业务贴士

业务贴士

创建出色的应用并成功地营销涉及许多元素,例如验证新项目构想或直接与客户交谈。 在这里,我们为您提供来自专家和有经验的开发人员的有帮助的贴士,例如案例研究、访谈、技术指南及有关行业趋势的文章。


趋势观察:2017 年展望 2016 年,许多最具创新性的技术专注于现实与虚拟世界的融合,比如使用 GPS 和摄像头的增强现实游戏《口袋妖怪 GO》*、通过通讯平台提供实时信息和帮助安排旅行的全新聊天机器人等。进入 2017 年,使用技术连接周围世界的方式将进一步增多,而且事物之间的通信及支持它们的软件会变得更加复杂。 无论您是关注消费类应用还是对 B2B 感兴趣,2017 年您都需要关注下列几大技术趋势。 人工智能 (AI) 和机器学习 人工智能曾经只是科幻小说描述的幻想,如今在不断发展,拓展着人类对可能性的定义。从自动驾驶汽车到智能产品推荐再到聊天机器人,人工智能的身影无处不在,...
人工智能领域的开发人员如何起步 至少从 20 世纪 50 年代开始,人工智能的理念就一直吸引着我们,鼓舞着计算机科学家创造越来越复杂的新技术,同时让日常消费者对未来充满期待。 如果我们能够在不冒任何生命风险的情况下探索海洋深处,将会怎样? 如果我们能够乘坐无人驾驶汽车在智能道路上行驶,又会怎样呢? 尽管我们对人工智能及其潜能的理解在过去几十年中发生了变化,但我们有理由相信,人工智能的时代可能已经来临。 那么,作为开发人员,您应该如何起步呢? 本文将讨论人工智能的一些基本知识,并概述一些可能有帮助的工具和资源。  首先,什么是人工智能? 虽然有很多不同的方式来思考人工智能,并有很多不同的技术来处理,但机器智能的关键在于,...
Trend Watch: What to Look for in 2017 A lot of the most innovative technology we saw in 2016 was focused on the integration of the real world and the virtual world—whether it was Pokemon Go*, an augmented reality game using GPS and cameras, or new chatbots that can provide real-time info and help make travel arrangements via...
你为什么要关注机器学习? 机器学习已不是新兴的技术,就算你不会像开发人员一样使用它,作为消费者,你可能对它很熟悉。 当你把物品加入亚马逊购物车时, 亚马逊会根据你的喜好推荐其他产品 - 这就是机器学习的范例。 从本质上来说,机器学习是一种可以根据数据进行学习和制订规则的计算机程序。 开发机器学习应用和开发其他标准应用不同。 机器学习开发人员不会为了解决特定问题编写代码,他们创建算法,收集数据,然后根据数据构建自己的逻辑。 亚马逊对客户行为和销售数据进行分析,决定他们最可能感兴趣的产品。和营销人员推荐的搭配销售的产品不同,客户的购物车和推荐的特定产品数量的比例不是 1:1。亚马逊分析了所有访问和销售数据,...
Getting Your App to Market: 2016 In Review For the last year, we’ve been serving up tips and tools to help you make sure your app really resonates with your audience, has a place in the market, and will be seen by the right customers at the right time. Here’s our best go-to-market advice, culled from our favorite articles from 2016....