天高地迥，觉宇宙之无穷
React 17 中引入了新的 JSX 语法转换机制，好处除了书写 JSX 时不再需要提前引入 React 对象外，还做了一些性能优化和概念简化的工作。如 key 独立于其它 props 而单独传递，不建议在函数式组件中使用 defaultProps 等。文章介绍了相关背景和大致的改动内容，以及升级与兼容的方法。关于此改动的动机和实现细节，可以浏览此 RFC。
前端智能化方向的提出是为了给前端技术带来变革，借助 AI 和机器学习的能力拓展前端，那在推动这个目标的过程中，遇到哪些问题呢？阿里就前端智能化方向给出了 2020年的年中总结及思考。
这个网站会随机跳转到一些基于 CSS3、Canvas 和 WebGL 技术实现的、具有令人赞叹的界面呈现和交互体验的优秀网站，工作忙碌之余，不妨来体验下 Web 渲染技术的强大能力～
人工智能是什么？其中又有哪些细分模块？在这里你可以找到所有和人工智能相关的知识点，每个知识点所罗列的内容还会连接到相对应的资料上，如维基百科等，每当人工智能领域有新的研究出现时，相应的模块也会更新，希望能给对人工智有兴趣的同学一个方向，也给有一定积累的同学查漏补缺时提供一些帮助。
现今，机器学习已经被深度应用在生活中各个领域，本文提出了一个有趣的观点：机器学习能否帮助软件开发者挖掘程序中的 Bug？答案是肯定的。作者首先介绍了行业内已知的基于机器学习的静态分析器，如 DeepCode、Infer（来自 Facebook）、SapFix、Embold、CodeGuru（来自 Amazon）等等。然后，作者以实现一个使用机器学习技术寻找代码缺陷的代码分析器为例，来说明机器学习在代码分析领域里的困难和局限性。通读全文，最大的收益是作者在结合机器学习技术与应用场景的分析思路，有利于丰富我们在 ML 技术上的想象空间。
AntV是蚂蚁金服数据可视化解决方案，其中最常被提及的G2是基于图形出发的可视化引擎，采用The grammar Of Graphics开发理念，以数据为驱动，支持高交互的方案。最新的4.0版本使用TS重写，相较于容易上手的eCharts（底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender），开发文档不够完善，因此对于数据可视化小白同学门槛较高，但在拓展性、创造性拥有更大优势。目前AntV还有系列产品包括：G6（专注于关系数据的可视化引擎，支持交互、分析、动画等等功能）、F2（专注于移动端的解决方案，支持H5）、L7（专注于地理空间数据的解决方案）。其扩展产品有G2Plot、Graphin、ChartCube。
沧海拾遗，积跬步以至千里
前端智能化是未来的大方向，想要紧跟时代快速入门机器学习么，或许你还是觉得工作中没有合适的项目实践，或者觉得因为学历、专业等等因素没有机会找一份机器学习的工作，那么快来跟着马克老师一起来看看吧，30分钟带你了解机器学习的基础知识，打破对于 AI 的刻板印象，同时也一同看看机器学习在凹凸实验室的一些实践和落地项目。
前端智能化归根结底还是希望将工程师从“无意义的底层劳动“中解放出来，但是这并不是唯一的道路，在很多开发的领域中都有很多方案可以大幅降低研发的成本。比方说在开发动效的过程中，我们也常常会想，设计师已经将整个动效的逻辑整理出来了，调试却依旧费时费力，为什么不能直接复用设计师的动效逻辑呢？机器取参和人工取参，你更喜欢哪一种？
