兼容性是非常影响成本的（会对成本造成上下几倍到几百倍不等的成本）。仅安卓而言。安卓手机全世界有一万多种机型，app软件开发定制，各种不同的手机品牌，分辨率，南京软件开发，操作系统版本号，都对程序的兼容性有影响。很多时候做兼容性调试的成本还要大于软件的开发成本，真要做到主流手机兼容，光买测试的手机就要花几十万去买。一个App如果开发出来，***app软件开发，不做兼容性调试开发。和做兼容性调试开发，app软件开发制作公司，成本也是会差出来N倍的。
归根结底，软件开发是一项非常复杂的工作，为了避免过程出错，很多公司已经摸索并建立了成熟且完整的代码编写规范，包括变量命名规则、层次化设计、类和接口设计，到***后的代码 Review 都很清楚，重要的不是会写代码，而是学会解决问题，做真正有价值的事情。
毫无疑问，软件工程开发是一项有价值且***挑战的工作，这种价值不仅体现在工作中，很多软件产品已经对用户生活产生影响，这也是很多一线科技公司不可或缺的岗位，但价值到底有多大还要取决于做的人，如果开发者自身技艺不精，很容易弄巧成拙。
移动设备上的机器学习也将为你节省一笔财富，因为你无需向外部提供商***费用来实施或维护这些解决方案。如前所述，你不需要云或 Internet 来获得此类解决方案。
GPU 和 AI 专用芯片是你可以购买的***昂贵的“云服务”。在设备上运行模型意味着你不需要为这些集群付费，这要归功于当今日益复杂的***处理单元（NPU）智能手机。
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