259号移动开发人员的有趣材料摘要(6月25日-7月1日)

在这个大问题中,我们讨论了性能,分析掺杂,增强现实,游戏创建者有关Pokemon的现实世界平台,单个Airbnb中的Sunset React Native,甚至还涉及到如何找不到工作。



创建手语翻译的故事

最后,我们决定:我们决定制作一个人的手的模型,甚至要在一个android设备的控制下建模(今年Kirill和我是在我们的中学的基础上进入三星IT学校的,所以我们想在项目中使用获得的知识)将输入的文本翻译成手语。

掺杂分析:为什么要注意Apache Zeppelin

迟早,每个人都会进行数据分析。 在没有此功能的大型多人游戏(以及单人游戏)中,无处可走。 有多少用户喜欢新模式; 货币化的弱点在哪里; 在哪里观看游戏设计师以增加玩家的参与度; 一百万多-一切都算在内。 所有这些都会影响开发人员随后做出的决策。

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的iOS

• (+22) iOS性能或如何卸载主线程。 第一部分
• (+19) 跨功能,依赖性管理器,iOS和UI测试中的监视。 Avito iOS Summer Edition怎么样
• (+18) ARKit 2.0的新功能
• (+17) 决定成为iOS开发人员的提示
• iOS中的 (+15) 性能-核心动画,屏幕外渲染和系统跟踪。 第二部分
• (+13) 如何首次进入AppStore:分步指南
• (+8) 我们在Swift'e上编写UI Snapchat'a
• (+5) 通过Swift 3上的iOS中的API与服务器进行交互。
• (+4) 干净的快速架构,可替代VIPER
• 苹果发布了iOS 12的第一个公开测试版
• 图片 iOS计算机视觉:文本识别和Tesseract
• 图片 干净迅速
• 图片 如何制作像Stacks这样的游戏
• 图片 Swift中的并发编程:可能会出什么问题?
• 图片 Swift,Plist和两个吸烟脚本
• 图片 使用LLDB和Xcode进行高级调试
• 图片 OctopusKit:Swift上的游戏引擎

安卓系统

• (+24) Android后台工作指南。 第5部分:科特林的协程
• (+18) 如何停止惧怕Proguard并开始生活
• Instagram具有精简版
• Google更新了对ARCore的Measure支持
• Google开设了有关AR应用程序开发的课程
• WebView与JavaScript的交互
• 图片 ML Kit的文本识别
• 图片 Android Oreo画中画
• 图片 我们在数据库已满的情况下发布Andrpoid应用程序
• 图片 Google Play与独立开发者
• 图片 使用TensorFlow Mobile在Android上部署PyTorch和Keras模型
• 图片 Android Espresso测试课程
• 图片 如何使用LibGDX制作Android游戏
• 图片 MotionLayout简介
• 图片 具有导航架构组件的多模块导航
• 图片 Android库的模块化:为什么和如何
• 图片 亚行增强功能:用于Android开发和测试的通用工具
• 图片 EasyNLU:一个用于理解自然语言的库

发展历程

• (+29) 人群测试,或者在哪里可以获得测试第一项工作的经验
• (+19) 在Unity中创建猫钩。 第一部分
• (+18) 初学者还是经验丰富? 如何聘请真正了解如何的iOS移动开发人员
• (+17) 从设计师到质量检查部门,还是工厂之后有生命
• (+15) 8个新的Xamarin
• (+11) DUMP-2018会议:所有报告和演讲的视频
• 智能手机上Windows 95的外观
• 成千上万的应用程序无法保护Firebase中的数据
• Niantic Labs为开发人员开放其真实世界平台
• Google向KaiOS投资2200万美元
• Snapchat计划推出游戏平台
• Podlodka#65:API和客户端-服务器交互
• Airbnb的Sunset React Native
• 图片 我们如何进行Goodshows-创建社交网络的设计,任务和课程
• 图片 卡片设计原则
• 图片 创建完美UI的最佳工具
• 图片 优秀开发人员的顶尖技能
• 图片 情感智能设计
• 图片 真正的多人赛车:手机游戏的UX和UI设计

分析,营销和货币化

• (+14) 每个开发人员都想知道如何进行网络钓鱼
• (+10)可 播放广告的内容,方式和原因
• MAPS.ME正在测试用于查找本地向导的平台
• 对讲机的“成长指南”
• 为什么苹果和谷歌希望您减少使用手机?
• 调整显示的关键应用程序性能指标
• 纪念碑谷二年级
• GTP独立杯独立游戏比赛启动
• 图片 Netflix成长工程
• 图片 数据驱动解决方案:完整指南

人工智能,设备,物联网

• (+49) 如何在产品中投放ML:我们踩了六把耙子
• (+33) 编解码器2 +神经网络=一张软盘上的整个播客
• (+32) 我们如何在AI.HACK黑客马拉松中获胜,或者当您需要关闭人工智能并开启自然
• (+21) AI,实践课程。 图像预处理和添加
• (+18) 使用Arduino自动化藏族唱歌碗
• (+18) 监视郊区家庭系统的运行:迈向智能家居的第一步
• (+4) 犀牛物联网
• AppTractor播客:发生Dbrain和AI
• 图片 不获得数据科学家工作的4种最快方法
• 图片 在Windows 10上调试TensorFlow Lite
• 图片 六月最佳开放机器学习项目

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Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN415839/


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