GDD 2018 上海 技術分享
GDD 2018 圓滿結束，總結一下我在GDD之旅中兩天的所見所聞。
行程安排
GDD 這次時間安排的相對緊湊。主會場和分會場不少時間段都同時開展演講，因此有意識的安排好自己的行程，對參加演講十分有幫助，另外也可以也會根據現場情況臨時調整安排。會前我根據GDD 官方的日程表，選擇了一些自己感興趣的topic，從機器學習的TensorFlow、Flutter、Web，從技術性講演和商業講演，都有所涉及，突出一個廣字。事實證明，這種選擇並非正確，很多高大上的標題，不一定有實質性的幹活。反而是分會場的一些場次，技術性內容比較強。
總體概要
GDD本次主要設計的主題如下，總體來說和Google IO保持一致。自從Google的重心從 『Mobile First』轉移到『AI First』後，Android的日子可謂一天不如一天。從整個會議安排可以發現，TensorFlow的場次和重心都遠大於Android，做為一個Android 開發者，可謂是唏噓不已。
如果不考慮一些技術細節的探討，整個GDD的感覺就像一位知乎老哥說所的：
- TensorFlow 很NB 你們快來用
- ARCore 很NB 你們快來用
- Firebase 很NB 你們用不了
- Flutter 很NB 你看這麼多大廠都在用
TensorFlow Lite
相比於TensorFlow，我對TensorFlow Lite更為感興趣。可能和從事客戶端開發有關，對於AI在客戶端的應用場景的探索，我認為非常的有價值。特別是現在客戶端的計算能力越來越強，和AI的結合可謂是如虎添翼，實際上，2018年不少手機廠商都在新裝置上搭載了智慧技術，不管是AI排程、場景識別，或許還有AI跑分？
GDD上，關於TensorFlow Lite的部分，有阿里的閒魚、網易的有道和騰訊的騰訊視訊參與。總的來說，對閒魚和網易有道印象比較深刻。
閒魚在TensorFlow Lite在客戶端的應用上，做了許多探索，特別是一些安全性和動態化方面，都比較具有實際的落地場景，比如利用AI識別的視訊封面關鍵幀處理、租房中的只能標籤處理。
視訊封面幀的選取，閒魚提到，一開始是使用規則打分的方式來評比。建立一套規則，比如幀影象是否模糊、是否花屏等等，規則的涵蓋面很大程度上決定了最後選擇的效果。如果利用AI來處理，相當於是圖片識別和訓練，理論上，只要有足夠多的素材，可以做到最好的結果分類。另一方面，TensorFlow Lite有一個很棒的特性是，可以在服務端訓練得到的TensorFlow模型來轉化為TensorFlow Lite模型，閒魚在動態化上已經有自己的一套方案，那麼對線上出現的問題，就很容易通過收集問題素材--訓練模型--動態更新模型來修復。
Flutter
Flutter做為Google的一套多端UI框架，感覺在這次GDD上也很熱門。演講者提到，Flutter已經成為Github上活躍排名前Top 50.
我仔細看了下這個表，vue超過了react，還有lantern，感覺故事很多。 Flutter在宣傳時，就提到過，在低端裝置上也能達到60fps的渲染效果。之前一直覺得不理解：Flutter程式碼最終還是要轉化成native程式碼執行，怎麼就能超過native本身的效能？
從演講的稿子來看，大致是Flutter SDK中有自己的Skia繪圖引擎，並持續對其進行優化迭代。舊裝置在不能更新到最新的系統時，圖形引擎是無法更新的，而Flutter此時的優勢就很好的體現出來。另外，Flutter基於Dart來描述Ui，可能Dart語言對C/C++層的呼叫也會比java來的更為優秀，但想來比起OC來應該沒有優勢？會場時，有聽到同學問Flutter和RN的比較，其實Flutter效能比RN好，但是目前不支援熱更新，兩者的優勢路不在一起，但是個人感覺RN坑多，Flutter還沒入坑（可能準備踩踩）。
PS: 現場和閒魚Flutter大佬聊天瞭解到，在Android端，Flutter想做熱更新很簡單，可以通過替換Flutter編譯的產物來實現，但是ios部分由於系統限制則不行。
另外一個讓我覺得很驚豔的是Flutter的除錯工具和方法：
上圖可能看的不是很清楚，也不是動態的。現場演示的時候，除錯工具是可以逐行執行底層程式碼，想象的效果是：你繪製的圖形，是一點一點出現的，因此可以非常細緻的去排查效能問題和UI渲染問題，很酷。
Web技術
Web技術應該有不少場次，不過一開始沒有把這個主題做為重點，只聽了一場關於『event loop in web』，但是效果出奇的好。甚至覺得這場次是兩天GDD中綜合性最好的，不僅僅是指技術性，還有通俗性。做為非前端開發，對於瀏覽器中的event loop知識瞭解的不多，所以聽起來感覺很奇妙，可能對於前端同學來說，是比較基礎的知識。 這部分內容用gif來展示是最好的，但是條件有限：
基本上圍繞這個圖來說，談論了task、microtask、animation callback的內容，很形象易懂。即使是全英文演講，也能聽得懂。為此，我在twitter上聯絡了演講者，他提供了之前在新加坡演講時的視訊，基本一致lol,有條件可以前往觀看。
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