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今天给大家推荐的内容包括：AI与机器学习再度发威、史上***Python版本Python 3.7概述、十款工具显著简化Kubenetes管理流程和IT外包即将发生问题的十种迹象等。
一、进军艺术圈：AI与机器学习再度发威
原文标题：7 examples of how AI and machine learning are changing the arts
数据、人工智能、机器学习与深度学习：这一切构成了我们当前时代的主体核心。相关报道层出不穷，各个行业也都在考虑如何利用其强化自身。然而，这些技术是否也能在艺术领域一显身手?它们将如何影响或助力高度创意领域?答案是肯定的。
艺术装置与表演
1. Astrocyte
2. +/- Human
3. Mai Hi Ten Yu
绘画
4. Google Arts与Culture 应用
5. 微软AI bot
摄影
6. Prisma.AI
7. Arsenal
二、史上***Python版本Python 3.7概述
原文标题：Python 3.7 – Learn About The Best Python Version Yet
Python是目前***人气的编程语言之一。它持续更新，并发布各类新功能且修复原有bug。在今天的文章中，我们将整理出Python 3.7版本中的***变化，并阐述其带来的实际影响。
1. 生成器异常处理
2. Python数据类
3. C语言的馈赠——UTF-8 Mode
4. 更强time函数
5. Python importlib资源
6. 优化
7. Python开发模式
三、十款工具显著简化Kubenetes管理流程
原文标题：10 tools to make Kubernetes management easier
Kubernetes已然成为大规模容器化应用程序部署工作中的标准实现方式。然而，如果说Kubernetes能够帮助我们驯服庞大而复杂的容器部署工作，那么，我们又该如何驯服Kubernetes本身?毕竟它同样复杂、混乱且难以管理。在今天的文章中，我们将介绍十大项目，并了解其如何助力用户轻松驾驭Kubernetes这款利器。
1. Bitnami Cabin
2. Kedge
3. Koki Short
4. Kube-ps1
5. Kube-prompt
6. Kube-shell
7. Kubernetes Ingress Controller for AWS
8. Kube-ops-view
9. Stern
10. Teresa
四、IT外包即将发生问题的十种迹象
原文标题：10 early warning signs of IT outsourcing disaster
导致IT外包项目失败的原因多种多样——从不切实际的期望、到缺乏管理，再到利益错位乃至沟通不畅都在此列。但在大多数情况下，IT服务供应商与客户双方都需要承担一部分责任。在今天的文章中，我们将关注外包项目即将“跑偏”的一些重要迹象，进而提早动手控制负面影响。
1. 支出额度上升
2. 领导层变更
3. 内部纠纷
4. 创新态度消极
5. 收购谈判
6. 要求多变
7. 范围蔓延
8. SLA失利
9. 指标不一致
10. 成本增加
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