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今天給大家推薦的內容包括：Swift語言學習***資源匯總、五種數據分段方式、三大新興項目為機器學習技術的發(fā)展添柴加薪和不容忽視的三類移動應用性能問題等。

一、Swift語言學習***資源匯總

原文標題：The Best Resources for Learning Swift

與選擇大學專業(yè)類似，選擇編程語言對于開發(fā)人員來說無疑同樣重要。事實上，大多數新人都很難判斷哪些語言更適合自己的職業(yè)理想以及未來發(fā)展需求。如果你打算涉足iOS應用開發(fā)，那么，Swift顯然是大家最理想的選項。下面，我們就一同了解那些學習Swift語言的***資源。

1. Lynda.com

2. Learn Programming in Swift Step by Step

3. Swift Playgrounds: Learn To Code 1&2

二、五種數據分段方式，哪種最為正確?

原文標題：5 Sharding Data Models and Which Is Right

在對數據庫進行規(guī)模伸縮時，我們往往面臨著一系列挑戰(zhàn)——但好消息是，如今我們擁有更多選項可供參考。除了擴展硬件之外，大家也可以對數據本身進行分段，從而有效降低處理負擔。在今天的文章中，我們將聊聊五種數據分段方式，并探討其各自適用于哪些場景。

1. 按客戶或租戶分段

2. 按地理位置分段

3. 按實體ID或者隨機分布數據分段

4. 對圖形進行分段

5. 時間劃分

三、三大新興項目為機器學習技術的發(fā)展添柴加薪

原文標題：3 projects lighting a fire under machine learning

提到機器學習，相信大家腦海中一定涌現出大量高人氣框架選項——從老派Scikit-learn到潮人TensorFlow都在其中。不過考慮到機器學習領域的可觀規(guī)模，仍有更多創(chuàng)新型方案快速出現在我們的視野當中。在今天的文章中，我們將以此為起點，談談值得關注的三大新興項目。

1. PyTorch 0.2.0

2. Apache MXNet 0.11.0

3. Smile 1.4.0

四、不容忽視的三類移動應用性能問題

原文標題：3 Mobile App Performance Issues You Can’t Ignore

隨著移動時代的到來，我們的業(yè)務執(zhí)行方式與人際溝通途徑也因此發(fā)生了巨大變化。蘋果App Store中的應用總量已經接近200萬款，谷歌Play Store中的Android應用也已超過220萬款。在這樣的時代背景之下，我們該如何讓自己的移動應用從眾多競爭對手中脫穎而出?性能無疑是其中的一大關鍵因素。今天將要提到的三種重要移動應用性能問題，則更是此類范疇中的重中之重。

1. 端到端延遲

2. 用戶會話

3. 崩潰處理

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