门槛高、衍生场景复 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架：具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统：是软硬件资源的资源管理者， 为用户与应用程序提供交互接口 数据库：通过对数据的访问与管理，支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言：人与计算机交互的“语言”， 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作：鼓励各方在开放平台上协作 贡献，推动开源内容的发展 开源帮助操作系统优化性能、提升使用体验：在常见的操作系统开源sig分布中，大量的开发者有序的渗入到不同功能板块的代码仓 中，帮助客户端进一步用好更好的操作系统，同时，sig常见的社区治理类板块，更好的发挥了社区的“网络效应”，实现人才生态 的“源远流长”。 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 操 作 系 统 开 源 社 区 常 见 小 组 分 布 操 作 系 统 适 配 生 态 概 www.iresearch.com.cn openEuler 充分发挥社区“网络效应”推动生态良性循环，逐步扩展国际影响 回顾openEuler的发展历程，自开源以后，社区不断完善自身的治理架构。这一举措渐渐吸引了众多厂商加入社区和发布商业发行版。 随后，反哺行为开始出现，捐

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和 实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生 产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求，包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 口协议、性能评定、试验方法等技术要求，包括智能传感器的架 构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成 效 的测试方法和运行维护要求等标准。 5. 算力中心标准。规范面向人工智能的大规模计算集群、 新型数据中心、智算中心、基础网络通信、算力网络、数据存储 8 等基础设施的技术要求和评估方法，包括基础设施参考架构、计 算能力评估、技术要求、稳定性要求和业务服务接口等标准。 6. 系统软件标准。规范人工智能系统层的软硬件技术要求， 包括软硬件编译器架构和优化方法、人工智能算子库、芯片软件

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、

广东温氏集团食品股份有限公司 广联达科技股份有限公司 广州南天电脑系统有限公司 广州胜鸿电子科技有限公司 广州山水比德科技有限公司 华福证券有限责任公司 华融融通（北京）科技有限公司 华数传媒网络有限公司 华泰证券股份有限公司 华夏银行股份有限公司 杭州东方通信软件技术有限公司 杭州海亮优教教育科技有限公司 杭州睿胜软件有限公司 杭州数澜科技有限公司 杭州网易云音乐科技有限公司 全面覆盖主流微服务开发技术选型，增 强、扩展开源服务网格。 异构应用统一治理 多框架、多协议、多语言服务的统一治 理，避免技术栈重复建设。 异构集成 支持异构协议转换为 HTTP 协议 RESTFUL 接口，具备请求转换能力，有 效集成企业存量应用。 产品能力 云原生微服务统一管理平台，助力企业分布式技术架构演进。 轻舟微服务 微服务应用优势 巨石（单体）应用 代码级的依赖，容易出现代码冲突，以及影 无法有效对需求快速变化 单一技术架构 技术演进需要全部重写，成本高 开发效率 编译时间 测试周期 应对需求变化 技术演进 对比项 微服务应用 基于服务接口的依赖 各服务间独立开发，开发效率高 微服务独立编译 编译时间短 基于服务接口的依赖 仅需要测试相关服务，测试回归周期短 仅相关服务需要开发 无需全量测试，能够快速应对需求变化 微服务可以技术独立演进 成本低 PRODUCT 13

