Zusammenfassung interessanter Materialien für einen mobilen Entwickler # 375 (14. - 20. Dezember)

In der neuen Übersicht erfahren Sie, warum M1 so schnell ist (und wie schnell es ist), Websockets und Netflix funktionieren, Flatter on Isolates und Rapid Prototyping von IIoT-Lösungen, Social Games in der mobilen Zeit und vieles mehr. Willkommen zurück!







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iOS



• Chats auf Websockets in iOS, wenn Sie WAMP haben

• Apple M1-Benchmarks in der realen Entwicklung

• Tauchen Sie in Autotests unter iOS ein. Teil 1. Wie arbeite ich mit der Barrierefreiheit von Objekten ?

• Wie erstellen wir App-Clips?

• AppCode 2020.3: Lokalisierung für Swift, Übergang zur Definition vor der Indizierung, verbesserte Refactorings und mehr

• Warum ist der M1-Prozessor von Apple so schnell?

• • Google Stadia erschien auf iOS in Form einer Webanwendung.

• Facebook kritisiert neue Apple-Regeln in der Presse.

• Apple-Codelabs "Entwickeln von Anwendungen mit SwiftUI".

• Was sind Kerndaten und wie funktioniert man damit ?

• App-Clip-Codes und Datennutzungsbezeichnungen funktionieren in iOS 14.3

• SwiftUI-Animationen - Laden Sie Spinner in 5 Schritten herunter.

• Erstellen Sie einen Stimmungsklassifikator mit CreateML und SwiftUI.

• Angebotscodes für App Store-Abonnements.

• Fragen zu iOS-Interviews für Anfänger und erfahrene Entwickler.

• Warum schnelle Entwickler nicht mehr als MVC benötigen

• Leistungsanalyse erstellen, um Xcode-Builds zu beschleunigen

• LocalizerLint: Überprüfen Sie die



Android- Lokalisierungsdateien



• Führen Sie Netflix auf Fernsehgeräten und Set-Top-Boxen aus. Zusätzliche 40 Millisekunden

• Die Entwicklung des Android-Update-Systems

• Schnellstart: Eine Anleitung zum automatisierten Testen für einen Android-Entwickler. JVM

• Smartphone-Geldbörse und Offline-Zahlungen: Funktionsweise des Zahlungssystems im Huawei-Ökosystem

• Busting Mythen über die Leistung von Android

• Wavenote: Wie ich eine Musikanwendung entwickelt und Android geliebt habe

• Optimierung von Android-Anwendungs-Builds: ProGuard, D8, R8. Geheimnisse der Verschleierung

• Benutzerdefinierte ItemDecoration für RecyclerView

• VirtualBox - Führen Sie den Android-Emulator in einer virtuellen Umgebung aus, um ein Android-Projekt zu testen.

• Kotlin Multiplatform. In der Praxis arbeiten wir mit Multithreading. Teil 1 und Teil 2

• Verbessern der Lesbarkeit von Code mit Kotlin-Erweiterungen

• Google fährt Android-Geräte herunter

• Android-Broadcast: Tipps zur Android-Benachrichtigung

• MVVM mit Statusverfolgung auf Konfigurationsänderungen

• Wenn Koroutinen erfüllen Android Berechtigungen

• Der Umzug von Livedata zu Stateflow

• Wie bessere Tests mit JUnit 5 Android zu schreiben

• Dolch in reinen Multi-Modul - Anwendungen

• Kotlin den ganzen Weg

• Bild Karussell mit RecyclerView

• GraphQL-Kotlin Tutorial

• Jetpack Compose - vor und nach

• Autotests unter Android. Das große Ganze

• Wie wir eine 6-fache ANR-Reduzierung erreicht haben

• Verbessern der Anwendungsstartzeit

• Ein effizienter Ansatz für Deep Linking und Navigation für Android-Anwendungen mit mehreren Modulen

• Onboardingflow: Hervorheben der Benutzeroberfläche für Onboarding

• Pokedex-AR: Pokemon in der AR-



Entwicklung



• Entfernen mystischer Zeichenfolgen im reaktiven Unity-Verknüpfungssystem

• TeamCity: Anpassen von CI / CD in Ihrem Team

• Flattern unter der Haube: Eigentümer

• Schneller als native Entwicklung: Die Erfahrung, Flutter in einem großen Unternehmen zu implementieren

• Schritte zur Erstellung von Vuze. Die erste 3D / VR-Aufnahme-App mit leistungsstarkem Video-Editor

• Wie wir einen Versicherungsantrag für Personen stellen

• Flatterzustand auf Isolaten

• Mobile Challenge Wallet: Wettbewerbsergebnisse und detaillierte Analyse der Lösungen durch das Entwicklungsteam

• Materialien von Avito Design Talk: Videos und Präsentationen

• Erste Schritte mit Fiddler Classic

• Der jüngere Bruder von Big Brother? (Verwalten eines mobilen Geräts von einem Computer aus)

• Podlodka Nr. 194: IT-Communities

• Snap bringt seine Technologie zu Unity-Entwicklern

• Anwendungsdesign: Beispiele für Inspiration Nr. 26

• Gewinner des Material Design Award 2020

• Wie man Kinder-Apps NICHT auf den Markt bringt

• Valentin Kalinin (Leiter Mobile in League of Betting): Flattern ist die perfekte Lösung

• Huawei veröffentlicht Beta Harmony OS für Entwickler

• Appboxo erhielt 1,1 Millionen US-Dollar für die Entwicklung des Mini-Ökosystems -apps für alle Entwickler

• Leitfaden zu Motion Design-Prinzipien

• Leitfaden zu UI- Designtrends für 2021

• Verwenden Sie REST nicht mehr für APIs

• Wie ich meine erste VSCode-Erweiterung erstellt habe

• Wie ein motiviertes Entwickler bleibt

• Wie die Firewatch UI Tauch verbessert

• Entwickeln Sie ein ansprechendes App - Layout mit Flutter

• Wie ich lernte , wie mein kleines Entwicklungsteam verwalten und wie Sie

• die 5 beste Programmiersprachen für 2021

• Ich habe gerade realisiere Ich bin alter Programmierer

• Upgrade der Anwendungsinfrastruktur

• Verwandeln einer mobilen Kamera mithilfe von Flutter und TensorFlow Lite Analytics, Marketing und Monetarisierung in einen Echtzeit-Objektdetektor







• Da wir das automatische Entladen und andere Ad-hoc-Analyseaufgaben mit Zeppelin durchgeführt haben

• Ist die Ära vorbei? Perspektiven für Social Gaming in der mobilen Zeit

• Epic Games Store startet erste Nicht-Gaming-App

• 2020-Milliardärsspiele

• Zynga Mobile Gaming-Anzeigenbericht 2020

• Mamba investiert in Italien und Deutschland

• Checkaso, eines der Top-ASO-Unternehmen von App Growth Awards. Durchbruch für das Jahr

• LOVEMOBILE # 10: Aura von IronSource

• Tink: App Store für Banken

• Gewinner der The Game Awards 2020

• Testen der Produktnachfrage und der Werthypothesen ohne Entwicklung

• 9 Life-Hacks für die Arbeit mit Bewertungen im App Store und bei Google Play



AI, Geräte, IoT



• Schneller Prototyp einer IIoT-Lösung auf Raspberry PI und Yandex IoT

• Schnell für TensorFlow: Wir unterrichten erstes Modell

• Der Boston Dynamics-Ingenieur zeigt einen Job, der perfekt für angehende Robotik geeignet ist.

• Das ML Kit SDK hält das gesamte maschinelle Lernen auf dem Gerät



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