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  • pdf文档 中国开源软件产业研究报告

    的价值量,还有可能为之带来增长 开源软件理念的前身是美国计算机软件产业起步之时就在软件开发者群体中流传的“自由软件”理念,彼时这些开发者认 为软件不应该成为一种私有财产,而应该被公开成为公共资源,这样做的好处在于通过让海量的用户对软件进行使用和反 馈来帮助开发者进行产品升级——这是一种只有在软件这样的产品上才能够实现的发展模式;然而,自由软件理念与企业 商业化运营背道而驰。随着计算机产业的发展,软件作为一种产品的商业 供了丰富的经验,例如在1993年成 立的RedHat公司以及在2008年开 源的谷歌Chromium浏览器内核架 构,本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期,云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术,开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 一种开放、非私有的软件开发 和运营方式的探索 • 但以美国市场为代表,80-90年代期间 www.iresearch.com.cn 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源软件的发展理念(二) 通过海量用户和开发者汇聚创意和检查漏洞,由市场自然选 择最优的发展路径——与“大教堂”相反的“集市”模式 Eric S·Raymond所著的《大教堂与集市 The Cathedral & the Baza
    0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前
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  • pdf文档 JumpServer ⼴受欢迎的开源堡垒机

    ⼀体机及信创⽅案 3 5 ⽬ 录 各种类型 的 IT 资产 为什么要使⽤堡垒机? - 以更安全、更⾼效的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 普通⽤户 外包⼈员 临时访客 服务器 ⽹络设备 数据库 Kubernetes 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 堡垒机的 4A 能⼒ 身份鉴别 Authentication 授权控制 Authorization 安全审计 Auditing 全等级要求很⾼,堡垒机是提⾼其安全合规⽔平的必备选择。 服务业 传统服务⾏业,以及包括了物流交通⾏业在内的、依托于信息技术发展演进的现代服务业,普遍具有分布式基础设施的安全 管控需求,同时需要兼顾海量资产的纳管和⾼可⽤,堡垒机是其必备的 IT 安全组件。 互联⽹ 互联⽹⾏业拥有⼤量的异构云资产,并持续追求 IT 系统运维的安全和⾼效,是堡垒机⼀直以来的忠实⽤户群体。 医疗医药 医疗医药⾏业的信息化⽔平呈现⾼速发展的态势,IT 云存储 负载 接⼊ 核⼼ 数据 存储 KoKo Lion Razor Magnus Kael Tinker Panda KoKo Linux、命令⾏数据库等连接管理; Lion 浏览器图形化连接管理 Windows 资产; Razor 传统客户端连接管理 Windows 资产; Chen 浏览器图形化连接管理数据库; Magnus 传统客户端连接管理数据库资产; Kael 连接管理
    0 码力 | 40 页 | 6.66 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Moonshot AI 介绍

    hn Schulman亲⾃邀请加盟。 iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架,也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模(数⼗PB数据、百万台机器)分 布式系统数量级性能优化的经验。 c. ⽬前团队⼈数超过80⼈,每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。 2.团队聚焦底层技术创新,技术Vision强 a. 忆) 和中⽂能⼒上Kimi智能助⼿依然领先。 b. 聚焦底层技术创新,不⾛技术捷径。最早提出“LosslessLongContext可以解决90%以上的 模型定制问题”,坚持对数据的⽆损压缩,实现模型能⼒的提升,不⾛技术捷径(通过滑动窗 ⼝、降采样、⼩模型等技术实现上下⽂窗⼝延⻓,都是“技术捷径”) c. 通过这篇⽂章,您可以了解更多技术⽅⾯信息:专访⽉之暗⾯杨植麟:l 3.Kimi智能助⼿的中⽂实⼒强、增⻓速度快、⼝碑好 a. 在投资机构和⼤⼚的内部综合评测中,Kimi智能助⼿的中⽂实⼒直追OpenAI。 b. 根据“AI产品榜aicpb.com”的统计数据,2024年1⽉Kimi智能助⼿的访问量142万,在⼤模型 创业公司的“AIChatBots”产品中排在第⼀;⽉环⽐增⻓率94.1%,增⻓速度也在⼤模型创业 公司的第⼀位。 “Kimi智能助⼿”详细介绍
    0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 2021

    领先的数字化转型技术与服务提供商 网易数帆是网易集团旗下 TO B 企业服务品牌,定位于领先的数字化转型 技术与服务提供商,为客户提供创新、可靠的国产软件基础平台产品及相 应技术服务,业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域,旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线,致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构,快速应对新一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 等诸多大中型客户。 以“开放、开源、跨云”为技术理念,网易数帆大力推动技术研究,先后取 得“工信部云计算服务能力标准首批试点单位”、“国家企业技术中心”、“信 通院云计算标准和开源推进委员会成员”、“信通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时,网易数帆积极推动跨厂 商的数字化技术融合发展,与AWS、阿里云、百度云、华为鲲鹏云计算、 浪潮、新华三等多家企业完成技术兼容性认证。 数帆历程 关于数帆 数帆实力 荣誉资质 客户名录 客户口碑 业务全景 产品篇 网易有数 网易轻舟 网易易智 客户案例篇 解决方案篇 数据中台解决方案 业务中台解决方案 金融分布式解决方案 金融大数据解决方案 零售大数据解决方案 零售行业 金融行业 制造行业 综合行业 02 03 04 02 01 04 05 06 08 09 10 12
    0 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前
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  • pdf文档 2023年中国基础软件开源产业研究白皮书

    www.iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围,是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中,参与者可以共享、协作完成开发, 正好与基础软件庞大的开发量需 ,其意义惠及软件产业全领域。 注释:由于暂无国内厂商主导的开源编程语言,因而不列入本报告研究范围。 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。 对于这四类基础软件(操作系统、数据库、AI框架、中间件),其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放,任何人可以查看、使用、贡献,同时,使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 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 创新改进:通过资源共享与协作共生,
    0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2020 中国开源年度报告

