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UI智能化與前端智能化:工程技術、實現方法與編程思想 版權信息
- ISBN：9787111731399
- 條形碼：9787111731399 ; 978-7-111-73139-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
UI智能化與前端智能化:工程技術、實現方法與編程思想 本書特色
（1）作者背景資深：作者是阿里巴巴“前端智能化”概念的提出者，也是阿里巴巴前端智能化方向的負責人，個人影響力在阿里巴巴內部排名前3。
（2）作者經驗豐富：作者先后在騰訊和阿里從事前端工作16年，提出并實現了設計稿生成代碼，免費向行業提供imgcook工具，幫助數萬前端工程師和設計師用該工具一鍵從設計稿生成 UI 代碼。
（3）阿里實踐總結：本書主要內容源于作者在阿里的實踐經驗總結，系統且深入地闡述了UI智能化的工程技術、實現方法和編程思想。
（4）專家高度評價：本書得到了玉伯、張克軍、winter、大漠4位前端和UI領域的資深專家高度評價并推薦。
UI智能化與前端智能化:工程技術、實現方法與編程思想 內容簡介
內容簡介
這是一本以智能UI為切入點全面講解前端智能化的著作，系統闡釋了前端智能化的工程技術原理、實現方法和路徑以及編程思想，旨在幫助前端團隊掌握零代碼業務交付能力、個性化UI供給和消費能力、UI調控能力，從而實現用AI為業務賦能、為工程提效。
全書一共10章，分為三篇：
**篇 智能UI介紹（第1~3章）
主要介紹了前端智能化的基本概念和基礎知識，以及智能化的思維框架和個性化UI的實現方法。
第二篇 智能UI實戰（第4~7章）
詳細介紹了智能UI從設計到實現的全過程，包括：智能UI的目標、方法和實現步驟；智能UI的供給鏈路和消費鏈路；端智能的技術工程與實踐。
第三篇 智能UI編程思想（第8~10章）
深入講解了UI智能化、交付智能化和編程思想智能化3個重要的前端智能化主題，用實踐經驗指導前端工程師如何用AI創造業務價值、提升研發效率。
UI智能化與前端智能化:工程技術、實現方法與編程思想 目錄
Contents 目 錄
前言
**篇 關于智能UI
第1章 前端智能化2
1.1 AI改變前端編程2
1.2 AI進行頁面重構的要求3
1.3 AI進行頁面重構的能力4
1.4 AI進行頁面重構的方法6
1.4.1 原理7
1.4.2 過程7
1.4.3 調試方法8
第2章 面向不確定性編程11
2.1 運行時的不確定性帶來的全新
挑戰11
2.2 編程本身受到的影響12
2.2.1 想不清楚12
2.2.2 做不明白14
2.3 快速上手前端機器學習16
2.3.1 訓練17
2.3.2 預測19
2.3.3 部署20
第3章 UI個性化23
3.1 UI個性化的研發成本問題24
3.2 UI個性化表達的能力問題27
3.3 UI個性化的業務價值問題29
本篇小結31
第二篇 智能UI實戰
第4章 智能UI的目標、方法
和步驟34
4.1 智能UI具體做什么34
4.1.1 在UI上實現信息有效
表達34
4.1.2 個性化UI方案數量的
重要性35
4.1.3 UI的可變性35
4.1.4 UI設計約束37
4.2 供給鏈路概述39
4.2.1 UI個性化元素供給39
4.2.2 UI個性化方案組裝40
4.3 消費鏈路概述41
第5章 智能UI供給鏈路44
5.1 實現UI的可變性44
5.1.1 視覺設計的基礎45
5.1.2 視覺設計的基本元素45
5.1.3 視覺設計的原則50
5.1.4 設計交付與前端
交付的關系52
5.1.5 Web應用的交付過程53
5.1.6 原子設計理論53
5.2 設計系統：設計生產一體化
方案56
5.2.1 設計、研發、UI個性化
消費三位一體的新輪子56
5.2.2 設計系統的技術選型58
5.2.3 設計系統的方案設計61
5.2.4 設計系統的詳細設計67
5.2.5 關于自適應樣式76
5.3 設計令牌：設計體系的技術
承接78
5.3.1 令牌類型79
5.3.2 設計令牌的組織結構80
5.3.3 從簡單的令牌結構設計
開始80
5.3.4 設計令牌主要的分層命名83
5.3.5 如何設計一個令牌96
5.3.6 有效地使用設計令牌99
5.4 代碼生成：智能UI的基石105
5.4.1 代碼生成基礎107
5.4.2 熟悉插件、CLI的擴展
能力127
5.4.3 在D2C代碼生成中應用
設計令牌128
第6章 智能UI消費鏈路143
6.1 方案：AI輔助規則生成145
6.1.1 整體規則生成146
6.1.2 局部規則生成149
6.1.3 AI輔助的篩選和過濾152
6.2 架構：技術工程體系166
6.2.1 擁抱云原生167
6.2.2 算法模型層167
6.2.3 算法服務層180
6.2.4 構建層188
6.3 迭代：歸因和度量214
