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今天给大家推荐的内容包括：对话式AI平台中值得关注的十大特性、如何构建一款DIY Blynk单片机、如何利用Automation Broker实现自动配置和当小数据遇上大数据等。

一、对话式AI平台综述：值得关注的十大特性

原文标题：Conversational AI Platform: 10 Features to Look for

即使你的AI探索之旅并不困难，选择正确的对话式AI平台可能仍会让你感到头晕目眩。为了帮助大家找到正确的前进发向，我们在今天的文章中将你需要考量的十项功能整理起来，希望能够为你带来一些选择层面的指导与帮助。

1. 对话式

2. 控制

3. 企业

4. 混合

5. 个性化

6. 数据

7. 跨平台

8. 安全性

9. 差异化

10. 实践验证

二、物联网上手指南：如何构建一款DIY Blynk单片机

原文标题：Get started with IoT: How to build a DIY Blynk Board

近年来，随着物联网技术的兴起，越来越多的爱好者都希望规划并组装出自己的原型设计。对于这部分“票友”而言，大多数人都希望以较低的代码量完成构建尝试。在今天的文章中，我们将选择基于ESP8266的Blynk Boards，聊聊如何利用其中内置的项目迈出物联网装置设计的第一步。

1. 关于硬件

2. 制作DIY Blynk Board

• 收集设备
• 安装必要库
• 使用Blynk Board固件进行刷机
• 配置您的DIY Blynk Board
• 测试单片
• 添加外接LED灯
• 正式运行

三、Kubernetes教程：如何利用Automation Broker实现自动配置

原文标题：Automated provisioning in Kubernetes

在Kubernetes集群当中部署应用程序时，我们通常需要配合某些类型的服务。大多数应用程序都需要采用数据库、存储服务、消息代理以及身份管理等机制。那么，我们该如何自动准备这些服务，从而将精力集中在实际应用程序身上?下面，我们将分步探讨如何利用Automation Broker实现这一点。

1. Service Catalog

2. Service Bundle

3. 将各项服务整合起来

四、数据科学总结：当小数据遇上大数据

原文标题：Small Data Meets Big Data

如何为高端与普通级别产品设置合适的价格差异?如何将广告预算与市场份额关联起来?如何将心动宣传与偏好转化加以对接?面对这些问题，数据科学无疑是最有力的解决手段。在今天的文章中，我们将立足数据与分析层面，聊聊与商务相关的一切。

1. 数据科学最佳实践

2. 提出正确的问题

3. 数据科学综述

4. 准备数据以备预测建模

5. 数据建模：构建并评估模型

6. 高效进行数据可视化与通信

7. 利用R进行数据挖掘

8. Python中的数据分析

9. 预测分析