. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1. 结构体的定义和实例化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 10. 泛型、Trait 和生命周期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 10.1. 泛型数据类型 . . . . . . . . . API（应 用程序接口）。第八章讨论标准库提供的常见集合数据结构，例如 Vector（向量）、字符串和 Hash Map（散列表）。第九章探索 Rust 的错误处理的理念与技术。 第十章深入介绍泛型（generic）、Trait 和生命周期（lifetime），这些功能让你能够定义适用 于多种类型的代码。第十一章全面讲述了测试，因为就算 Rust 有安全保证，也需要测试确保 程序逻辑正确。第十二章中将会构建我们自己的

（b）在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范，尽可 能消除模型算法存在的安全缺陷、歧视性倾向，提高鲁棒性。 4.1.2 数据安全风险应对 （a） 在训练数据和用户交互数据的收集、存储、使用、加工、传输、提 供、公开、删除等各环节，应遵循数据收集使用、个人信息处理的安全规则， 严格落实关于用户控制权、知情权、选择权等法律法规明确的合法权益。 （b） 加强知识产权保护，在训练数据选择、结果输出等环节防止侵犯知 可以回退到以前的商用版本。 （g）研发者应定期开展安全评估测试，测试前明确测试目标、范围和安 全维度，构建多样化的测试数据集，涵盖各种应用场景。 （h）研发者应制定明确的测试规则和方法，包括人工测试、自动测试、 混合测试等，利用沙箱仿真等技术对模型进行充分测试和验证。 （i） 研发者应评估人工智能模型算法对外界干扰的容忍程度，以适用范 围、注意事项或使用禁忌的形式告知服务提供者和使用者。 （j） 研发者应