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小程序移动广告推送测试

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AI加持的mPaaS如何打造“最懂用户”的App
摘要: 阿里云峰会于2019年3月21日北京如期举办,蚂蚁金服产品服务化技术专家付海涛在《金融专场》分会场做了主题为《新一代移动研发平台mPaaS智能化之路》的精彩分享。 付海涛 蚂蚁金服产品服务化技术专家 本次的分享主要围绕以下内容展开: 移动开发平台 mPaaS 发展历程 移动开发平台 mPaaS 3.0 的产品体系 阿里巴巴金融业务的进化 mPaaS 一体化移动智能场...
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应用商店审核指南(中文版)-感谢译言网 -中文版苹果官方应用审核标准
前言   感谢您付出宝贵的才华与时间来开发iOS应用程程序。从职业与报酬的角度而言,这对于成千上万的开发员来说一直都是一项值得投入的事业。我们希望帮助您加入这个成功的组织。这是我们首次发布《应用程序商店评估指导》(App Store Review Guidelines)。通过它,我们希望帮助您解决开发应用程序时遇到的问题,以便于您在提交应用程序时,可以加快审批流程的速度。   我们将应用程序(...
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在Twitter“玩”数据科学是怎样一种体验
◆ ◆ ◆ 引子  2015年6月17日是我在Twitter工作两周年的纪念日。回想起来,两年间,数据科学在Twitter的应用方式和范围发生了很大变化: 许多Twitter的非机器学习主导的核心产品中,机器学习的比重正在不断增加(例如“While you were away” 功能——Twitter把你下线时可能错过的头条推文推送到你的个人首页)。 工具的智能化上,Pig已经过时了...
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使用 React.js 的渐进式 Web 应用程序:第 2 部分 - 页面加载性能
本文讲的是使用 React.js 的渐进式 Web 应用程序:第 2 部分 - 页面加载性能, 系列第二篇,来看看基于 React 路由分块的页面加载优化。 原文地址:Progressive Web Apps with React.js: Part 2 — Page Load Performance 原文作者:Addy Osmani 译文出自:掘金翻译计划 译者:markzhai ...
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互联网业务安全之通用安全风险模型
互联网业务安全之通用安全风险模型 作者: 扶夙@阿里安全 ​ 业务安全从流程设计维度可划分为账户体系安全、交易体系安全、支付体系安全、用户信息存储安全。后者对普通用户而言基本属于透明状态,对于电商/互联网金融/社交媒体更多面临的业务安全风险集中在账户/交易/支付三个维度内。 1 账户体系安全 账户体系安全在具体的业务细分中,最直接的业务体现则为注册、登录、找密三个主要入口。针对黑产或灰产抑或“...
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老将李伟:我所见证的移动安全历史
       得以见证一个行业破土而出,从孱弱到璀璨,是职业生涯的某种幸运。这也许会成为值得珍藏的回忆标本。 李伟就是这样一名移动安全的老兵。在移动安全这个概念诞生之前的1998年,他正坐在摩托罗拉的办公室里,为寻呼机的系统开发核心组件。现在回想起来,中国的移动科技爆发,似天水荡平川,正是始于哪些人们腰间的“小黑盒”。就这样,他和中国最早的移动设备,以及现在已经到了知天命之年的第一批移动通信用...
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支付宝客户端架构解析:Android 容器化框架初探
1. 前言 由本章节开始,我们将从支付宝客户端的架构设计方案入手,细分拆解客户端在“容器化框架设计”、“网络优化”、“性能启动优化”、“自动化日志收集”、“RPC 组件设计”、“移动应用监控、诊断、定位”等具体实现,带领大家进一步了解支付宝在客户端架构上的迭代与优化历程。 本节将介绍支付宝 Android 容器化框架设计的基本思路。 1.1 开发背景 随着 Android 应用程序所能实现的功能...
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【JsConf 2016】NingJS, 2 days in NanJing —— The second day
这次参加 Ningjs主要是带着任务来的,所以在记录讲师内容的时候尽量保证客观,避免因为自己的主观情感上的评价误导或影响其他没有到场的同学对讲师内容的理解,这也是我希望大家能够坚持的一个原则,看到别人对某个技术或者某件事评论时,保持独立思考。 在“关注点”和“感想”中会给出一些比较中立的、客观的评价和我的一些思考,同时也会对一些我认为所讲内容容易被误解或者没有讲到位的地方明确指出来,希望大家看到...
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2016阿里云93款产品全向图(6月制)
DT时代,一切都将走向数据化,可视化。在阿里云所阐述的“技术拓展商业的边界,商业驱动技术的变革”理念中,密集发布的新技术与产品让业内更加震撼,让用户更为惊喜。阿里云逐步实现了“将计算能力变成像水电一样的基础设施”的目标,走向“为了无法计算的价值”。   为了帮助更多朋友一目了然地知道阿里云现在提供的所有产品和服务,并可以依照IT系统发展脉络理清产品和服务之间的内在联系,进而充分利用新技术实现业务...
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Facebook如何运用机器学习进行亿级用户数据处理
2017年末,Facebook应用机器学习组发布最新论文,对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文,我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战,并给出了Facebook的应对策略和解决思路,对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本...
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2020年了,跨平台开发框架现在怎样了?

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