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iOS
• (+14) iOSでの制御の反転
• (+13) iOSで電力消費を最適化する方法
• (+7) TableViewの設計時にMVCパターンを使用する
• Swiftでの並行プログラミングの基本:パート1
• #Gamesの作成方法:iOSでのHyperformaゲームの開発と公開
• アプリストアでは、ほとんどのアプリが古くて無料です
• 新しいApp Storeで紹介されているため、ダウンロードが800%増加する可能性があります
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Xcodeの生産性と効率を高める方法
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脱獄iOSアプリを探索する
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パレード:UICollectionViews、UITableViewsおよびUIScrollViewsの視差
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ビデオを試してみてください! スウィフト東京2018
Android
• (+2) Androidアプリケーション(パート1)および(パート2)の スネークレイアウトと「量子」パーティクル
• ベストAndroidアプリ:Google Play Awardsノミネート
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Android Dev Podcast。 問題62。メビウス
• ローン計算機を作成します。 パート3
• PDFを操作します。 PDFファイルを読む
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ViroCore:SceneKit for Android
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Androidでの致命的なエラー処理
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Lab LiveData + ViewModel + Room
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私のお気に入りのKotlin関数型プログラミングの例
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建築をきれいにするための遠足
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CircleCIとAndroid
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Constraint Layout 1.1の紹介
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リバースエンジニアリングHQ雑学
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MVPではなくMVVMを選択する理由
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AndroidでRetrofitを使い始める
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Android開発者向けの更新された公式サイト
開発
• (+26) 最初のゲームを作成するときに学んだ教訓と、自分のエンジンを作成する理由
• (+20) Mobius-2018:ロボットレポート
• (+16) 他の人にどのように教えたいか、そしてその結果、私は学んだ
• (+12) 作品の品質を改善する方法
• (+12) e-Legionでのインターンシップ
• (+10) 最高の7つのメビウスレポート:EastBanc Technologiesバージョン
• (+8) Telegramでチャンネルを改善するには?
• (+7) 母親の息子のガールフレンドのスタイル
• (+7) 「秘密の乗客」:消費者から「オンザフライ」でフィードバックを収集
• 人々は製品を購入せず、自分自身の改良版を購入します
• 開発者日記:Babycare No. 3
• Vive ProはリアリティSDKを拡張しました
• コードをきれいにする
• VKontakteは、モバイルインターフェイスの設計者向けのコンテストを開催しています。
• Podlodka#56:コルーチン、約束、アクター
• ProfsoUX 18:「悪のインターフェイス」と「製品に恋をする方法」
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ボタンデザインの7つの基本ルール
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コード内のコメント:良い、悪い、悪い
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暗いまたは明るいUI? 適切な色の選び方
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UI / UXデザインの品質は製品の成功に影響しますか?
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優れた検索機能を備えた3つのアプリ:チュートリアル
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2018年のモバイルゲームエンジンのトップ15
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MVVM-CでのCの意味
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React Nativeでのスムーズなアニメーション
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uRacer:オープンソースの王者
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オンボーディング用の16のアニメーションライブラリ
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React Nativeプロジェクト用の9つのライブラリ
分析、マーケティング、収益化
• (+19) 製品の収益化の傾向は? Oleg Haustov(Delivery Club)との壮大な成長ストーリー
• (+16) Aviasalesからの急速な成長に対する無関心と熱意
• (+11) デニスプーシキンとの壮大な成長ストーリー:Skyengでの成長ハッキングの仕組み
• モバイルアクションがAd Intelligenceを開始-アプリケーション広告キャンペーントラッキング
• ILVがどのようにTelegramやその他のアプリケーションのフィードバックに影響するかをロックする
• F2PゲームとSaaSの価格設定:最適な価格を設定する方法
• 高級スマートフォンの所有者は、ゲームに何倍ものお金を費やしています
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アプリストアのプロモーションビデオを作成する
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ユーザー獲得戦略:12チャネル
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消費者のモバイルジャーニーを理解しています
AI、デバイス、IoT
• (+42) 翻訳の難しさ:ロシアの科学記事で英語から盗作を見つける方法
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• Snapchatは、Spectaclesの新しいバージョンをリリースしました
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多分あなたはAI / MLを必要とせず、SQLクエリでうまくいくでしょう
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Core MLとIBM Watsonを使用したウィスキーブランディング
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