语言和框架
采用
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此举与苹果推出的SwiftUI,谷歌推出了Jetpack组成作为一种全新的、完全不同的方法来为现代Android应用程序构建用户界面。Compose带来了更强大的工具和直观的Kotlin API。在大多数情况下，需要的代码更少，而且在运行时创建用户界面比定义一个可以用数据填充的静态UI更容易。与组成多平台和芬兰湾的科特林多平台开发者现在有了一个统一的工具包来构建桌面、网页和本地Android应用程序。Wear OS 3.0+也包括在内，并且支持iOS芬兰湾的科特林多平台移动在未来，Compose很可能会支持iOS。
试验
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DoWhy是一个Python库，用于执行端到端因果推理和分析。尽管机器学习模型可以基于实际数据，利用当时存在的变量的相关性进行预测，但在我们需要提问的情况下，它们是不够的如果和为什么问题:如果变量改变了呢?对结果会有什么影响?因果推理是回答这类问题的一种方法。它估计了因果效应，也就是说，如果我们改变了其中一个因果变量，结果会改变的程度。当我们无法通过观察和从A/B测试中收集数据得出答案时(由于实验成本或限制)，就会采用这种方法。DoWhy库基于一个使用过去收集的事实和数据以及已知领域的假设的过程来估计因果效应。它使用了一个基于假设的因果关系图建模的四步过程，识别结果的原因，估计因果效应，最后通过反驳结果来挑战这些假设。我们已经在生产中成功地使用了这个库，它是因果估计用例中常用的库之一。
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对于许多组织来说，跨平台移动开发正成为一个强大的选择，尤其是在构建跨平台移动应用程序的端到端体验变得更加有趣和高效的情况下。芬兰湾的科特林多平台移动(KMM)是JetBrains提供的一个SDK，它利用了多平台功能在芬兰湾的科特林并包括旨在简化开发人员体验的工具和特性。使用KMM，您只需为Kotlin中的业务逻辑和应用程序核心编写一次代码，然后与Android和iOS应用程序共享。只在必要时编写特定于平台的代码，例如，利用本地UI元素;对于每个平台，特定的代码保存在不同的视图中。我们要把KMM改成审判发展迅速我们看到一些组织将此作为默认设置。
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Web应用程序，特别是企业内部使用的Web应用程序，通常分为两部分编写。用户界面和一些业务逻辑在web浏览器中运行，而业务逻辑、授权和持久性在服务器上运行。这两个部分通常通过JSON通过HTTP进行通信。端点不应该被误认为是真正的API;它们只是跨两个运行时环境拆分的应用程序的实现细节。同时，它们提供了一个有效的接缝来单独测试各个部分。在测试JavaScript部分时，服务器端可以在网络级别上被存根和模拟，例如江湖郎中．Mock服务工作者提供了在浏览器中拦截请求的另一种方法。这也简化了手工测试。与Mountebank类似，Mock Service Worker作为Node.js进程在浏览器外运行，用于测试网络交互。除了REST交互，它还模拟GraphQL api——这是一个好处，因为在网络级别手动模拟GraphQL可能很复杂。
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最初，类型注释被添加到Python中以支持静态分析。然而，考虑到类型注释和一般注释在其他编程语言中使用的广泛程度，开发人员开始将Python的类型注释用于其他目的只是时间问题。pydantic属于这一类。它允许您在运行时使用类型注释进行数据验证和设置管理。当数据以JSON文档的形式到达，需要解析为复杂的Python结构时，pydantic会确保传入的数据与预期的类型匹配，如果不匹配则报告错误。尽管您可以直接使用pydantic，但许多开发人员已经将其作为FastAPI，是最流行的Python web框架之一。事实上，在FastAPI中使用pydantic被认为是必不可少的，以至于最近提出的对Python的更改，旨在减少将带注释的代码加载到内存中的成本重新考虑因为它会在运行时破坏类型注释的使用。
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我们评估Quarkus两年前，现在我们的团队有了更多的经验。Quarkus是kubernets本地Java堆栈，专为OpenJDK HotSpot和GraalVM．在过去的两年中，Quarkus连接了Java世界中最优秀的库，并简化了代码配置，为我们的团队提供了非常好的开发人员体验。Quarkus具有非常快的启动时间(几十毫秒)和低RSS内存占用;这是因为它container-first构建方法:它使用提前编译技术在编译时进行依赖项注入，从而避免了反射的运行时成本。我们的团队也不得不忍受这种权衡:Quarkus在我们的管道上构建需要将近10分钟;一些依赖于注释和反射的特性(如ORM和序列化器)也受到了限制。这些权衡的一部分是使用GraalVM的结果。因此，如果您的应用程序不是针对FaaS运行的，那么使用带有HotSpot的Quarkus也是一个不错的选择。
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如果我们想要动画反应本地应用程序,React Native Reanimated 2.0这是一条正确的道路。我们之前有Reanimated 1。x，但它有与Reanimated声明性语言的复杂性相关的问题，也有一些额外的性能成本，与初始化和React Native JavaScript线程与UI线程之间的通信相关。Reanimated 2.0尝试重新想象如何在UI线程中运行动画;它允许我们用JavaScript编写动画代码，并使用一个新的API调用UI线程来运行它们动画worklets．它通过在UI线程上生成一个次级JavaScript上下文来实现这一点，然后该线程就能够运行JavaScript函数。我们在React Native项目中使用它，这个项目需要动画，非常喜欢它。
