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《程序员》10月:浪漫的计算机科学家Alan Kay

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本期《程序员》封面报道,带来了以下实践分享:

Alan Kay不仅是面向对象编程和用户图形界面先驱,还是这个世界上对计算机未来怀有最浪漫愿景的科学家。闪烁光芒的深刻见解不该因时代更替,或者技术的喧嚣而蒙尘,通过这组文章,我们希望读者不单了解他的思想,也了解他的思想从何而来。

  • Alan Kay和他的浪漫愿景(杨硕,Google(纽约)用户体验设计师)
  • Alan Kay谈OO和FP(译 / 王江平)
  • Alan Kay谈读书(译 / 郭韵)
  • 百问Alan Kay(译 / 郭韵)

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大数据

  • Spark Streaming + ES构建美团App异常监控平台(秦思源,王彬)

    实时监控分析App异常,是业界流行的保证App质量的方法。但面对海量的异常数据流,普通的监控系统很难满足实时监控分析的需求。为了解决这个问题,我们结合了目前业界广泛应用的开源流式处理引擎 Spark Streaming和搜索引擎Elasticsearch,构建了一个低成本高可用的异常监控平台。本文将分享Spark Streaming + ES在美团App异常监控平台中的实践。

  • 物联网大数据平台TIZA STAR架构解析(孙杰,天泽信息研发总监)

    随着传感技术、通信技术以及大数据处理技术的发展,物联网已在公共事务管理、公共社会服务和经济发展建设等领域中遍地开花,涉及的行业越来越多,如交通管理、节能环保、物流零售等。本文解析物联网大数据平台的典型架构。


移动

  • 人人车Android路由机制解析(冯宇飞,人人车Android客户端架构师)

    界面跳转是App的基本功能和需求。随着App功能迭代,跳转逻辑也会随之呈几何级增长,相关辅助逻辑则会呈现碎片化分布趋势,最终导致结构失控。因此有必要对跳转进行封装,实现归一化控制。鉴于跳转是全局渗透性行为,常规的模块封装方式难以满足这种特性,框架化是更好的选择。本文详细介绍了人人车Android客户端当前使用的界面跳转框架。

  • 从iOS 10看移动交互设计新趋势(路意,产品创新设计工作室Aura Marker Studio创始人&CEO)

    相比于iOS 6“拟物化”到iOS 7“扁平化”设计风格的巨大变化,iOS 9到iOS 10的变化并不十分的明显,但作者却认为iOS 10的交互设计中所潜藏的玄机最大。

  • 支付宝无障碍体验之路(王风升,蚂蚁金服高级无线开发工程师)

    中国有600万视障人士使用智能手机,对于App开发者来说这是不容忽视的现象,本文介绍支付宝如何在为视障人士提供便利的同时,确保支付安全,让视障者享受着时代带来的便利。

  • 携程移动端架构演进与优化之路(南志文,携程研发经理)

    目前携程75%以上订单来自移动端,App几乎承载了整个集团的所有业务形态。那么无线服务端和客户端底层架构如何支撑如此复杂灵活多样多变的业务,并顺利接入整个集团十几个不同研发团队开发的代码,让这么多团队协同开发,无缝集成在同一个App内,还能确保其质量和性能?这对移动端架构提出了非常严峻的挑战。


技术

  • 移动直播连麦实现思路:整体篇(张亚伟,齐聚科技技术研究院技术总监)

    本文专为介绍移动直播连麦实现架构和思路而写,介绍了移动直播连麦的整体情况、各种实现架构和优劣比较等,包括连麦介绍、角色定义、连麦特点要求,合成思路介绍、各种合成方式比较等几个小节。

  • 企业架构语言ArchiMate 3.0——架构设计的车同轨、书同文(王翔,工程师、国际贸易与产业经济在站博士后)

    ArchiMate是一种企业架构模型语言,能清晰地描述、分析,以及可视化复杂多变的商业领域,本文介绍该语言的最新版本。

  • 交易系统客户端架构设计与实现(黄天)

    本文提供了一种基于典型三层架构模式设计和开发交易系统解决方案,有助于架构师和开发人员详细了解整个交易系统客户端设计和开发过程。除了三层架构模式,目前主流的设计模式还有领域驱动建模及CQRS。其中三层架构模式采用事务脚本模式进行开发,这种过程化模式便于开发人员理解,适用于系统快速搭建和开发;而领域驱动建模对模型建立要求较高,需要有较强的建模和架构能力,优点在于可复用性强,系统耦合度低,适用于大型应用系统的建设。本文介绍的交易系统是目前国内在线的唯一一个交易平台,主要服务于国内各大银行及金融机构,有效地应对并处理金融市场日常大量交易的实际需求。

  • 企业级Docker镜像仓库的管理和运维(张海宁,VMware中国研发中心云原生应用首席架构师)

    容器应用的使用越来越广泛,容器技术突出的优点就是开发运维一体化。通过把应用及其所依赖的软件包、操作系统文件等封装在容器镜像中,使得应用在开发、测试和发布过程中都具有相同的运行环境,带来极大的便利。

  • 增强学习在无人驾驶中的应用(王江,吴双,刘少山)

    本文是无人驾驶技术系列的第六篇,着重介绍增强学习在无人驾驶中的应用。增强学习的目的是通过和环境交互,学习如何在相应观测中采取最优行为。相比传统的机器学习,它有以下优势:首先,由于不需要标注的过程,可以更有效地解决环境中存在的特殊情况。其次,可以把整个系统作为一个整体,从而对其中的一些模块更加鲁棒。最后,增强学习可以比较容易地学习到一系列行为。这些特性十分适用于自动驾驶决策过程,我们在本文深入探讨增强学习如何在无人驾驶决策过程中发挥作用。

  • Key-Node-value分布式算法(陈青,上海市PMG飞卓传媒全栈工程师)

    在分布式领域,为满足高可靠性及可扩展性的海量数据存储,传统的Key-value结构往往难以胜任。本文提出的Key-Node-value是解决分布式查找数据的一种新算法,在满足分布式高性能需求的同时,解决分布式储存系统中所面临的难题。


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