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今天给大家推荐的内容包括：如何在Kuberentes中运行集成测试、DevOps解决方案的应用错误追踪终极攻略、三个步骤构建更具实用性的计算机视觉方案以及确保AI方案为消费者带来收益的四大基本原则。

一、分步指南：如何在Kuberentes中运行集成测试

原文标题：Running integration tests in Kubernetes

Linux容器改变了我们运行、构建以及管理应用程序的具体方式。随着越来越多平台转向云原生，容器在各企业的基础设施当中扮演着愈发重要的角色。而在这一领域，Kubernetes已经成为最重要的私有云、公有云以及混合云端解决方案。在本文中，我们将分步了解如何在Kubernetes中运行集成测试。

1. 每次启动都是全新的开始

2. 看似简单，但内藏难题

3. YAML模板

4. 声明pipeline语义

5. 在Minishift上试运行

6. 限制因素

二、DevOps解决方案：应用错误追踪终极攻略

原文标题：The Ultimate DevOps Solution With App Error Tracking

根据最近一项研究，近39%的受访企业主表示他们拥有用于增加销量的应用程序。而提高客户服务水平则成为其中30%受访者的应用构建动机。但无论提供怎样的应用，确保其运作良好无疑至关重要。在今天的文章中，我们将尝试探索DevOps终极解决方案，以及如何通过应用监控软件发现并处理运行错误。

1. 应对异构环境

2. 剥离多个单点故障层

3. 利用任务失败解决问题

4. 深入剖析网络问题

5. 解决锁定账户

6. 找到正确的应用监控程序

三、三个步骤构建更具实用性的计算机视觉方案

原文标题：3 steps to building more useful computer vision

计算机视觉有种明显的科幻风格，这也使得智能设备在人们的想象当中成为一种全能的视觉工具。然而，正是由于这种对实际目标的广泛误解，此类技术的真正潜力正受到抑制。下面，我们将共同了解如何通过三个步骤构建起更具实用性的计算机视觉方案。

1. 跨越时间与空间

2. 扩大观察数据量

3. 以人的需求为根本

四、确保AI方案为消费者带来收益的四大基本原则

原文标题：The 4 principles for building AI that benefits consumers

本月早些时候，谷歌公司CEO发布一套优秀的人工智能原则，旨在指导更多企业进行人工智能研究。但是，除了研究原则之外，我们又该如何确保人工智能或者说个性化人工智能给人们带来正确的收益与影响?以下四大基本方针也许值得参考。

1. 人工智能应与人类建立起强关联

2. 人工智能应当增加机会，而非减少机会

3. 人工智能开发者应考虑个人数据控制

4. 人工智能应尽可能提升资源访问能力

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