202402 DataEase 嵌入式版介绍⽉ DataEase 嵌⼊式版介绍 ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 DataEase 可以帮助⽤户快速分析业务数据并洞察其趋势,从⽽实现 业务的改进与优化。DataEase ⽀持丰富的数据源连接,能够通过拖 拉拽的⽅式快速制作图表,并且可以⽅便地与他⼈进⾏分享。 ⼈ ⼈ 可 ⽤ 的 开源数据可视化分析⼯具 什么是 DataEase ? 1 2 嵌⼊式 BI 可以给 ISV 带来哪些价值? 带来哪些价值? 3 嵌⼊式 BI 的应⽤场景 4 DataEase 嵌⼊式 BI 的优势 DataEase 嵌⼊式版嵌⼊流程 什么是嵌⼊式 BI ? 嵌⼊式 BI 是可以嵌⼊在商业应⽤程序中,为应⽤软件提供或者增强分析功能的专业 BI 软件。 Embedding analytics and data science functionalities within websites or Analytics》, BARC and Eckerson Group, 2023 嵌⼊式 BI 的业务价值 Which technical features have contributed to an increase in usage and adoption of BI/analytics tools? (n=213) 嵌⼊式 BI 的业务价值 数据来源:《2021 Embedded Business0 码力 | 30 页 | 11.06 MB | 1 年前3
【彩页】202405 DataEase嵌入式版Datasheet四 DataEase FIr2CLOUD习区去 放下品牌 DataEase 做入式版: 无缝骨入客户所需的自助式分析技术 数据可视化需求体现在数字经济时代的方方面面。对于1SY (Independent Software Vendor ,独立软件开发商) 和 S| (System Integrator,系统集成商) 来说,其软件产品与解决方案在数据应用领域面临着很多挑战 首先是软件数据堆积 户的数据可视 化需求复杂多变,软件研发的周期长且成本高。ISV 需要更加高效且作成本地 支持用户的数据分析与数据可视化需求,方便用户实时、按需生成定制化数据 报告,或者数据大屏。 通常傅况下,壤入式 Bl 拥有| 入场景,具体如下 国数据可视化与分析结果骸入: 包含单一国表谋入、仪表板页面和数据大屏 投入 图设计与编辑能力凡入: 包全仪表板/ 数据大屏设计器戏入、B| 功能模块注入; 国平台整体戏入: 包全数据接入到可视化分析的全流程支持、代码与接口的 开放性支持; 国其他嵌入: 与办公坎件对接,例如钉钉、企业敏售、飞书等,以及OEM 白 标定制。 DataEase 广入式版的优势体现在以下方面: 国永久授权,高性价比: DataEase 嵌入式版以永久软件授权方式售卖,每套 价格为 2万元人民币,无隐形划用。每套软件授权对应 1 个最终客户的1 个部 轨实例; 图按月选代,稳定升级; DataEase0 码力 | 2 页 | 3.02 MB | 1 年前3
DataEase 嵌入式分析 2024年3月DataEase 嵌入式分析 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势,从而实现业 务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接,能够通过拖拉 拽的方式快速制作图表,并且可以方便地与他人进行分享。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 什么是 DataEase ? DataEase v2 的不同版本对比 版本类型 社区版 嵌入式版 企业版 目标群体 目标群体 任何用户 ISV / 系统集成商 最终客户 产品功能 社区版功能 社区版功能 + X-Pack 部分功能 (含嵌入式分析能力) 注:单数据集限制 10 万行数据。 社区版功能 + X-Pack 所有功能 (含嵌入式分析能力) 注:数据集无行数限制。 销售方式 社区分发 免费使用 线上销售 / 线下推广 标准化合同模板 线下推广 线下商务流程 授权方式 免费永久使用 按套永久授权 (基础级,5×8) 原厂企业级技术支持服务 (基础级,5×8;增强级,7×24) 1 2 嵌入式分析可以给 ISV 带来哪些价值? 3 DataEase 嵌入式分析的方案 4 DataEase 嵌入式分析的优势 在线体验 & 嵌入流程介绍 什么是嵌入式分析 ? 嵌入式分析是可以嵌入在商业应用程序中,为应用软件提供或者增强分析功能的专业 BI 软件。 Embedding analytics0 码力 | 29 页 | 7.29 MB | 1 年前3
2023年中国基础软件开源产业研究白皮书正好与基础软件庞大的开发量需求相契合。这种契合性促进了基础软件良性、可持续性发展,并因为基础软件对上层软件生态有支 撑作用,基础软件的开源价值远超过单一产品的范畴,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 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, 提升开源内容质量,并产生新的内容 自由共享:开源内容可以免费被任何人 开发者商用开源代码时容易出现的违规风险:不同开源许可证对 于二次发行有不同程度的开源要求,要求越严格,开发者越难保护商 业版本发行的机密性,不知情企业闭源发行时越容易有侵权风险 类别一 允许二次闭源发行, 需要保留原始版权 和许可声明 常见许可证: • MIT • Apache2.0 • BDS2.0-clause • 木兰宽松许可证 类别二 一定条件下允许二 次闭源发行 常见许可证: • LGLP2.1,商业 软件通过代码类0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前3
2023 中国开源开发者报告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 能力、 语音模型 whisper-3 更新、AI 虚拟主播创造等,都是在 这条路上的进一步发展。 五、 AI 编程方面,Copilot 可以根据开发者的代码提示自动补 全代码,大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨 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 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 AI 模型,速度相比传统 数值预报提速0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3