续地补贴开发者，他们最终会发现大模型对开发者 的粘性也非常有限，没比在 C 端用户那边好到哪里去。 大模型这一产品形态实在是太特殊了——大多以自然语言为交互方式。因此大模型 API 云 服务的接口是非常简单的，高度一致的。在这种情况下，如果开发者构建的大模型应用只是调用 大模型的 API，那么大模型应用与某个具体的大模型之间很难形成强绑定。也就是说，面对各种 大模型云服务，主动权在开发者这里。 往 超过开源模型加上一些垂直领域数据微调得到的行业模型。因此，专业模型虽然训练、推理成本 都较高，但考虑到较高的溢价空间，投入是值得的。 由于通用大模型的通用性，难以建立差异化壁垒，也难以形成网络效应，因此基础模型公司 的竞争将非常激烈，算力将成为长期竞争力的关键。 对于大公司而言，能否集中算力、数据和人才，保持组织高效很关键。创业公司需要更多的 资金支持，或者与云计算平台或芯片厂商深 专家，也很难跟上所有最新的科研进展。大 模型的时代才刚刚开始，预测未来的最好方式就是持续学习、探索、利用 AI 能力，创造未来。 李博杰 李博杰是 AI 创业者，研究方向为高性能数据中心系统。曾任华为计算 机网络与协议实验室助理科学家、首届“天才少年”。2019 年，在中 国科学技术大学与微软亚洲研究院的联合培养项目中取得博士学位。在 SIGCOMM、SOSP、NSDI、PLDI 等顶级会议上发表多篇论文，曾获

您应该会被提示输入数据库用户的密码，并连接到数据库。 如果 Gitea 和您的数据库实例之间的通信是通过私有网络进行的，或者如果 Gitea 和数据库运行在同一台服务器 上，那么可以省略本节，因为 Gitea 和数据库实例之间的安全性不会受到严重威胁。但是，如果数据库实例位于公 共网络上，请使用 TLS 对数据库连接进行加密，以防止第三方拦截流量数据。 您需要两个有效的 TLS 证书，一个用于数据库实例（数据库服务器），一个用于 的设置。但是， docker-compose 的安装超出了本文档的范 围。要安装 docker-compose 本身， 请按照官方的 安装说明进行操作。 最简单的设置只需创建一个卷和一个网络，并将 gitea/gitea:latest-rootless 镜像作为服务启动。由于没有可用的 数据库，可以使用 SQLite3 来初始化一个。 创建一个名为 data 和 config docker-compose 的设置，但是 docker-compose 的安装不在本文档的范围之内。 要安装 docker-compose 本身，请遵循官方安装说明。 最简单的设置只是创建一个卷和一个网络，然后将 gitea/gitea:latest 镜像作为服务启动。由于没有可用的数据 库，因此可以使用 SQLite3 初始化数据库。创建一个类似 gitea 的目录，并将以下内容粘贴到名为

CvPcb 简介 CvPcb 能够为原理图中的元器件与进行 PCB 布局时的封装分配关联。二者的关联关系将被添加入由原理图创建程序 Eeschema 创建的网络列表文件中。 仅当在元器件的封装字段初始化后, 由 Eeschema 生成的网络列表文件才会包含元器件 PCB 封装与原理图端口的关 联关系。 这种情况下，封装和原理图之间的关联是用户在编辑原理图时，通过设置元件的封装字段创建的。此外封装也可能被 用的封装库文件名列表; 中间窗格包括了从网络文件中读入的所有元 器件列表; 右窗格包括了所有从与项目关联的封装库中加载的可用的封装列表。如果没有加载网络文件, 那么元器件列 表将是空的; 类似的, 如果没有找到可用的封装库, 那么位于右侧的封装列表也将是空的。 CvPcb 4 / 24 4.2 主界面工具栏 顶部的工具栏提供了下列命令的快速访问接口： 将当前封装关联转移到 Eeschema（这是封装字段的内容）。 fp-lib-table 文件 中。用户主目录的具体位置由用户使用的操作系统决定。 5.2.2 项目封装库列表 项目封装库列表包括了仅在当前打开项目内能访问的封装库。项目封装库列表仅能在项目的网络列表文件被加载时才 能编辑。如果当前没有打开任何项目，或是在打开的项目目录中没有封装库列表文件，那么系统将创建一个新的可供 编辑的表格文件。 5.2.3 初始设置 首次运行 Pcbnew 或