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自从我们第一次提到TensorFlow Lite在2018年的雷达中，我们已经在几个产品中使用了它，很高兴地报告，它像广告中说的那样工作。标准的用例是将预先训练过的模型集成到移动应用程序中，但TensorFlow Lite也支持设备上的学习，这打开了应用程序的进一步领域。网站上的大量示例展示了许多常见的应用领域，如图像分类和目标检测，也暗示了新的交互方式使用，如姿势估计和手势识别。
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在创建用户界面时SwiftUI，其思想是构建一个可以轻松映射到用户界面元素的视图模型。在这种情况下，大多数测试都可以在模型上完成，使用标准的单元测试框架，使这些测试易于编写并快速运行。为了测试模型和视图之间的绑定，开发人员通常使用XCUITest，一个测试自动化框架，它启动整个应用程序并远程控制接口。它可以工作，测试相当稳定，但它们需要很长时间来运行。
想要更快地为SwiftUI编写单元测试，请尝试ViewInspector，这是一个开源框架，使用Swift的公共反射API来访问由Swift创建的底层视图。使用ViewInspector，测试只需实例化一个SwiftUI视图，定位需要测试的接口元素，然后对它们进行断言。基本的互动，如点击，也可以测试。与许多UI测试框架一样，它通过在视图层次结构中指定路径或使用一组finder方法，提供了一个API来定位接口元素。这些测试通常比xcuitest更简单，而且运行速度更快。不过，需要注意的是，考虑到使用ViewInspector编写测试很容易，您可能会对接口进行过度测试。测试简单的一对一映射只是复式记账法。即使ViewInspector使测试SwiftUI代码变得更容易，也要记住在模型中保留大部分逻辑。
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Vowpal Wabbit是一个通用的机器学习库。尽管它最初是在Yahoo!十多年前的研究，我们仍然想提它，以强调，它仍然是许多最新的机器学习技术最先添加的地方。如果你对机器学习感兴趣，你可能会想要关注Vowpal Wabbit的创新。还请注意，微软近年来对Vowpal Wabbit表现出了更深的兴趣，聘请了一个主要贡献者，并将其集成到他们的Azure产品中，例如在他们的机器学习设计而在个性化．
评估
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InsightFace是一个开源的2D和3D深面分析工具箱，主要基于PyTorch和MXNet。InsightFace使用了一些最新和准确的人脸检测、人脸识别和人脸对齐方法。我们对它特别感兴趣，因为它有最好的ArcFace实现之一，ArcFace是一种先进的机器学习模型，可以检测两幅图像的相似性。InsightFace在ArcFace上获得了99.83%的准确率标签面孔在野外(LFW)数据集。我们正在对它进行面部重复数据删除的实验，已经看到了很有希望的结果。
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如果您正在使用Apache卡夫卡构建流处理应用程序，ksqlDB是一个很棒的框架，用于使用类似sql的语句编写简单的应用程序。ksqlDB不是传统的SQL数据库。然而，它允许您使用轻量级的sql类语句来构建新的Kafka流或表在现有Kafka主题之上。查询可以提取数据(类似于从传统数据库读取数据)，或者在发生增量更改时将结果推入应用程序。你可以选择把它作为独立服务器作为现有Apache Kafka安装的一部分，或者作为Confluent云上一个完全托管的服务。我们在简单的数据处理用例中使用ksqlDB。在更复杂的用例中，应用程序需要代数SQL查询之外的编程代码，我们继续使用数据处理框架，例如Apache火花或Apache Flink在卡夫卡之上。我们建议在应用程序简单性允许的情况下使用ksqlDB。
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微前端自首次推出以来，一直广受欢迎。然而，它很容易陷入微前端无政府状态如果团队不能在应用程序之间保持一致性，从样式技术到状态管理。乾坤是一个JavaScript库，它为这个问题提供了开箱即用的解决方案。是以乾坤为基础的single-spa，因此它允许不同的框架在单个应用程序中共存。它还提供了样式隔离和JavaScript沙箱，以确保微应用程序的样式或状态不会相互干扰。乾坤在社区中受到了一定的关注;我们的团队也在评估它，希望它能支持更友好的调试。
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随着对web浏览器中3D和扩展现实(XR)应用程序的兴趣和可行性的上升，我们的团队一直在进行实验三种纤维反应在网上开发3D体验。React Three Fiber是一个库，它接受React.js组件和状态模型，并将其转换为使用Three.js图书馆。这种方法向已经熟悉React.js以及围绕它的丰富的工具和库生态系统的更广泛的开发人员开放了3D web编程。然而，当我们使用React Three Fiber开发应用时，我们的团队经常需要操作3D场景。这与React提供的响应式组件范例并不能很好地混合。我们必须了解基本的3D渲染机制。React Three Fiber是否提供了足够的抽象来保证学习它的特性，还是直接使用Three.js更好，目前还没有定论。
持有
找不到你想看到的东西?
每个版本的雷达功能光点反映了我们在过去六个月里遇到的情况。我们可能已经把你要找的东西以前的雷达了。我们有时会挑选一些东西，只是因为有太多的东西要谈。由于Radar反映的是我们的经验，而不是基于全面的市场分析，所以可能会有一个小问题。
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