Clould Dubbo Service Mesh 分布式事务 GTXS TCC 事务消息 事务轨迹 认证鉴权 发布管理 流量控制 协议转换 微服务框架 NSF 注册发现 服务治理 服务路由 流量染色 服务化 将企业能力转化为数字化的 服务，打破企业软件应用中数 据孤岛等现状。 敏捷 通过小步快跑的方式敏捷迭 代，不断适应市场与业务需求 的变化，摆脱缓慢的大版本更 新与业务需求脱节的窘境。 ；可信云计算最佳实践服务网格；“OSCAR尖峰开源技术创新奖（基于社区版本二次开发） 获得2019 CTDC 年度优秀微服务创新产品 产品荣誉 无侵入微服务治理 无侵入式接入，提供注册发现、路由分 流、熔断限流等丰富治理能力。 精细化流量管控 支持不同维度的流量治理，并具备丰富 的流量管控能力。 架构平滑演进 支持单体架构向微服务架构、微服务架 构向服务网格架构平滑演进。 开放兼容 基于通用语言封装的可视化开发语言，具 备完善的静态类型系统和组件扩展机 制，适合 80% 企业级应用开发，灵活性 高，可靠性强。 数据模型驱动 可视化构建实体、数据结构、枚举等低 代码数据模型，自动生成数据库表和页 面交互。 支持企业集成 能够通过 API 集成企业内部的服务，实 现应用组装。 业务与流程融合 流程引擎基于 BPMN2.0 规范，可视化 流程开发，可支持如请假、入职、离职等

状态提供可操作的补救措施。具体功能包括： • 实时态势管理，发现基于事件的错误配置； • 汇总并找到Kubernetes RBAC中的过度权限； • 防止部署不合规的工作负载，减少潜在爆炸 半径； • 扫描漏洞并为运行的容器生成SBOM。 OpenSIL的目标不是取代UEFI，而是集成在 其他主固件中，比如核心启动、重启、Forti- BIOS，可以与主固件静态链接，绕过任何主 固件协议。 Google、AWS（亚马逊）、Meta（Face- try， 以便进行更全面的分析和监控； • 支持对所有主机进行外部授权； • HttpProxy的条件块还增加了对精确路径匹 配条件的支持； • 支持内部重定向； • 对基于HTTPProxy资源的路由实现了HTTP 查询参数匹配功能。 Flagger v1.31.0发布 Flagger是基于Kubernetes的开源工具，用 于实现持续交付和自动化部署。它提供流量分 配管理、故障检测和回滚机制等功能，帮助开 近日，Trivy v0.41.0发布，版本特性更新如下： • 支持使用Vulnerability Exploitability Exchange（VEX）对检测到的漏洞进行 过滤； • 支持为虚拟机镜像生成CycloneDX和SPDX 等格式的SBOM（软件物料清单）； • 支持嵌套JAR路径； • 支持通过分析文件内容来识别dpkg和Go模 块的许可证类型； • 支持使用自定义的Docker socket。

AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 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 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在 AI 技术 领域的活跃度、生产力和创新能力。 Attention, MLA）技术，在性能和成本上实现了革命性突破，开创高性价比的 AI 新纪元。 智谱的 CogVideoX 系列文生视频模型，成为全球首批开源的文生视频模型之一，不仅在 技术方面让中国视频生成模型列入领先梯队，强化了中国模型在全球范围的竞争力，也为国际开 源生态的发展产生了积极的影响，为全球开发者提供了更多创新和应用的可能。 中国开源模型从最初的质疑中崛起，逐步赢得了广泛认可。这不仅彰显了中国开源模型从追

1 1 /*使用电脑阅读，获得最佳体验 1 1 序 毫无疑问，开源开发者圈子来看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年。 一、 这自然要从 OpenAI 说起，前一年年底，ChatGPT 的横 空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 LLM 狂 潮卷到天际。 四、 Stable Diffusion 和 Midjourney 这两大图像生成系统 的出现，极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用，它们突破了传统图像生成方式的局限，仅需要用户提供 文字描述，就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 广大的个人用户和创意行业提供了强有力的工具，彻底改变 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”， 它的核心在于研究人类如何与 LLM 更好地进行“沟通”，

_templates 快速实践-生成文档 推荐使用主题，Read the Docs，简洁大方 ```py conf.py import sphinx_rtd_theme #html_theme = 'alabaster' html_theme = 'sphinx_rtd_theme’ ``` 在Makefile同级目录运行  make html 生成静态web网页  make make latexpdf 生成PDF 文件 我的Sphinx文档 http://pymol.chenzhaoqiang.com/ 我的Sphinx文档 微信公众号 PythonPerl 为Sphinx文档添加Google Analytics 方法一 修改模板文件： 默认主题位置： xxx/python2.7/site-packages/sphinx/themes rtd主题位置: xxx/python2

开源许可须允许源码修改及其他衍生工作 关于开源软件传播的规范 • 开源许可不得限制开源软件的再传播，不得以此为由收费；仅 当配合补丁文件一起发布时，开源许可证可以禁止修改的代码 的发布；必须允许修改后的代码生成的软件的发布 • 开源许可不得将项目内容限制于特定软件，也不得对一起发布 的其他软件放置各种限制 公平性、中立性准则 • 开源项目不得对任何个人、组织以及用途等规定歧视性条款 • 开源项目的

产品的训练数据。该产品将受版权保护的源代码放入使 用者的软件中，而不告知他们源代码的许可，这导致了对版权所有者作品的未经授权和未经许可的不 当使用。」 专家点评 段夕华：除了合规挑战之外，目下基于 ML 的自动代码生成及补足，因为其学习样本存在着质量差异且未做深 入甄别，其质量也会是个很大的问题，但定位为辅助代码工具或将有所作为。 ● 2021 年 7 月，OpenAI 宣布推出一种类似于 Python

unlicensed improper use of copyright owners' work." 【专家点评】[Expert Comment] 段夕华：除了合规挑战之外，目下基于 ML 的自动代码生成及补足，因为其学习样本存在 着质量差异且未做深入甄别，其质量也会是个很大的问题，但定位为辅助代码工具或将有 所作为。 Duan Xihua: In addition to compliance

is possible to supply a custom User-Agent string or other header when requesting a document from a URL: pandoc -f html -t markdown --request-header User-Agent:"Mozilla/5.0" \ https://www.fsf.org 6 Options output, this option causes metadata to be included; otherwise, metadata is suppressed. --template=FILE|URL Use the specified file as a custom template for the generated doc- ument. Implies --standalone. See This option may be repeated to add multiple syntax definitions. -H FILE, --include-in-header=FILE|URL Include contents of FILE, verbatim, at the end of the header. This can be used, for example, to include

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3.1. User enters URL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . the bigger picture. Let us take an example where a user opens a web browser and enters a certain URL and hits the enter key. What happens? It turns out answering this question is not quite simple because 3 1.3.1. User enters URL In the first step in our example, the user enters the following URL: https://localhost:8443/accounting/control/findInvoices If we break down this URL, we identify the following