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 间使用的评估平台由Scale AI负责开发。 近日，微软发布了一个补丁，用于修复Secure Boot绕过漏洞。在2023年1月份，微软释出补 丁修复了编号为CVE-2022-21894的漏洞，但 攻击者很快找到了绕过方法。本次释出的补丁 修复了新漏洞CVE-2023-24932。微软称，该 漏洞可能被拥有物理访问系统或管理员权限的 攻击者所利用。该修复措施与许多优先级较高 的Windows修复措施存在显著差异，新补丁不 Heinlein（OpenTalk首席执行官）与Christian Stötzer（图林根自由州财政 部负责人）就“图林根自由州的IT战略：开源与数字主权”进行联合演讲。Peer Heinlein详细 地介绍了解决方案的开发方法，深入地探讨了促进公私合作的措施，以推动该解决方案的广泛采 纳和应用。 德国图林根自由州已经表明了其对开源项目的支持。其一，在2019年设立开源奖（图林根开源 奖由图林根经济、科学和数字社会部发起，

大模型作为一项令人激动的技术，商业化场景覆盖了对企业(2B)与对个人(2C)两个 大方向。  大模型赛道在海外是“一超多强”，在国内则是“多头并举”，两种典型的竞争格 局都全了。 以上，大模型赛道的元素非常丰富，各种商业化方法的排列组合都不缺，为我们的分析与推 演提供了可贵的素材。对软件商业化问题感兴趣的朋友一定要长期关注这个赛道。只有这样的对 象才能更有力地说明开源策略的重要性。 其次，我们得明确一点——大模型竞 构建开发者生态通常有两种做法，一种是提供 API 云服务，对注册开发者进行一定的云资 源补贴；另一种是“开源”的方法，提供大模型免费下载，免费商用（一定条件下）。两种方法 各有支持者。闭源大模型一般会采用第一种方法，其中的代表有 OpenAI、Anthropic 等（为避 免麻烦，国内厂商的名字就不提了）。能用第二种方法的，必然是某种程度上的“开源”模型， 以 Meta 的 Llama 2、Llama 3 模型为首。 文我有提到，此时此刻的技术先进性并不重要。甚至在计算机发展史上，很多领域中笑到最后的 产品，并不是技术上最先进的。抛开成本和易用性，空谈技术先进性是最常见的错误。 那么具体到大模型领域，闭源与开源，两种方法孰优孰劣？我的回答是采取什么方法因人而 异，但开源会更有优势。 大模型赛道的核心制约条件是成本太高——训练成本高，运行成本高。如何尽可能降低成本， 28 / 111 比对手坚持得更久一些是确保长期成功的必要

生成静态web网页  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 Analysis 方法一 修改模板文件： {% extends "!layout.html" %} {% block footer %} {{ super() }} {% endblock %} 为Sphinx文档添加Google Analysis 方法二 修改conf.py配置文件 def setup(app): """Insert Google Analytics tracker Based on this Stackoverflow suggestion:

构向服务网格架构平滑演进。 开放兼容 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 支持节点、可用区级故障，灵活调度策 略，有效保障数据安全性与可用性。 故障恢复 支持 Node 级和实例级故障自动恢复， 无需人工值守。 异构网络访问 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。 基于开源自主可控 基于社区开源版本，进行源码级内核优 化，性能增强，自主可控。 完备的监控 丰富的企业经验积累，支持完备的监控 支持多数据源、多租户、多对 象和多种数据模型管理。 系统可“拔插” 可搭配数据中台产品建立一 站式数据平台，也可适配企业 自身大数据系统，快速落地。 行业知识赋能 基于网易集团内外部客户的 实践，将标签与画像的方法 论融于产品设计中。 标签全生命周期管理 支持标签从创建、生产、使 用、评估、治理、下线等全流程 管理。 PRODUCT 多对象标签管理与应用平台，借助标签圈选、群组创建和投放策略，助力客户精准营销实现业务增长。

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”， 找到让 LLM 能够准确理解人类意图的方法。提示词工程探 索如何以 LLM 可以解析的方式来表达需要它完成的任务， 寻找 LLM 的“最佳输入形式”。通过注入提示词，提示词 工程建立了一套“人机交互语法”，来更精准地向 LLM 传 达想要它生成何种输出的指令。这为人们与 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 AI 模型，速度相比传统 数值预报提速 10000 倍以上，能够提供全球气象秒级预 报。盘古大模型的研究成果在国际顶级学术期刊《自然》正 刊发表，获得国际学术界的认可。 年底，零一万物推出的 《HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace》，介绍了一个大模型协作系统。该系统提出了一种让 LLM 充 当控制器的新方法，让 LLM 来管理现有的 AI 模型，来完成多模态的复杂 AI 任务，并且使用语言作为通用接口。 2023 年 2 月，谷歌首席执行官 Sundar Pichai 宣布，他们将在未来几周内面 向公众推出由

