移动开发人员284的有趣材料的摘要（1月28日至2月3日）

在我们的新更新摘要iOS和Swift中，这是Android中最有趣的机器学习，有关移动团队的受欢迎程度的调查，搜索有素开发的自由职业者，不同类别中最受欢迎的应用程序，等等。

Swift 5有什么新功能？

我是Tinkoff.ru的iOS开发人员。 在本文中，我将简要概述Swift 5中的主要更改。这些更改在发行说明中进行了描述。

自动布局的数学基础

许多开发人员认为“自动布局”是一个难题，也是一个问题，对其进行调试非常困难。 如果根据我自己的经验得出这个结论是很好的，有时只是“我听说，我什至不愿与他交朋友”。 但是也许原因不在外面，而是在里面。

该摘要可作为每周新闻通讯获得 。 我们发送给的每日新闻 电报频道 。

的iOS

• （+47） Xcode 10.2，macOS Mojave 10.14.4，iOS 12.1和其他测试版
• （+30） FaceTime错误允许窃听和监视iPhone所有者
• （+9） iOS 12中自动生成的密码
• 苹果首次分享了使用的iPhone数量
• 在iOS上重试和撤消支持
• 图像大，手机小
• 使用GCD在Swift上进行多线程
• ＃10年挑战：iOS应用程序的流行度已发生变化
• 在核心位置中获取当前位置
• 与HoneyBee进行的高级Swift竞赛

安卓系统

• （+33） “我对协程非常否定”：Artyom Zinnatullin谈Android开发
• （+19） Android，Rx和Kotlin或如何使乐高爪缩小。 第一部分
• （+13） 为64位要求准备您的应用程序
• （+8） 向Android应用程序添加通知的快速方法
• （+6） 什么是ARCore？ 所有你需要知道的
• Android开发播客＃86。 新闻。 灵活的智能手机和不灵活的技术
• Android开发播客＃85。 Android中的ML
• Google发布了适用于Android的圣诞老人追踪器的代码
• Android SDK：使用图案绘图
• 使用Braintree SDK进行Android Paypal集成
• 将持续集成添加到您的Android项目。
• 在Android上探索Firebase UI：身份验证
• Google如何压制Google Play上的独立开发者
• 用Kotlin进行充电改造
• 接受标准的官僚化
• 完美的测试：停止停止
• 最小化您的Android应用的核心及其重要性
• Android上视觉质量保证的新工具
• 使用ML Kit在Android上进行人脸检测和跟踪吗？
• 为Android制作本机OpenGL项目

发展历程

• （+70） 对于那些熟悉的人：面向开发人员的播客
• （+27）我们 通过Unity声音导入选项优化游戏性能
• 使用ERC-1155令牌在区块链上的 （+14） VR游戏：React 360还是Unity？
• （+10） Flutter应用程序体系结构的基础：香草，作用域模型，BLoC
• （+10） Unity 2019.1测试版
• （+10） 如何掌握异步/等待语法：一个真实的例子
• 什么是Ruskin或如何使游戏变得面目全非？
• Unity购买了Vivox语音聊天
• 对移动开发团队受欢迎程度的调查
• Flutter Dev播客＃0
• 风筝获得了1700万美元用于开发AI以帮助编程
• 500家创业公司和Sberbank的加速器：个人经验WINDY.APP
• MVP已死。 RAT万岁。
• 我从Jason Freide中学到的10种产品开发芯片
• 如何为您的项目找到自由职业者
• Flutter：Google翻译
• 在Godot 3.1上完成的2D游戏：演练
• 最喜欢的移动开发人员书籍
• 重新思考Spotify中的音乐共享：UX研究
• 古董软件：Turbo Pascal v1.0
• 很棒的播客：面向开发人员的播客集合

分析，营销和货币化

• AppMetrica Post API：保护手机游戏分析免受骗子的侵害
• 世界上最受欢迎的语言学习应用
• 世界上最受欢迎的天气应用
• 世界上最受欢迎的体育应用
• 美国最受欢迎的冥想应用程序
• HackerRank开发人员技能2019报告
• School Vector提供的免费课程“如何创建移动应用程序”
• ContentSquare：应用程序和站点的瓶颈
• MAPS.ME包含来自第三方开发人员的付费指南
• Liftoff移动广告创意指数中的移动广告效果
• 2019年，移动广告将首次超过电视
•《 愤怒的小鸟2》被证明是最好的一年-收入增长了47％
• 在全力以赴之前如何测试项目创意
• 十万次下载：新应用程序开发人员的提示
• 5种用户体验和营销芯片，以吸引用户使用您的应用程序

人工智能，设备，物联网

• （+47） 3blue1brown和MIT俄语
• （+42） 概念验证：如何验证ML实施是否值得
• （+26） 使用HomePod，Raspberry Pi和Node.js实现公寓自动化
• （+15） 我们如何为神经网络上的衣服选择创建推荐服务
• （+12） 2019年的AI：当前状况
• （+12） Azure机器学习服务入门
• （+10） bobaoskit-附件，dnssd和WebSocket
• （+9） bobaos.pub-KNX TP / UART，Raspberry Pi和Redis
• 2018年，智能手机市场呈下降趋势
• Yandex售出了约500部智能手机
• TensorFlow Lite如何优化用于移动机器学习的神经网络
• 机器学习和AI邮件列表

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