1樓：轉眼十年未謀面
如何評價，打字評價。
無論怎樣，美國的一波網際網路公司總是會有一些新奇吃螃蟹性的嘗試。
BAT至今在計算機基礎技術這方面做過啥嗎。
2樓：Cc大戰桃花怪
1. 復用層次下移到了component層次，而storyboard中復用主要是頁面層級。比如，乙個tableview比另外乙個多乙個section head，storyboard中因為這一點點差別也要寫兩個tableview；
2. 響應鏈從父類途徑改成了上層component途徑；
3. 由於1，復用層次在component，所以就要提供component在頁面中的排列方法，也就是另外一套autolayout.
3樓：
開源的原因，作者說的是，FB不再投資skip，所以希望借助社群的力量來讓這麼語言繼續發展。這門語言沒有真正的用在FB的生產環境裡，FB有ReasonML(ocaml)，但是它們的定位不同。
4樓：jinwyp
學習facebook的東西都是比較危險的. 很多人感覺facebook的東西不穩定, 持續性不夠. 其實我的感覺是facebook的東西沒有創新,就是說優點不足, 革新性不夠,功能上沒有大超越,說白了就是技術能力不夠.
最後導致專案不好用導致擱淺.
例如PHP 7 vs hhvm
react native vs flutter.
facebook宣傳絕對厲害,但用起來就是另外一回事了.
相反看看google/微軟搞得都是比較跨代的東西.可能容易扯到蛋,但一旦成功還是容易流傳的.
5樓：Harry Zhu
FB家的開源專案給我的感覺總是專案的穩定性，可持續性，一致性不夠，更多的像是三分鐘熱度，過一段時間之後就跑偏了或者不搭不理了，虎頭蛇尾的感覺，當然不可以歷史度未來，但我個人現在對FB出品的東西尊敬居多，遠之觀望居多。
曾花大力氣在Cassandra和hhvm上面，但後來Cassandra幾被放棄，hhvm剛剛宣布不再支援php，實在令人愕然。
至今我個人對Cassandra仍然是真愛，雖然在生產環境不怎麼用了，個人卻十分喜歡它.
傷心幾次之後難免慫，對後來者未免易有失偏頗，然吾心已累，尊上應身體力行，絕知此事要宮刑...
如何評價Facebook開源物體檢測平台Detectron？
whydavid caffe2和Tensorflow Lite是FB和Google 面向移動端推出的兩大平台，目前手機類移動端的難點是如何整合GPU加速,目前兩家都推出了classification的demo 目測tf Lite執行更快一點 期待FB可以更快的把object detection 整合...
如何評價 DeepMind 和暴雪新開源的星際爭霸 2 機器學習平台？
貝殼 圍棋本身就是個抽象遊戲，可以很方便的轉換為乙個19 19的矩陣。星際要複雜的多。但是我感覺deepmind的野心過於強大了，非要用強化學習從0開始解決一切 我覺得還需要一些基本的，經濟 戰力 策略 戰鬥的基礎演算法然後綜合排程，而不是從0開始抽象所有這些。這個距離最終勝利的路徑太遠了。 LLL...
如何看待微軟新開源的LightGBM
公交車上的歌曲 原始碼解析 LightGBM理論 原始碼詳解 處理特徵類別，預設值的實現細節 weixin 42001089的部落格 CSDN部落格 程惠閣 微軟出品值得學習,對實現原理感興趣的可以參考這篇文件，基本原理應該一致。LightGBM中GBDT的實現 GBDT的基本原理 GBDT原理例項...