认识自己的无知 是认识世界最可靠的方法
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写Python 代码的时候，实时更新你的应用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 7000，在 medium上的热度更是达到了 9000+。
Streamlit 网站：https://streamlit.io/
GitHub地址：https://github.com/streamlit/streamlit/
关于微服务架构是什么，没有一个明确的定义，每个实践者有自己的理解，但是有人给出的一个公式值得思考：
微服务架构 = 80% 的 SOA 服务架构思想 + 100% 的组件化架构思想 + 80% 的领域建模思想
微服务架构的优点很多，比如它解耦业务，提供更高的灵活性，允许在服务频繁发版的同时保持系统其它部分的可用性与稳定性;解耦编程语言，针对不同业务可以使用更加合适的语言进行开发;解耦开发团队，不同团队各自负责一个微服务，互不影响，加速交付。
ROS是一个适用于机器人的开源的元操作系统，如图1所示。它提供类似操作系统所提供的功能，包括硬件抽象、底层设备控制、常用函数的实现、进程间消息传递以及包管理。它也提供用于获取、编译、编写、跨计算机运行代码所需的工具和库函数。它主要采用的是松耦合点对点进程网络，目前主要支持的还是Ubuntu系统，Mac OS X支持等。
对更快交付高质量软件（或“快速质量”）的需求要求组织以敏捷，持续集成（CI）和DevOps方法论来寻找解决方案。测试自动化是这些方面的重要组成部分。最新的《 2018-2019年世界质量报告》表明，测试自动化是实现“快速质量”的最大瓶颈，因为它是成功采用敏捷和DevOps的推动力。
没有好的工具就无法实现测试自动化。因为它们决定了如何执行自动化以及是否可以实现自动化的好处。测试自动化工具是DevOps工具链中的关键组件。在应用人工智能和机器学习（AI / ML）来提供用于测试优化，智能测试生成，执行和报告的高级功能方面，当前的测试自动化趋势已经增长。有必要了解哪种工具最适合利用这些趋势。
最近的趋势是像极简主义设计和平面设计只专注于一件事。他们删除了真正重要的障碍：内容。以内容为中心的体验是内容形状设计（或设计强调内容）的体验。设计师的使命是确保没有任何东西妨碍观众对内容的体验。为了顺应这一趋势，设计师需要着眼于以下设计的视觉方面：
吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。机器之心认为这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。下面，我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记，并提供信息图下载地址。
链接: https://pan.baidu.com/s/109PLy7K6jykFmGUQ1K6TQA 密码: yzqx
终于说到正题了, 其实前上篇也是正题.对于好产品而言,每个环节都很重要。因为产品就是设计出来的。
为什么先要说设计而不是先说产品，这里有很多渊源，比如：先说设计会提高你的审美，避免产品设计中与UI设计的不匹配，更可以让你懂得如何快速介于产品与设计之间资源协调，快速搭建自己独特风格的产品体系，最重要的是你会是一个有“颜值”的产品。
在产品设计中我们会发现很多方法，也是经验，但每个产品通过数据来分析出来的结果总是让一部分人有些意外，比如在网页设计中的通用知识:
Patrick Collison 15 岁获得科学类奖项，从MIT辍学后创办Auctomatic，次年被加拿大公司 Live Current Media 收购，19岁即成为百万富翁。两年后创立支付公司Stripe，获得 Peter Thiel、Elon Musk以及红杉资本的投资。
“无论你是谁，与互联网支付基础设施互动都会是一次极其悲惨的经历。整个在线支付机制是碎片化的，需要有一个统一的层将所有元素绑在一起。”