延伸能力：百科管理（Wiki） 百科 Wiki 基于 Git 版本控制系统的文档托管，使用 Markdown 语法书写文档，实现项目知识库管理； 可以托管任何类型的文档，包括开发文档、技术文档、 操作手册、用户指南等。 Gitea 延伸能力：CI/CD Gitea Actions 支持 CI/CD 功能，兼容 GitHub Actions， 可重用 Actions 插件和已有 Workflows 脚本 Workflows 1000+ 贡献者，覆盖 1000万+ 开发者 Gitea 优势总结 极佳体验 • 在 UI 上与 GitHub 采用类似的风 格设计； • 在使上与 GitHub 保证一致的使用 体验。 风格兼容 • API 高度兼容：大部分 GitHub 第 三方应用可复用； • Actions 高度兼容：大部分 GitHub Actions 插件可复用； • 工作流程/操作语法兼容：与

了解前沿技术 实现互惠互利、共建共享 获得职业发展机会 提高自我认同 提升自身知识技术水平 占比（%） 56.6% 53.9% 参与开源贡献的原因 开源代码仓、开源社区公开课程、讲座、技术指南已 成为开发者在工作学习外的重要行业知识来源 知识技术 水平提升 实现自我 价值认同 开发者多以兴趣为导向选择开源项目，在帮助项目逐 渐完善的过程中，完成自身的价值认同 获得职业 发展机会 来源：细分指标具体含义参见开源指南针官网，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。 基于开源指南针社区生态体系评估系统，提出开源社区可信评估指数 开源指南针（OSS COMPASS）基于海量数据以及专业的建模方法，为开源社区管理者、OSPO、学术研究人员、投资机构提供围 绕开源项目的数据分析类服务。Board成员包括开源领域的专家学者、社区创始人以及企业侧开源实践人员。开源指南针是本次中国 开 www.iresearch.com.cn 开源基础软件社区评估指数（2/4） 来源：数据及算法来自开源指南针（OSS COMPASS），统计时间为2023年1-8月。作为示意，仅展示主要基础软件开源社区活跃度指数，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 中国主要操作系统开源社区指数展示 OpenHarmony

得解决方案能够在全国范围内轻松地被广泛复用。 自2020年10月，日本兵库县加古川市政府采用 Decidim以来，该平台已在以下项目中被广泛 使用： • 横滨市参与倡议平台 • 内阁办公室（日本国家政府）智慧城市指南小 组（Smart City Guidebook Subcommittee） • Decidim在兵库县的应用（Decidim applica- tion in Hyogo Prefecture） • 采取一些措施来规避这类风险，例如在开源许可证中添加条款，以标明商标并声明未授予任何许 可；如果不适合在开源许可证中添加条款，可另行添加商标声明，例如OpenJDK商标声明；也可 在社区网站上发布商标使用指南，规范商标授权使用的场景和方式等等 。在Neo4j公司诉Pure- Think公司的开源争议案件中，被告曾以裸许可商标失权作为其抗辩理由之一，但被法院驳回iv。 3、不合规使用开源软件的后果。对原

2023 年 6 月 28 日宣布 Kvrocks 从孵 化器毕业成为顶级项目。 33 / 87 1 1 不再单一看 star 数！开源指南针 OSS Compass 发布 开源开发者事件回顾 估量有尺，开源有道。2023 年 2 月 21 日，开源指南针 OSS Compass 发 布会在北京顺利举行。OSS Compass 的发布，标志着我国首个开源生态健 康评估平台正式诞生。 OSS

⾸次提出信息系统要实⾏等级保护， 并且确定了等级保护的职责单位。 发布《计算机信息系统安全等级保护 划分细则》 这⼀年被称为等级保护元年。等级保 护 1.0 （《信息安全技术-信息系统安 全等级保护定级指南》GB/T22240、 《信息安全技术-信息系统安全等级保 护基本要求》GB/T22239-2008）相关 标准发布实施。 《中华⼈⺠共和国⽹络安全法》发 布，这是⽹络安全的“基本法”，具有 强制性规范作⽤。

大型会议。除了展示网易集团在云计算、大数据、人工智能等领域的 科技成果、产业落地经验，还将链接网易内外部数字产业资源，成为 行业新趋势、产业新生态的发布盛会。 网易数字+大会 属于互联网人的开年指南、行业与职场的沉淀分享 2021 年 1 月，网易数帆面向泛互联网行业发起了年度对话——“与未 来同行”。有别于专业的技术理论分享，我们邀请了网易互联网技术领 军人物、网易杭研院院长汪源先生，就技术从业者关注的职业发展、

临知识产权诉 讼及相关损失。 影响大模型生成代码质量的因素 模型训练数据的质量。大模型的代码生成能力极大程度依赖于训练数据的质量。如果模型训 练时使用的数据集包含不良的代码模式、不规范的编码风格或者过时的技术，生成的代码往往会 继承这些问题，导致质量较差。例如，模型可能生成带有潜在安全漏洞的代码（如未验证用户输 入的 SQL 查询），或使用已经被淘汰的技术框架和方法（如不安全的加密算法）。此外，训练