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今天给大家推荐的内容包括：12套Kubernetes发行版掀起容器革命、关于持续集成/持续交付的五种常见误区、人工智能技术如何帮助我们攻克虚假新闻难题和成就数据科学家的基础性技能与技巧等。
一、12套Kubernetes发行版掀起容器革命
原文标题：12 Kubernetes distributions leading the container revolution
对于需要进行大规模容器编排的朋友来讲，Kubernetes几乎成为最理想的选项。但与此同时，这套方案也存在着复杂且难以配置的问题，导致最终用户需要承担繁重的管理工作。在今天的文章中，我们将共同了解12款最出色的Kubernetes发行版，同时探讨其作为完整容器解决方案的优势所在。
1. CoreOS Tectonic
2. Canonical Distribution of Kubernetes
3. Docker Community Edition/Docker Enterprise
4. Heptio Kubernetes Subscription
5. Mesosphere DC/OS
6. Mirantis Cloud Platform
7. Pltform9 Managed Kuberntes
8. Rancher 2.0
9. 红帽OpenShift
10. Stackube
11. SUSE Cloud as a Service Platform
12. Telekube
二、关于持续集成/持续交付的五种常见误区
原文标题：5 common pitfalls of CI/CD—and how to avoid them
DevOps也许堪称软件开发当中最为晦涩的术语之一，而其中的持续集成与持续交付(CI/CD)部分更是极难掌握。那么，我们到底该如何像Facebook及Netflix那样凭借CI/CD实现每周多轮发布，从而充分发挥DevOps的巨大优势?以下五种常见误区请必须加以关注。
1. 错误选择自动化流程
2. 将持续部署与持续交付相混淆
3. 缺少有意义的仪表板与指标
4. 缺少持续集成与持续交付间的协同机制
5. 平衡持续集成任务频率与资源利用率
三、人工智能技术如何帮助我们攻克虚假新闻难题
原文标题：How AI can help solve the ‘fake news’ problem
在当今政治环境当中，一大新兴难题正是“虚假新闻”。事实上，虚假新闻问题的严重程度已经远超大家的想象，而且由此带来的影响在短时间内仍不会消失。在今天的文章中，我们将立足人工智能技术，聊聊它是如何帮助我们攻克这一难题的。
1. 虚假新闻问题全面爆发
2. 人工智能如何帮助解决虚假新闻问题
四、成就数据科学家的基础性技能与技巧
原文标题：Essential skills and traits of elite data scientists
市场对于数据科学家的需求仍然极为旺盛，几乎每个行业的企业都希望从快速增长的信息资源中获取最大价值。而对于出色的数据科学家而言，除了需要有能力运用复杂的统计与可视化技术处理大量数据，同时也应具备强大的敏感度以提供前瞻性见解。下面，我们将共同探讨成就数据科学家的那些基础性技能与技巧。
1. 批判性思维
2. 编码
3. 数学
4. 机器学习、深度学习与人工智能
5. 沟通
6. 数据架构
7. 风险分析、流程改进、系统工程
8. 问题解决与良好的商业直觉
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