华为部分开源中间件展示 • KubeEdge包含云上部分的控制功能与边缘部分的控制 功能，可将本机容器化应用编排和管理扩展到边缘端设 备，实现云边协同 • KubeEdge让开发人员可以编写常规的基于http或mqtt 的应用程序在Edge或Cloud的任何地方运行。更轻松的 将复杂的机器学习、图像识别、事件处理等高级应用程 序部署到边缘 • Volcano是一个建立在Kubernetes上的批处理系统，可 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 开源基础软件社区 访谈、市场调查及其他研究 方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获 得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追 求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。 本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限 制，调查资料收

发者创设一个鼓励创新、交流的公 平和公开环境，在开发者能够自由 交换关于软件进步路径的看法，并 在沟通过程中自然选择出最合适的 方向。这一模式可能更适合具备长 期成长价值和进步空间的基础软件。 通过“德尔菲方法”实 现不断进化 效率至上，商业结果导向 8 ©2022.2 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 来源：《GPL的法律性质及各方法律风险研究——以违反GPL的案例为视角》，《电子知识产权》2018年第1期；专家访谈；艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。 涉及开源的法律诉讼（一） 最常见的涉及开源的诉讼问题：软件著作权侵权案的被告以 根据《最高人民法院关于知识产权法院案件管辖等有关 问题的通知》，最高院将继续加强对包括开源软件在内 的一系列计算机知识产权问题的法律管辖，此举是为了 加强对此类技术性专业法律问题的审判的专业性和一致 性，防止各地方法院由于对软件技术的理解能力的层次 造成法律解释不一致等问题。 在2021年深圳市中级人民法院在涉及开源软件的案件中 对开源协议的法律地位做出认可之后，后续同类案件及 其他涉及开源软件的案件都有望参考本案判例。

从而为开源的后来人提供权威的参考。 调查对象 ：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学生、政府企业管理人员 调查内容 ：主要涵盖个人信息、工作状况、开源社区以及开发者技术 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 ：44 问题类型 ：单选、多选、开放性 样本量 ：537 2 重要发现 通过分析 2021 年的统计 Clause（被某些 Redis 模块采用）都是这种模型 的例子。特别是 AGPL 和 Commons Clause（以及 MongoDB 推出的新 SSPL）也是旨在防御公共 云提供商的许可证。这种方法的最大缺点是这些许可证会影响软件采用，通常会流失潜在用户。尤其是 部分大公司禁止使用该模式下的开源软件。 Open-core 开放核心——供应商将专有部分打包成与开源基础部分连接的单独模块或服务，或者在专 ：Elastic 和 AWS 之争 资料来源：公开资料，云启资本 软件供应商通过改变许可证限制程度作为抵抗云服务商的做法存在两面性。为了防止云供应商产生的威 胁，大多数开源公司选择了改变许可证限制条件的方法。例如 Redis 创造了新的许可证 Redis Source Available License (RSAL)。大型开源公司 MongoDB、Confluent 和 Elastic 也转向了自己的定制许

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 data 推广方法 ：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国网站 Promotion Clause（被某些 Redis 模块采 用）都是这种模型的例子。特别是 AGPL 和 Commons Clause（以及 MongoDB 推出的新 SSPL）也是旨在防御公共云提供商的许可证。这种方法的最大缺点是这些许可证会影响软件采 用，通常会流失潜在用户。尤其是部分大公司禁止使用该模式下的开源软件。 Restrictive Licensing - Incentivizing users public sources, Yunqi Partners 软件供应商通过改变许可证限制程度作为抵抗云服务商的做法存在两面性。为了防止云供应商 产生的威胁，大多数开源公司选择了改变许可证限制条件的方法。例如 Redis 创造了新的许可 证 Redis Source Available License (RSAL)。大型开源公司 MongoDB、Confluent 和 Elastic 也转向

in the control servlet might contain the following information: • Define communication protocol (http or https) as well as whether authentication is required. • Fire up an event which could be either columns posschema.xml:

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