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 MindSpore openGauss Ascend dromara anolis OpenCloudOS Stream UBML 解决 Issue 处理 PR 10 / 111 编程语言流行趋势 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 Java JavaScript Python PHP 着生命力,流行度已与十 年前不相上下。 TypeScript依然强势增 长,随着越来越多的开发 者从JavaScript转向 TypeScript,其未来的 发展更值得期待。 11 / 111 本年度增长最快编程语言 35.71% 33.04% 30.09% 27.93% 22.94% 21.03% 19.69% 19.56% 17.86% 16.91% 15.63% 15.41%0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 9 月前3
Kicad 5.1 插件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 应用程序编程接口(API) 21 3.1 插件类 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . KiCad 源代码树中,文件‘plugins/ldr/- pluginldr.h’声明了所有插件加载器的基类。这个类声明了我们期望在任何 KiCad 插件(样板代码)中找到的最基本的 函数,它的实现提供了对插件加载器和可用插件之间的版本兼容性的基本检查。标题‘plugins/ldr/3d/pluginldr3D.h’ 声明了 3D 插件类的加载器。加载器负责加载给定的插件并使其功能可用于 KiCad。插件加载器的每个实例代表一个 插件的情况下,发现和调用功能都包含在 S3D_CACHE 类中。 除非正在开发新的插件类,否则插件开发人员不需要关心 KiCad 管理插件的内部代码的细节; 插件只需要定义其特定 插件类声明的函数。 标题‘include/plugins/kicad_plugin.h’声明了所有 KiCad 插件所需的泛型函数; 这些函数标识插件类,提供特定插 件的名称,提供插件类 API 的版本信息,提供特定插件的版本信息,并提供插件类 API0 码力 | 45 页 | 612.98 KB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告的比例偏低,技术人员梯度不够合理,也是国内各大开源社区在吸引贡献者方面,可以优化的地方。 段夕华:近些年来,学生在开源人群中占比持续增多到今天接近一半,可能也是因为用人单位越来越认可学生 在开源中所展现出的编程技能、沟通能力及合作精神,因此这其中应该也不乏各种刷榜行为,需要开源项目所 有者更多关注学生贡献者增多所带来的质量、合规等问题。 杨丽蕴:我国开源人才后备力量足、基数大。 我国高校越来越重视开源人才的培养 PingCAP/TiDB,其开源策略、战术均值得大家学习借鉴。 堵俊平:这两年,一个很明显的趋势是越来越多的初创企业参与开源。这一方面得益于 ToB 赛道成为市场和 政策导向的热点,另一方面开源所代表的开放式创新也被投资界所认可。尤其是开源与数据(数据库 & 大数据) 以及 AI 等热点技术相结合,更是为市场带来了极大的想象空间。 参与者所在企业类型 外企 国内初创公司 国内大型互联网企业 国企 / 展有利有弊。利的一面在于,技术产品的提供方,在相关的开源领域的贡献可以被视为技术竞争力;弊的一面 在于让部分厂商为了取得差异化的竞争优势,把本应开源出来的特性或者优化,来闭源处理,从而不利于开放 式创新,也降低了可维护性。更为健康的针对开源产品的采购模式,应该平衡产品指标,技术竞争力以及产品 本身的可维护性。 段夕华:不知道 21 年底所爆发的 log4j 漏洞,是否会让公司购买开源产品更加保守谨慎?开源安全任重而道远。0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告be optimized to attract contributors. 段夕华:近些年来,学生在开源人群中占比持续增多到今天接近一半,可能也是因为用人 单位越来越认可学生在开源中所展现出的编程技能、沟通能力及合作精神,因此这其中应 该也不乏各种刷榜行为,需要开源项目所有者更多关注学生贡献者增多所带来的质量、合 规等问题。 Duan Xihua: In recent years, the tactics are worth learning. 堵俊平:这两年,一个很明显的趋势是越来越多的初创企业参与开源。这一方面得益于 ToB 赛道成为市场和政策导向的热点,另一方面开源所代表的开放式创新也被投资界所认 可。尤其是开源与数据(数据库&大数据)以及 AI 等热点技术相结合,更是为市场带来 了极大的想象空间。 Du Junping: In the past two years, 指标上的优势。客观来看,这对开源的发展有利有弊。利的一面在于,技术产品的提供 方,在相关的开源领域的贡献可以被视为技术竞争力;弊的一面在于让部分厂商为了取得 差异化的竞争优势,把本应开源出来的特性或者优化,来闭源处理,从而不利于开放式创 新,也降低了可维护性。更为健康的针对开源产品的采购模式,应该平衡产品指标,技术 竞争力以及产品本身的可维护性。 Du Junping: Due to the rapid development0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前3
DeepSeek从入门到精通(20250204)因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁,只需明确任务目标和 需求(因其已内化推理逻辑)。 • 无需逐步指导,模型自动生成结构化 推理过程(若强行拆解步骤,反而可 能限制其能力)。 • 需显式引导推理步骤(如通过CoT提 示),否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板(如要求分 步思考、提供示例)。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热 冗余拆解(如“先画图,再列公式”) 通用模型 显式要求分步思考,提供示例 “请分三步推导勾股定理,参考: 1. 画直角三角形…” 直接提问(易跳过关键步骤) 创意写作 推理模型 鼓励发散性,设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑(如“按时间顺序列出”) 通用模型 需明确约束目标,避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说,不超过200字” 开放式指令(如“自由创作”) 代码生成0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前3
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