具與插件的映射則允許執(zhí)行后臺(tái)業(yè)務(wù)邏輯處理或系統(tǒng)動(dòng)作，確保流程的自動(dòng)化和智能化,。路由與決策工具插件的結(jié)合,，使得基于決策和規(guī)則的流轉(zhuǎn)控制成為可能，進(jìn)一步優(yōu)化了流程管理,。用戶通知配置的靈活性,，使得標(biāo)準(zhǔn)的新任務(wù)通知可以根據(jù)需要進(jìn)行定制。此外,，任務(wù)臨時(shí)委派功能允許用戶在特定時(shí)間段將流程任務(wù)授權(quán)給他人處理,，確保流程的連續(xù)性。捷得市場(chǎng)提供的郵件審批功能示例,，通過(guò)郵件回復(fù)即可完成審批,，提供了一種便捷的遠(yuǎn)程審批方式。平臺(tái)還支持對(duì)正在運(yùn)行和已完成的流程進(jìn)行監(jiān)控,，確保流程的透明度和可追蹤性,。審核跟蹤功能為管理員提供了一個(gè)日志系統(tǒng)，記錄了用戶在系統(tǒng)中執(zhí)行的所有操作,，便于管理和審計(jì),。系統(tǒng)和應(yīng)用程序日志的捕獲功能，使得日志可供查看或下載,，為問(wèn)題診斷和性能優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持,。內(nèi)置的簡(jiǎn)單規(guī)則決策工具插件提供了一個(gè)無(wú)代碼規(guī)則引擎，簡(jiǎn)化了規(guī)則的創(chuàng)建和管理,。而內(nèi)置的TensorflowAI決策插件則能夠執(zhí)行預(yù)先訓(xùn)練的TensorflowAI模型,，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于流程決策中，提高了決策的智能化水平,。大企業(yè)低代碼應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)工具,。上海私有化部署低代碼開發(fā)平臺(tái)工具

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內(nèi)置 TensorFlow AI決策插件,，可執(zhí)行預(yù)先訓(xùn)練的Tensorflow AI模型,。捷得中 AI 重點(diǎn)是簡(jiǎn)化將預(yù)先訓(xùn)練好的 AI 模型集成到用戶應(yīng)用程序中的過(guò)程（AI 模型的訓(xùn)練并不在捷得平臺(tái)進(jìn)行）,。支持的示例 AI 模型包括使用 Inception v3 進(jìn)行圖像分類、使用 SSD MobileNet v1 進(jìn)行對(duì)象檢測(cè),、使用 FaceNet 進(jìn)行人臉識(shí)別,、使用 ResNet 進(jìn)行音頻分類，以及使用 CNN 進(jìn)行句子分類的文本分類,。借助捷得靈活的插件架構(gòu),，應(yīng)用程序設(shè)計(jì)人員可以快速開發(fā)無(wú)代碼、去中心化應(yīng)用（dApps）,，這些應(yīng)用程序可以讀寫不同的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò),。西藏開源低代碼開發(fā)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)