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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：如何在Kuberentes中運(yùn)行集成測(cè)試、DevOps解決方案的應(yīng)用錯(cuò)誤追蹤***攻略、三個(gè)步驟構(gòu)建更具實(shí)用性的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方案以及確保AI方案為消費(fèi)者帶來(lái)收益的四大基本原則。

一、分步指南：如何在Kuberentes中運(yùn)行集成測(cè)試

原文標(biāo)題：Running integration tests in Kubernetes

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Linux容器改變了我們運(yùn)行、構(gòu)建以及管理應(yīng)用程序的具體方式。隨著越來(lái)越多平臺(tái)轉(zhuǎn)向云原生，容器在各企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)中扮演著愈發(fā)重要的角色。而在這一領(lǐng)域，Kubernetes已經(jīng)成為最重要的私有云、公有云以及混合云端解決方案。在本文中，我們將分步了解如何在Kubernetes中運(yùn)行集成測(cè)試。

1. 每次啟動(dòng)都是全新的開(kāi)始

2. 看似簡(jiǎn)單，但內(nèi)藏難題

3. YAML模板

4. 聲明pipeline語(yǔ)義

5. 在Minishift上試運(yùn)行

6. 限制因素

二、DevOps解決方案：應(yīng)用錯(cuò)誤追蹤***攻略

原文標(biāo)題：The Ultimate DevOps Solution With App Error Tracking

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根據(jù)最近一項(xiàng)研究，近39%的受訪(fǎng)企業(yè)主表示他們擁有用于增加銷(xiāo)量的應(yīng)用程序。而提高客戶(hù)服務(wù)水平則成為其中30%受訪(fǎng)者的應(yīng)用構(gòu)建動(dòng)機(jī)。但無(wú)論提供怎樣的應(yīng)用，確保其運(yùn)作良好無(wú)疑至關(guān)重要。在今天的文章中，我們將嘗試探索DevOps***解決方案，以及如何通過(guò)應(yīng)用監(jiān)控軟件發(fā)現(xiàn)并處理運(yùn)行錯(cuò)誤。

1. 應(yīng)對(duì)異構(gòu)環(huán)境

2. 剝離多個(gè)單點(diǎn)故障層

3. 利用任務(wù)失敗解決問(wèn)題

4. 深入剖析網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題

5. 解決鎖定賬戶(hù)

6. 找到正確的應(yīng)用監(jiān)控程序

三、三個(gè)步驟構(gòu)建更具實(shí)用性的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方案

原文標(biāo)題：3 steps to building more useful computer vision

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)有種明顯的科幻風(fēng)格，這也使得智能設(shè)備在人們的想象當(dāng)中成為一種全能的視覺(jué)工具。然而，正是由于這種對(duì)實(shí)際目標(biāo)的廣泛誤解，此類(lèi)技術(shù)的真正潛力正受到抑制。下面，我們將共同了解如何通過(guò)三個(gè)步驟構(gòu)建起更具實(shí)用性的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方案。

1. 跨越時(shí)間與空間

2. 擴(kuò)大觀察數(shù)據(jù)量

3. 以人的需求為根本

四、確保AI方案為消費(fèi)者帶來(lái)收益的四大基本原則

原文標(biāo)題：The 4 principles for building AI that benefits consumers

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本月早些時(shí)候，谷歌公司CEO發(fā)布一套優(yōu)秀的人工智能原則，旨在指導(dǎo)更多企業(yè)進(jìn)行人工智能研究。但是，除了研究原則之外，我們又該如何確保人工智能或者說(shuō)個(gè)性化人工智能給人們帶來(lái)正確的收益與影響?以下四大基本方針也許值得參考。

1. 人工智能應(yīng)與人類(lèi)建立起強(qiáng)關(guān)聯(lián)

2. 人工智能應(yīng)當(dāng)增加機(jī)會(huì)，而非減少機(jī)會(huì)

3. 人工智能開(kāi)發(fā)者應(yīng)考慮個(gè)人數(shù)據(jù)控制

4. 人工智能應(yīng)盡可能提升資源訪(fǎng)問(wèn)能力

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