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今天给大家推荐的内容包括：为什么我们的***AI项目不宜选择面向客户的聊天机器人方向、深入解析Linux文件系统ext4以及更多、程序员不可错过的五大数据科学与机器学习课程和五项提示助你立足设计思维构建成功应用等。
一、为什么我们的***AI项目不宜选择面向客户的聊天机器人方向?
原文标题：Your First AI Project: Avoid Customer-facing Chatbots
时至今日，面对竞争对手积极的聊天机器人开发态度，我们自己有没有必要也搞一套?答案是否定的。事实上，面向客户的聊天机器人并不是你迈入AI领域的***起点。根据Forrester公司发布的***报告，企业发布聊天机器人往往还为时过早；相反，企业***将当前的工作重点放在人工智能真正擅长的任务上——例如计算与搜索。
二、深入解析Linux文件系统：ext4以及更多
原文标题：Understanding Linux filesystems: ext4 and beyond
目前的大多数Linux发行版都默认采用ext4文件系统。对于不熟悉Linux或文件系统的朋友而言，可能弄不清楚ext4相较于上一版本到底有何变化。在今天的文章中，我们将整理来自维基百科以及kernel.org等网站的内容，结合个人经验谈谈这款文件管理方案。
1. ext发展简史
2. ext4对ext3
3. ext4的后续发展规划
4. ext4的客观局限性
5. 其他替代性文件系统
三、程序员不可错过的五大数据科学与机器学习课程
原文标题：Top 5 Data Science and Machine Learning Course for Programmers
很多程序员正在朝着数据科学与机器学习方向迈进，并希望借此获得更好的薪酬与就业机会。根据Indeed网站的统计，美国数据科学家平均年薪超过12万美元。那么，我们该如何规划进修，尽快让自己做好投身其中的准备?在今天的文章中，我们将共同分享五大数据科学与机器学习课程。
1. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
2. Data Science, Deep Learning, and Machine Learning With Python
3. Careers in Data Science A-Z
4. Tableau 10 A-Z: Hands-On Tableau Training for Data Science!
5. R Programming A-Z: R For Data Science With Real Exercises!
四、五项提示助你立足设计思维构建成功应用
原文标题：5 Tips for Building a Successful App With Design Thinking
在Betty Blocks，我们重视将无代码应用开发引入构建流程的设计思想。无代码应用开发的核心在于提升创新效率与效果，同时始终以客户或最终用户需求为关注重点。下面，我们将具体探讨如何通过五项提示立足设计思维层面构建起成功的应用方案。
1. 了解客户
2. 时刻牢记开发策略
3. 尽可能保持简单
4. 一次一步，踏实前行
5. 保持敏捷性
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