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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、史上最佳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、史上最佳Python版本Python 3.7概述

原文标题：Python 3.7 – Learn About The Best Python Version Yet

Python是目前最具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版本中的最新变化，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