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今天给大家推荐的内容包括：DevOps爱好者们不容错过的七本微服务架构论著、DZone人工智能相关文章汇总、关于低代码应用开发的五大认识误区和测试自动化实现道路上的五大挑战等。
一、DevOps爱好者不容错过的七本微服务架构论著
原文标题：7 Microservices Architecture Books Every DevOps Enthusiast Must Read
微服务已经成为当今软件行业当中最受关注的术语之一。微服务架构已经得到广泛采用，旨在消除构建多依赖性整体式应用程序的复杂性难题。此外，微服务也与DevOps存在着紧密关联。在今天的文章中，我们将分享一些与微服务相关的精彩书籍，希望这些论著能够帮助你充分理解并运用微服务概念。
微服务架构
1. Building Microservices by Sam Newman
2. Production‑Ready Microservices: Building Standardized Systems by Susan J. Fowler
3. Microservice Architecture: Aligning Principles, Practices, and Culture by Irakli Nadareishvili
4. The Tao of Microservices by Richard Rodger
5. Spring Microservices in Action by John Carnell
6. Microservices: Flexible Software Architecture by Eberhard Wolff
7. Mastering Microservices With Java by Sourabh Sharma
二、DZone人工智能相关文章汇总——你需要的都在这里
原文标题：The Basics of Artificial Intelligence
欢迎来到我们的月度资料汇总单元!在今天的文章中，我们将整理出DZone网站上的各类人工智能说明类文章，收集来自其它站点中的人工智能概念论述素材，同时了解与人工智能相关的重要出版物信息。闲言少叙，马上进入正题。
1. DZone人工智能相关内容
- 10 Machine Learning Algorithms You Should Know to Become a Data Scientist
- AI Programming: 5 Most Popular AI Programming Languages
- Machine Learning: Real-World Applications
- Top 8 Deep Learning Frameworks
- 28 Artificial Intelligence Terms You Need to Know
2. 网络上的人工智能相关内容
- What is AI? Everything you need to know about artificial intelligence
- Artificial Intelligence Overview from Tutorials Point
- What Is Artificial Intelligence Exactly?
3. 人工智能深度解读
- Artificial Intelligence: Machine Learning and Predictive Analytics
- Apache Spark: An Engine for Large-Scale Data Processing
三、关于低代码应用开发的五大认识误区
原文标题：Dispelling 5 Myths of Low-Code App Development
根据Forrester公司的说法，目前正有越来越多企业开始利用低代码开发平台加快软件交付。除了对速度的需求之外，低代码开发还能够带来其它助益。然而，仍有很多人对低代码开发抱有怀疑态度。在本文中，我们将共同破除低代码应用开发领域的五大认识误区，希望能够帮助更多朋友真正享受由此带来的便利性与高效性。
1. 低代码平台只适用于普通开发者
2. 低代码开发仅适用于小部门内应用程序
3. 低代码开发只适用于构建阶段
4. 低代码只是影子IT的另一种形式
5. 利用低代码开发，人们将无力实现代码定制
四、测试自动化实现道路上的五大挑战
原文标题：Top 5 Challenges of Testing Automation
如果使用得当，自动化测试完全可以成为产品管道或系统开发项目中的生产力推动因素与质量提升助力。然而，当团队刚刚朝这个方向转变时，最佳实践的应用可能面临困难。在今天的文章中，我们将介绍测试团队追求自动化目标时面临的各项常见挑战，并探讨如何予以克服。
1. 高效的团队协作
2. 选取最佳测试方案
3. 评估并选择良好工具
4. 培训或招聘高水平测试人员
5. 巨大的资本投入