6.3.1 A/B測試實驗能力建設215
6.3.2 智能UI歸因和度量方法226
6.3.3 智能UI歸因和度量實戰231
第7章 智能UI與端智能237
7.1 端智能技術工程基礎238
7.1.1 評估和準備算法模型240
7.1.2 基于編譯的模型優化244
7.1.3 TensorFlow Lite的
Android應用254
7.1.4 Core ML的iOS應用259
7.2 實時性實踐266
7.2.1 技術體系267
7.2.2 運行態：數據能力268
7.2.3 無入侵數據采集269
7.2.4 運行態：模型能力269
7.2.5 端智能研發態270
7.2.6 產品落地271
7.3 個人信息安全實戰272
7.3.1 零知識證明簡介273
7.3.2 安全多方計算和RSA
加密算法276
7.3.3 安全多方計算實戰277
7.3.4 MP-SPDZ簡介282
7.3.5 TensorFlow Federated：
沒有集中訓練數據的
協作機器學習286
本篇小結295
第三篇 智能UI編程思想
第8章 UI智能化298
8.1 接口和界面的區別298
8.1.1 什么是操作298
8.1.2 操作對象變遷史299
8.1.3 接口和界面在操作中
的作用303
8.1.4 界面隱藏自己的魔法304
8.2 GUI給應用程序帶來的
變化305
8.2.1 GUI易用性背后的復
雜度305
8.2.2 GUI開發中面向用戶
體驗的程序設計308
8.3 如何實現UI智能化325
第9章 交付智能化：設計
生產一體化之旅330
9.1 設計生產一體化詳解332
9.1.1 端到端交付的必要性332
9.1.2 端到端交付的挑戰334
9.2 工業領域端到端交付的
先進思想340
9.2.1 MBD設計制造一體
化概覽340
9.2.2 PMI協同制造需求結
構化342
9.2.3 設計制造一體化過程
分析343
9.2.4 借鑒工業化思想改進端
到端交付349
9.2.5 前端工程的工藝信息367
9.2.6 基于結構化工程鏈路信
息和需求信息的業務
驗證376
9.3 設計生產一體化展望381
9.3.1 技術賦能381
9.3.2 基于產品經理工作臺
重塑工作流383
9.3.3 基于投放實驗能力滲透
運營工作流384
9.3.4 基于智能UI體系的一體
化交付成果384
9.4 反思和展望387
第10章 編程思想智能化：
可微編程390
10.1 什么是可微編程392
10.1.1 可微編程和自動微分的
關系393
10.1.2 可微編程實現智能應用
程序396
10.1.3 Swift的可微編程398
10.2 TensorFlow可微編程405
10.2.1 TensorFlow計算圖示例408
10.2.2 TensorFlow梯度計算411
10.2.3 TensorFlow自動微分419
10.3 可微編程應對未來421
10.3.1 可微編程實現彈性動畫423
10.3.2 展望未來436
本篇小
前言
**篇 關于智能UI
第1章 前端智能化2
1.1 AI改變前端編程2
1.2 AI進行頁面重構的要求3
1.3 AI進行頁面重構的能力4
1.4 AI進行頁面重構的方法6
1.4.1 原理7
1.4.2 過程7
1.4.3 調試方法8
第2章 面向不確定性編程11
2.1 運行時的不確定性帶來的全新
挑戰11
2.2 編程本身受到的影響12
2.2.1 想不清楚12
2.2.2 做不明白14
2.3 快速上手前端機器學習16
2.3.1 訓練17
2.3.2 預測19
2.3.3 部署20
第3章 UI個性化23
3.1 UI個性化的研發成本問題24
3.2 UI個性化表達的能力問題27
3.3 UI個性化的業務價值問題29
本篇小結31
第二篇 智能UI實戰
第4章 智能UI的目標、方法
和步驟34
4.1 智能UI具體做什么34
4.1.1 在UI上實現信息有效
表達34
4.1.2 個性化UI方案數量的
重要性35
4.1.3 UI的可變性35
4.1.4 UI設計約束37
4.2 供給鏈路概述39
4.2.1 UI個性化元素供給39
4.2.2 UI個性化方案組裝40
4.3 消費鏈路概述41
第5章 智能UI供給鏈路44
5.1 實現UI的可變性44
5.1.1 視覺設計的基礎45
5.1.2 視覺設計的基本元素45
5.1.3 視覺設計的原則50
5.1.4 設計交付與前端
交付的關系52
5.1.5 Web應用的交付過程53
5.1.6 原子設計理論53
5.2 設計系統：設計生產一體化
方案56
5.2.1 設計、研發、UI個性化
消費三位一體的新輪子56
5.2.2 設計系統的技術選型58
5.2.3 設計系統的方案設計61
5.2.4 設計系統的詳細設計67
5.2.5 關于自適應樣式76
5.3 設計令牌：設計體系的技術
承接78
5.3.1 令牌類型79
5.3.2 設計令牌的組織結構80
5.3.3 從簡單的令牌結構設計
