蒲公英 · JELLY技術週刊 Vol.29: 前端智能化在阿里的那些事

蒲公英 · JELLY技術週刊 Vol.29

前端智能化是指藉助於 AI 和機器學習的能力拓展前端，使其擁有一些超出現階段前端能力的特性，這將是將來前端方向中一場重要的變革。目前各家互聯網廠商都有本身的項目朝着這個大方向不斷實踐，對將來發起挑戰，而阿里就是這其中之一，也給你們留下了許多使人印象深入的產品……

登高遠眺

天高地迥，覺宇宙之無窮

前端框架

解析 JSX 的全新機制

React 17 中引入了新的 JSX 語法轉換機制，好處除了書寫 JSX 時再也不須要提早引入 React 對象外，還作了一些性能優化和概念簡化的工做。如 key 獨立於其它 props 而單獨傳遞，不建議在函數式組件中使用 defaultProps 等。文章介紹了相關背景和大體的改動內容，以及升級與兼容的方法。關於此改動的動機和實現細節，能夠瀏覽此 RFC。

設計哲學

前端智能化在阿里的那些事兒

前端智能化方向的提出是爲了給前端技術帶來變革，藉助 AI 和機器學習的能力拓展前端，那在推進這個目標的過程當中，遇到哪些問題呢？阿里就前端智能化方向給出了 2020年的年中總結及思考。

圖形編程

一個優質的交互體驗網站「雷達」

這個網站會隨機跳轉到一些基於 CSS三、Canvas 和 WebGL 技術實現的、具備使人讚歎的界面呈現和交互體驗的優秀網站，工做忙碌之餘，不妨來體驗下 Web 渲染技術的強大能力～

人工智能

AI 專家知識圖譜

人工智能是什麼？其中又有哪些細分模塊？在這裏你能夠找到全部和人工智能相關的知識點，每一個知識點所羅列的內容還會鏈接到相對應的資料上，如維基百科等，每當人工智能領域有新的研究出現時，相應的模塊也會更新，但願能給對人工智有興趣的同窗一個方向，也給有必定積累的同窗查漏補缺時提供一些幫助。

機器學習在靜態代碼分析中的應用

現今，機器學習已經被深度應用在生活中各個領域，本文提出了一個有趣的觀點：機器學習可否幫助軟件開發者挖掘程序中的 Bug？答案是確定的。做者首先介紹了行業內已知的基於機器學習的靜態分析器，如 DeepCode、Infer（來自 Facebook）、SapFix、Embold、CodeGuru（來自 Amazon）等等。而後，做者以實現一個使用機器學習技術尋找代碼缺陷的代碼分析器爲例，來講明機器學習在代碼分析領域裏的困難和侷限性。通讀全文，最大的收益是做者在結合機器學習技術與應用場景的分析思路，有利於豐富咱們在 ML 技術上的想象空間。

工具推介

AntV：可視化數據解決方案

AntV是螞蟻金服數據可視化解決方案，其中最常被說起的G2是基於圖形出發的可視化引擎，採用The grammar Of Graphics開發理念，以數據爲驅動，支持高交互的方案。最新的4.0版本使用TS重寫，相較於容易上手的eCharts（底層依賴輕量級的矢量圖形庫 ZRender），開發文檔不夠完善，所以對於數據可視化小白同窗門檻較高，但在拓展性、創造性擁有更大優點。目前AntV還有系列產品包括：G6（專一於關係數據的可視化引擎，支持交互、分析、動畫等等功能）、F2（專一於移動端的解決方案，支持H5）、L7（專一於地理空間數據的解決方案）。其擴展產品有G2Plot、Graphin、ChartCube。

滄海拾遺

滄海拾遺，積跬步以致千里

機器學習 30 分鐘入門指北

前端智能化是將來的大方向，想要緊跟時代快速入門機器學習麼，或許你仍是以爲工做中沒有合適的項目實踐，或者以爲由於學歷、專業等等因素沒有機會找一份機器學習的工做，那麼快來跟着馬克老師一塊兒來看看吧，30分鐘帶你瞭解機器學習的基礎知識，打破對於 AI 的刻板印象，同時也一同看看機器學習在凹凸實驗室的一些實踐和落地項目。

動效其實很簡單

前端智能化歸根結底仍是但願將工程師從「無心義的底層勞動「中解放出來，可是這並非惟一的道路，在不少開發的領域中都有不少方案能夠大幅下降研發的成本。比方說在開發動效的過程當中，咱們也經常會想，設計師已經將整個動效的邏輯整理出來了，調試卻依舊費時費力，爲何不能直接複用設計師的動效邏輯呢？機器取參和人工取參，你更喜歡哪種？

「蒲公英」期刊，每週更新，咱們專一於挖掘「 基礎技術、 工程化、 跨端框架技術、 圖形編程、 服務端開發、 桌面開發、 人工智能、 設計哲學、 前端框架」等多個大方向的業界熱點，並加以專業的解讀；不只如此，咱們還會推介精選凹凸技術文章，向你們呈現團隊內的研究技術方向。

擡頭仰望，蒲公英的種子會生根發芽，如夏花絢爛；格物致知，咱們登高遠眺、滄海拾遺，以求積硅步而至千里。

蒲公英 · JELLY技術週刊貢獻指南

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