WWDC 2017

WWDC的核心，Apple的но，похоже

LLVM，Xcode等

苹果，похоже，решили，чтонеплохобылобыподдерживатьC ++。 Вэтомгоду的Xcodeполучилподдержкурефакторингавплюсах，причемто，чтопоказали，выглядитдостаточновкусно – умный重命名，которыйможетвшаблоны，генерациятелметодовподекларации，экстракты – вобщем，то，чтовнормальныхязыкахнормальныеIDEумеютужеочень давно，теперьможетзаработатьивплюсах。 Аможетинезаработать，этожеXcode。 Крометого，вродекактеперьможнозапускатьнесколькосимуляторовсразу，равнокакистартоватьbot’овдляCIпрямонамашинеразработчика，неустанавливаяMacOS的服务器。

苹果LLVMполучилускоренныйLTO，пакновыхпроверок，未定义的行为消毒剂（возможно，онаужеесть，нотеперьможнобудетвключатьитрогатьеёизUI’чикаXcode中），поддержкунесколькихC ++ 17конструкций。 Существующиеуже线程и地址сUI的санитайзерынаучилисьнесколькимновымтрюкамсотображениемихвUI-е。

Dyldполучилграндиозноеобновлениедотретьейверсии（с2005-гопримерногодабылаверсия2）。 Теперьонразделеннатричасти，одна – демон，анализирующийзависимостимеждубинарникамиидинамическимибиблиотекамиикеширующаяихвтакназываемые“倒闭潮”，другая – небольшаячасть，запускаемаяпередстартомприложения，изагружающаяэтисамые关闭，и，наконец，кешдля关闭。 关闭теперьявляетсяихцентральнойконцепцией，посути，этозакешированноезнаниеотом，какиединамическибиблиотекиикакнеобходимозагрузитьдлякаждогоприложения。 苹果обещают，чтостартприложенийдолженускориться。 Крометого，винструментахдобавилиспециальныйтиппроверкидляпрофилировкивременистартаприложения – тогостарта，чтопроисходитпередвызовомнепосредственноmain’а。

Интересныеtalk’и：

• LLVM中的新功能（тольковтораяполовина）（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/411/）
• 应用启动时间：过去，现在和将来（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/413/）
• 使用Xcode运行时工具查找错误（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/406/）

大中央派遣

ВНЕЗАПНОполучилобновление。 ДобавилсяновыйвкусныйAPI，即使用отслеживанияфайловсподписываниемнасобытия。 Крометого，многоговорятотом，насколькоэффективноегоисполозоватьдлямногопотоносто/к

Вцелом，разработчикампод的iOSсмотретьобязательно，остальным-толькоеслихочетсяувидетьприятныйинтерфейсдлятаскдиспатчера，ането，чтообычновидите。

• 现代化大中央调度的使用（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/706/）

SiriKit

Небольшоеэволюционноеобновление。 Улучшилидомен付款（вообщеговорили，чтоегодобавили，но，по-моему，онитакбыл），добавилидомен。 Иеслипоследнийвыглядиткакигрушка（сканированиекодов，какобщепринятых，вродеQR，такикастомных，вродетех，чтоиспользуютсяFacebook的Messenger’ом），то列表和注释смотритсякакнечтодействительнополезное – теперьлюбоеприложениеможетсоздаватьчек-листыили ноуткиспомощьюSiri。

• SiriKit的新增功能（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/214/）

核心ML

То，чтополностьюоправдываетсуществованиеWWDC 2017主题。

Новыйфреймворк，созданныйдляоблегченияработыс机器学习。 И，похоже，этоемуудается。

Приложениючерез的Xcodeскармливаетсяфайлстакназываемоймоделью，вкоторойможетбытьнасамомделеоченьмногоразныхвещей – обученнаянейроннаясеть，кпримеру，хотяподдерживаютсянетолькосети。 关于Xcode，请使用Swift’еилиObjective-C，这是которыйможнотутиетотелиили的完整版本。 Придеплоеприложениясамамодельуезжаетнаустройствоввидебандларесурсов。

Впримеребуквальнотрочкамикодадобавлялиопределениеназванияцветкапофотогоа Всеэтоделалосьужеповерхготовыхмоделей，нотутестьиенеинтереснаяновость，дажедве。

Во-первых，苹果выложилакучуготовыхмоделей，скоторымиможноиграться，вотсюда：https://developer.apple.com/machine-learning

Во-вторых，苹果выложилав开源наборутилитнаPython’е，которыйпозволяетгенерироватьмоделидля核心MLизужеобученныхмоделейотдругихсервисов/утилит（https://developer.apple.com/documentation/coreml/converting_trained_models_to_core_ml）。 Этооченьзабавно，посколькукогдаяпроходилкурспоMLнаUdacityтамиспользовалсякакразscikit学习，и，получается，обученныевовремякурсамоделиятеперьмогупопытатьсясконвертироватьизапуститьспомощью核心ML。

Издругихособенностей – фреймворкактивноиспользует加快и金属дляускоренияработы，можетработатькакнаCPU，такинаGPU，ипричемсамрешает，какиезадачигдевыполнять。 Всевычисленияпроизводятсятольколокально，苹果несколькоразделалаакцентнаэтом。 Приэтомработаетэто-трекингпарня，выделывающеготрюкинаводеврева Интересно，конечно，посмотреть，какэтоработаетнастаричкахвродемоего5S。

Наданныймоментестьподдержка：

• 树木乐团
• 支持向量机
• 广义线性模型
• 前馈神经网络
• 卷积神经网络
• 递归神经网络

Вцелом，этоименното，чтостанетмоейследующейигрушкой。

• 核心ML简介（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/703/）
• 深度学习的核心ML（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/710/）

NLP框架

МожетработатьповерхCore ML，гораздопрощевосвоении。 Работаеттолькостекстом（чтодостаточноочевидноизназвания），ноделаетэтопросто，элегантнони。

Умеет：

• Идентифициров​​атьязык
• Делатьтокенизациютекста
• Определятьитегироватьчастиречи
• Леммизацию
• Определениеименсобственных

Списокязыков，вкоторыхфункционалподдерживаетсяполностью：английский，французский，итальянский，немецкий，испанский，португальский，русский，турецкий。

Идентификацияязыкаработаетна52-хязыках。

• 自然语言处理和您的应用程序（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/208/）

愿景框架

Ещеодин高级фреймворк，теперьужедлякомпьютерногозрения。 标记API，которыйизкоробкиумеет：

• Определениелицнафотографии（дажечастейлица，вродегуб，носа，глаз）；
• Определениепрямоугольников（гм…）；
• Определениекодовдлясканирования;
• Распознаваниетекста;
• Трекингобъекта。

Вцелом，выглядитзабавно，нопослеOpenCVтакиевещивау-эффектаневызывают。 РазвечтоегодействительноОЧЕНЬпростоиспользовать。

• 视觉框架：基于Core ML（https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2017/506/）