    ”新冠疫情与中美贸易战,在同⼀年加剧。⽽因 为疫情和贸易战,世界正在加速发⽣变化。 在这样的历史⼤背景下,我们在开源界,也发现了以下三个趋势: 1. 开源⼤发展以及由实向虚进发的趋势 从各种数据,以及我们⾃⼰的感觉都能发现:全球开源都出现⼀个⼤发展的趋势。GitHub 的 活跃代码仓库与活跃⽤户数在⾼速增⻓(35.3% / 21.2%);Gitee 的代码仓库与⽤户数在以 更加惊⼈的速度增⻓(192% 的超⾼速增⻓,CODE China 的新发布,我们已经可以确信,2020 年是中国开源的崛 起之年。接下来阅读报告的朋友们,应该会看到很多确切的证据。 但是,另⼀个值得注意的现象,也可以从下⾯的数据⾥看出来。在 GitHub 上最活跃的中国开 源项⽬,与 Gitee 上最活跃的开源项⽬之间,完全没有重叠。 随着 Gitee 的继续⾼速发展,可以⼤胆预测,今后会有越来越多的,⾼质量的中国开源项 调查⽅法:以在线问卷⽅式搜集样本和数据,交叉对⽐法分析数据  推⼴⽅法:线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站  问题数量:59  问题类型:单选、多选、开放性  样本量:236 2、重要发现 由于疫情,今年的问卷全部通过线上的⽅式传播,因此收集到的样本量相⽐往年较少,但仍旧 能够管中窥豹,观察到中国开源世界的悄然变化。通过分析 2020 年的统计数据,并对⽐往年 数据和其它⼀些公开发布的统计报告,我们有如下⼀些重要发现:
    0 码力 | 46 页 | 4.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2023 中国开源开发者报告

    论,但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现,实现了 LLM 之间的链式交互,使多 个 LLM 模型串联工作,发挥各自的优势,并且可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接,产生更强大的语言理解 和生成效果。这开启了 LLM 集成应用的新方向,并诞生了 一个新的细分领域“LLMOps”。 七、 “提示词工程”,这是 LLM 直接催生出来的新“学科”, 大模型、上海人工智能实验室的书生通用大模型、腾 讯的混元大模型、蚂蚁的百灵大模型等。 另一方面,除了大模型本身,中国在 LLM 相关技术领域也 快速迭代发展,诸如 Dify.AI 的 LLMOps、Milvus 的向量 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow 的深度学习框架。 值得一提的还有华为的盘古大模型,其中盘古气象大模型是 首个精度超过传统数值预报方法的 Yi-34B 在 Hugging Face 英文测试榜单中位 列第一,在 C-Eval 中文能力排行榜中超越所有开源模型。 十一、 这一小节,通过一些数据来简要概述 2023 年的 LLM、 GenAI。根据金融数据和软件公司 PitchBook 的数据,从 截至 3 月 29 日追踪的 9 笔交易来看,生成式 AI 公司 的投前估值中位数已经飙升至 9000 万美元,高于 2022 年的 4250
    0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2024 中国开源开发者报告

    大模型撞上“算力墙”,超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口:专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024:随需而变,从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法:机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化:构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1:中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3:国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 设计:张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析,勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓,主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度,以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源:2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉 200
    0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前
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  • pdf文档 2021 中国开源年度报告

    Python 开发框架 ………………………………………………………………………………… 23 3.14 前端开发框架 …………………………………………………………………………………… 24 3.15 数据库……………………………………………………………………………………………… 25 3.16 版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………… 44 5 总结 & 致谢 ………………………………………………………………………………… 45 2021 中国开源年度报告数据篇 …………………………………………… 47 GitHub 数据 …………………………………………………………………………………… 48 活跃度公式 ……………………………………………………………………………………… 48 1 世界活跃度排名 Top10 …………………………………………………………………… 48 2 中国活跃度排名 Top30 …………………………………………………………………… 50 3 中国企业开源数据分析(按活跃度排序) ………………………………………………… 54 4 Apache 基金会中国项目活跃度分析 Top20 …………………………………………… 56 5 CNCF 中国项目活跃度分析
    0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2021 中国开源年度报告

    Background 2016 年初,开源社发布了《2015 年中国开源社区参会调查报告》,随后的几年中,持续发布 了开发者调查报告,旨在从多种维度呈现国内的开源发展情况。今年我们再次启程,结合数据 分析手段和调查报告等多种形式,绘制一份 2021 年中国开源世界的地图。 In early 2016, KaiYuanShe released the 2015 China Open Source information, work status, open source community, and developer technology 调查方法 :以在线问卷方式搜集样本和数据,交叉对比法分析数据 Survey method: Online questionnaire to collect samples and data, cross-comparison method to analyze choices, open 样本量 :537 Sample size: 537 2、重要发现 / 2 Important Findings 通过分析 2021 年的统计数据,并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告,我们有如下 一些重要发现: By analyzing the statistics for 2021 and comparing previous years'
    0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前
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