CvPcb 简介 CvPcb 能够为原理图中的元器件与进行PCB布局时的封装分配关联。二者的关 联关系将被添加入由原理图创建程序 Eeschema 创建的网络列表文件中。 仅当在元器件的封装字段初始化后, 由 Eeschema 生成的网络列表文件才会包含 元器件 PCB 封装与原理图端口的关联关系。 这种情况下， 封装和原理图之间的关联是用户在编辑原理图时，通过设置元 件的封装字段创建的。此外封装也可能被预定义于原理图符号库中 在主界面中，左窗格包括了所有与项目关联的可用的封装库文件名列表; 中间 窗格包括了从网络文件中读入的所有元器件列表; 右窗格包括了所有从与项目 关联的封装库中加载的可用的封装列表。 如果没有加载网络文件, 那么元器件 列表将是空的; 类似的, 如果没有找到可用的封装库, 那么位于右侧的封装列表 也将是空的。 4.2. 主界面工具栏 顶部的工具栏提供了下列命令的快速访问接口： 将当前封装关联转移到 Eeschema（这是封装字段的内 储在用户主目录下的 fp-lib-table 文件中。用户主目录的具体位置由用户使用的 操作系统决定。 项目封装库列表 项目封装库列表包括了仅在当前打开项目内能访问的封装库。项目封装库列表 仅能在项目的 网络列表文件被加载时才能编辑。如果当前没有打开任何项 目，或是在打开的项目目录中没有封装库列表文件，那么系统将创建一个新的 可供编辑的表格文件。 初始设置 首次运行 Pcbnew 或 Cvpcb 时，

集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 DeepSeek R1  文件数据读取完整无缺失  数据分析全面、逻辑清晰严谨  网络爬虫任务数据爬取完整、准确  数据挖掘能够准确分类并提供建议  数据可视化任务能力有待完善 Claude 3.5 sonnet  数据读取输出逻辑性强、指标清晰  数据分析任务完成得较为简单 数据分析任务完成得较为简单  爬虫数据采集未形成明确结论  数据挖掘深度较浅  绘制出可视图表不稳定 Open AI o3 mini  数据分析高效、全面、准确  数据可视化能力突出、直接生成  网络爬虫任务爬取数据结果为空  暂不支持上传数据附件  数据挖掘深度较浅 Kimi k1.5  数据挖掘能力出色  快速读取文件数据，提取网址链接  长文本数据处理能力突出  爬虫数据采集存在代码错误问题

如果你正学习如何使用 Git，那么了解如何使用 GitHub 将会帮助你加入到一个巨大的社区中。不论你决定为自己的代码使用哪一个 Git 托管服务，这都很有价值。 自从上次出版以来另一个重大变革是 Git 网络传输 HTTP 协议的开发与崛起。书中的大多数例子都已经从 SSH 切换到 HTTP，因为它更简单。 在过去这几年看到 Git 从一个相对无名的版本管理系统成长为商业与开源版本管理的事实标准是令人吃惊的。我 熟练地处理多个远程分支和合作者贡献的补丁。 第六章 介绍 GitHub 托管服务以及深层次的工具。我们将涵盖注册与账户管理， 创建和使用 Git 仓库，贡献项目 的普通工作流以及接受他人的贡献，GitHub 的可编程接口和那些能够让你的生活变得更简单的小技巧。 第七章 关于 Git 的高级命令。你将学习到一些高级主题，诸如掌握可怕的“reset”命令， 使用二分搜索识别错 误，编辑历史，细节版本选择等等。本章的介绍将丰富你的 稍后我们在Git 分支讨论 Git 分支管理时，将探究这种方式对待数据所能获得的益处。 近乎所有操作都是本地执行 在 Git 中的绝大多数操作都只需要访问本地文件和资源，一般不需要来自网络上其它计算机的信息。 如果你习惯 于所有操作都有网络延时开销的集中式版本控制系统，Git 在这方面会让你感到速度之神赐给了 Git 超凡的能 量。 因为你在本地磁盘上就有项目的完整历史，所以大部分操作看起来瞬间完成。 举个例子，要浏览项目的历史，Git