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翻译 | 《JavaScript Everywhere》第22章 移动应用程序shell

翻译 | 《JavaScript Everywhere》第22章 移动应用程序shell 写在最前面 大家好呀,我是毛小悠,是一位前端开发工程师。正在翻译一本英文技术书籍。 为了提高大家的阅读体验,对语句的结构和内容略有调整。如果发现本文中有存在瑕疵的地方,或者你有任何意见或者建议,可以在评论区留言,或者加我的微信:code_maomao,欢迎相互沟通交流学习。 (σ゚∀゚)σ..:*☆哎哟不错哦 第22章 移动应用程序shell 我妻子是一位摄影师,这意味着她的大部分生活都是基于在矩形框中构图。在摄影中,有很多变量-物体,光线,角度,但是图像的比例保持一致。在这种限制下,不可思议的事情发生了,塑造了我们看待和记住周围世界的方式。移动应用程序开发提供了类似的机会。在小巧的矩形屏幕的约束下,我们可以构建具有沉浸式用户体验的功能强大的应用程序。 在本章中,我们将开始为应用程序构建shell。为此,我们首先将仔细研究React Native组件的一些关键构建块。然后,我们将通过React Native的内置样式支持以及我们选择的CSS-in-JS库样式组件,研究如何将样式应用于我们的应用程序...

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大数据下 金融行业面临的四大痛点 当前整个金融市场环境日趋严峻,监管越来越严,无论是银行的零售、公司、交易或同业业务,都需要直面营销与风险的效率与准确率的问题。越来越多的金融机构都希望依靠大数据来拉动业务模式进行创新,但是由于行业特点,存在着四大痛点。 第一个痛点是数据来源多样化,需要整合后分析。金融行业的数据来源通常包含三大类:业务信息数据、行为数据和第三方数据。这些来源的数据包括结构化数据和非结构化的数据,在进行数据分析时通常需要进行一定程度的整合,例如客户信息与客户行为数据的整合,企业内部交易信息与上下游合作企业的交易信息的整合等等。 第二个痛点是技术和业务人员各司其职,部门协作成本高。金融行业的企业通常有专门的信息中心来进行数据的管理,这些技术人才通常精通数据分析技术,但对业务中涉及到的各种指标并不熟悉。业务管理人员则正好相反,精通业务指标的运用,但对数据分析技术难以掌握。这种场景常常导致一个分析报告的制作需要多个部门间反复沟通,期间的时间、人员成本巨大。 第三个痛点是金融行业数据量级大,分析性能要求高。众所周知,金融行业的数据量级大,通常总存储量达到TB级别,而单次计算数据量...

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