谷歌开发者大会2019上海参会报告总结

内容简介

高能： 最后面有巨量学习资源！

本次谷歌开发者大会，主要围绕谷歌的各类产品做了多元化的技术演讲。       
技术方面主要分为这几大类：
1. 机器学习(对应 TensorFlow社区) 
2. 渐进式 Web 应用<=>PWA （对应 TWA）
3. Android 开发最新技术（对应 Kotlin，Jetpack）
4. 移动app构建 （对应 Firebase）   
5. 混合开发（对应 Flutter）
6. h5应用（对应 Chrome DevTools，WebAuthn）
7. AR (对应 ARCore)
8. Google Play套餐 (对应 Google Play)
其中，跟web开发工作者有关系的有： 
1. 机器学习(对应 TensorFlow.js) 
2. 渐进式 Web 应用<=>PWA （对应 TWA）
5. 混合开发（对应 Flutter）
6. h5应用性能优化（对应 Chrome DevTools - Performance Budget ）

machine learning(机器学习) with javascript？

是的，客户端的机器学习赋能web前端更广阔的应用领域。
首先，我们来解释下什么是机器学习，它跟人工智能、深度学习有什么关系：
https://www.cnblogs.com/bokeyuan-dlam/articles/7928135.html
读完上面的博客，相信你已经对人工智能、机器学习、深度学习有了一个概念认知。
那么使用机器学习能干什么呢？ 
—— 机器学习，能够为应用提供处理后的数据。
请牢记上面的这句话，下面一张图会做具体的解释：

ok，看过上面这张图，相比你已经理解了机器学习在应用中所担任的角色。那么，下面我们用一个实例项目来介绍一下。 
最近一个人脸替换的软件(名字不知道，但朋友圈刷的比较多)比较火，我们按上图分析下机器学习在这里面担任的角色：
camera(相机) 收集参数(图像)，将参数经过格式处理，传给机器学习框架的api调用，返回一个结果数据(可能是一个三维的定位用的矩阵)，我们将结果数据处理成数据展示模块需要的参数(比如json),然后传给数据展示模块，就是整个过程。
而tensorFlow.js 就是tensorFlow在js上的实现，是js的机器学习框架。社区已经开源了很多训练好的模型，我们只需要将模型npm install 并引入，即 只关心调用api，就可以实现很强大的数据处理功能了。
下面是  tensorFlow的学习资源：

TWA

相信大家对pwa这个词汇绝对不陌生，但：你真的理解什么是pwa吗？
pwa是一种概念，表达性能和功能无限接近原生(ios/andriod)的web应用，它集成了h5和native的优点。
那么，基于以上概念，我们将pwa应用的核心指标发出来：

性能优化
(调用)操作系统能力集成（native的能力）
可以作为一个单独的app(桌面应用-native的能力)
也可以被浏览器打开(h5的能力)

注意，因为pwa本质还是h5，所以 在上述中 2 是被限制的(w3c标准说了算)。
但是！有些东西，标准虽然还没有实现，但浏览器开发商可以为所欲为啊，于是，谷歌浏览器提供了强大的接口，能让我们的web(h5)应用调用更多的系统能力。当然，桌面应用只有通过谷歌浏览器打开才具备这些功能。（也就是说客户端必须安装了谷歌浏览器后才能完整使用我们twa应用的所有能力）
具体描述请参考： https://www.infoq.cn/article/XTE9WzSL11iHmW*WBozi
 相关资源：https://developer.chrome.com/multidevice/android/customtabs

Flutter

想来这个不用介绍了。 ==！ 社区活跃度一直递增，相关资源很容易查找到。

Chrome DevTools

这属于谷歌浏览器版本更新内容：
谷歌调试器又出了强大的新功能： Performance Budget
我们可以利用这个功能更有效的优化网站。 (这个可能是我们最常用到的，所以建议大家去学习一下)

写在最后：

其他的资源如果想要但搜不到，可以私聊我~