開始80
5.3.4 設計令牌主要的分層命名83
5.3.5 如何設計一個令牌96
5.3.6 有效地使用設計令牌99
5.4 代碼生成：智能UI的基石105
5.4.1 代碼生成基礎107
5.4.2 熟悉插件、CLI的擴展
能力127
5.4.3 在D2C代碼生成中應用
設計令牌128
第6章 智能UI消費鏈路143
6.1 方案：AI輔助規則生成145
6.1.1 整體規則生成146
6.1.2 局部規則生成149
6.1.3 AI輔助的篩選和過濾152
6.2 架構：技術工程體系166
6.2.1 擁抱云原生167
6.2.2 算法模型層167
6.2.3 算法服務層180
6.2.4 構建層188
6.3 迭代：歸因和度量214
6.3.1 A/B測試實驗能力建設215
6.3.2 智能UI歸因和度量方法226
6.3.3 智能UI歸因和度量實戰231
第7章 智能UI與端智能237
7.1 端智能技術工程基礎238
7.1.1 評估和準備算法模型240
7.1.2 基于編譯的模型優化244
7.1.3 TensorFlow Lite的
Android應用254
7.1.4 Core ML的iOS應用259
7.2 實時性實踐266
7.2.1 技術體系267
7.2.2 運行態：數據能力268
7.2.3 無入侵數據采集269
7.2.4 運行態：模型能力269
7.2.5 端智能研發態270
7.2.6 產品落地271
7.3 個人信息安全實戰272
7.3.1 零知識證明簡介273
7.3.2 安全多方計算和RSA
加密算法276
7.3.3 安全多方計算實戰277
7.3.4 MP-SPDZ簡介282
7.3.5 TensorFlow Federated：
沒有集中訓練數據的
協作機器學習286
本篇小結295
第三篇 智能UI編程思想
第8章 UI智能化298
8.1 接口和界面的區別298
8.1.1 什么是操作298
8.1.2 操作對象變遷史299
8.1.3 接口和界面在操作中
的作用303
8.1.4 界面隱藏自己的魔法304
8.2 GUI給應用程序帶來的
變化305
8.2.1 GUI易用性背后的復
雜度305
8.2.2 GUI開發中面向用戶
體驗的程序設計308
8.3 如何實現UI智能化325
第9章 交付智能化：設計
生產一體化之旅330
9.1 設計生產一體化詳解332
9.1.1 端到端交付的必要性332
9.1.2 端到端交付的挑戰334
9.2 工業領域端到端交付的
先進思想340
9.2.1 MBD設計制造一體
化概覽340
9.2.2 PMI協同制造需求結
構化342
9.2.3 設計制造一體化過程
分析343
9.2.4 借鑒工業化思想改進端
到端交付349
9.2.5 前端工程的工藝信息367
9.2.6 基于結構化工程鏈路信
息和需求信息的業務
驗證376
9.3 設計生產一體化展望381
9.3.1 技術賦能381
9.3.2 基于產品經理工作臺
重塑工作流383
9.3.3 基于投放實驗能力滲透
運營工作流384
9.3.4 基于智能UI體系的一體
化交付成果384
9.4 反思和展望387
第10章 編程思想智能化：
可微編程390
10.1 什么是可微編程392
10.1.1 可微編程和自動微分的
關系393
10.1.2 可微編程實現智能應用
程序396
10.1.3 Swift的可微編程398
10.2 TensorFlow可微編程405
10.2.1 TensorFlow計算圖示例408
10.2.2 TensorFlow梯度計算411
10.2.3 TensorFlow自動微分419
10.3 可微編程應對未來421
10.3.1 可微編程實現彈性動畫423
10.3.2 展望未來436
本篇小
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UI智能化與前端智能化:工程技術、實現方法與編程思想 作者簡介
甄焱鯤，資深前端技術專家和UI專家，從事相關工作16年，阿里巴巴“前端智能化”概念的提出者，曾擔任阿里巴巴前端智能化方向負責人（資深前端專家，P9），現為深圳諾沃帝電子商務有限公司創始人和首席技術官。2007年加入騰訊，從事桌面產品研發，在前端開發通道升到最高職級T3.3后離職創業。2014年加入阿里巴巴，在阿里內部影響力排名前三，先后從事數字廣告、營銷和前端智能化等工作。提出并實現了設計稿生成代碼的方向，免費向行業提供imgcook工具，幫助數萬前端工程師和設計師用該工具一鍵從設計稿生成UI代碼。設計稿生成代碼工具被ThoughtWorks技術雷達收錄。負責阿里營銷業務時，用智能UI賦能阿里集團17個BU，不僅提升了業務的個性化程度，而且用戶的核心指標也提升了10%以上。外部四篇頂會論文，以嘉賓或出品人身份，在中國的各種技術峰會上有過分享。
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