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今天给大家推荐的内容包括：微服务集成中的三大常见陷阱(以及回避方法)、TensorFlow上手教程精神、成为机器学习工程师必须掌握的五项技能和我们为何要走出舒适区等。

一、微服务集成中的三大常见陷阱(以及回避方法)

原文标题：3 common pitfalls of microservices integration—and how to avoid them

微服务如今可谓极为流行。它拥有极具吸引力的价值主张——可通过多个软件开发团队共同协作以加速软件上市。更具体地讲，微服务能够在保持高敏捷性与快速开发速度的同时，扩展你的开发力量。然而，微服务架构中的每个组件都存在高度自主性与隔离性，这种分布式设计将给集成工作带来三大严峻挑战。

1. 通信机制非常复杂

2. 难以实现同步

3. 分布式事务处理极为困难

二、TensorFlow上手教程

原文标题：Get started with TensorFlow

机器学习的热度可谓一时无两，而如今各大技术巨头也在针对经验丰富的数据科学家及对此抱有兴趣的新手提供相关平台——TensorFlow正是其中最为杰出的代表之一。在今天的文章中，我们将共同了解TensorFlow基础知识、相关模型、高级API以及其它学习资源。

1. 使用TensorFlow的先决条件

2. 机器学习、神经网络与深度学习

3. TensorFlow Playground

4. TensorFlow数据流图

5. 安装TensorFlow

6. 理解数据流图

7. 理解如何使用TensorFlow

8. TensorBoard中的可视化模式

9. 学习TensorFlow：其它资源

三、成为机器学习工程师必须掌握的五项技能

原文标题：5 Must-Have Skills to Become a Machine Learning Engineer

所谓机器学习，其本质在于教会计算机如何执行智能任务，且无需在编码当中明确规定具体方法。这一目标的实现，需要经历大量数据训练工作。具体来讲，机器学习能够检测出垃圾邮件、识别手写数字并检测交易活动中的欺诈行为等。今天，我们将具体了解成为机器学习工程师所必需的各项技能。

1. 数学技能

2. 编程技能

3. 数据工程师技能

4. 机器学习算法知识

5. 机器学习框架知识

四、精神氮泵：我们为何要走出舒适区

原文标题：Why You Should Break Out Your Comfort Zone to Become Successful Businessman

对大多数从业者而言，只有在看到那种俗气的企业文化海报时，“舒适区”的概念才会出现在我们的脑海当中。事实上，正是因为舒适区本身真的让人倍感舒适，我们才会对其视而不见。然而，作为真正意义上的职业人士，大家必须了解‘风险”与“生产力”的重要意义，并思考如何将其转化为自己的成长动力。

1. 迎接新挑战

2. 个人成长与发展

3. 打开创造力的大门

4. 培养自主性