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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

與選擇大學專業類似，選擇編程語言對于開發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理想以及未來發展需求。如果你打算涉足iOS應用開發，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

在對數據庫進行規模伸縮時，我們往往面臨著一系列挑戰——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模，仍有更多創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，我們的業務執行方式與人際溝通途徑也因此發生了巨大變化。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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