国家级博士后科研工作站 云计算技术认证资质 信通院可信云服务网格先进级（最高级别）评估 信通院数字化可信服务能力认证（轻舟低代码平台） 可信云微服务评估先进级认证 Kubernetes 一致性认证 华为鲲鹏计算兼容性测试认证 大数据技术机构资质 信通院大数据技术标准推进委员会成员 大数据系统软件浙江省工程实验室 浙江省网易大数据重点企业研究院 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 人工智能技术机构资质 浙江省增强现实与智能交互工程技术研究中心 CSA STAR Certification 2013 服务管理认证 CMMI (三级) 认证 大数据技术认证资质 信通院第十二批“大数据产品能力评测”（有数BI） 工信部一所信创适配测试认证 华为鲲鹏技术兼容性测试认证 QUALIFICATION 数帆资质（部分） 06 及以前 《Gartner 2020 中国 ICT 技术成熟度曲线》数据中台领域标杆厂商 信通院“大数据'星河'案例-行业大数据应用优秀案例” 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 响范围扩散，导致大量的沟通，开发效率低 随着规模增加 编译时间快速增加 代码级的依赖，需要全量测试 测试回归周期长 代码修改对整个应用有影响，需要全量测试 无法有效对需求快速变化

基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 器、计算设备、算力中心、系统软件、开发框架、软硬件协同等 标准。 1. 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求，包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接

2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 以防范。 4.1 针对人工智能内生安全风险 4.1.1 模型算法安全风险应对 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果提供明确说明，正确反映人工智能系统产生结 果的过程。 （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

门槛高、衍生场景复 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 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 码，并查看其他开源发 起者的公共代码 愿意为基于开源项目的 服务或商业版付费，期 望查看更完整、硬核的 代码。同样地，将自身 代码设置为收费，获得 收益 仅使用代码托管平台中 的基本权益，如代码审 查、测试、版本管理、 关联仓库等 享受平台增值服务，包 括关键指标统计、操作 日志管理、关键行为监 控，方便社区内开发者 的协同开发 15 ©2023.11 iResearch Inc. 操 作 系 统 开 源 社 区 常 见 小 组 分 布 操 作 系 统 适 配 生 态 概 览 技术类 语言 基础功能 中间件 图形/桌面 架构/内核 云原生基础设施 安全 测试 行业解决方案 治理类 职能组织 社区基础设施 版本发行 社区生态管理 服务器 云计算 边缘计算 智能终端 桌面 … 操作系统应用场景 处理器 … 服务器 端设备 内存

实例在不同机器上（远程数据 库）。 注意：以下所有步骤要求您的选择的数据库引擎已安装在您的系统上。对于远程数据库设置，请在数据库实例上安装 服务器应用程序，在 Gitea 服务器上安装客户端程序。客户端程序用于测试 Gitea 服务器与数据库之间的连接， 而 Gitea 本身使用 Go 提供的数据库驱动程序完成相同的任务。此外，请确保服务器和客户端使用相同的引擎版 本，以使某些引擎功能正常工作。出于安全原因，请使用安全密码保护 ON giteadb.* TO 'gitea'@'192.0.2.10'; 2. FLUSH PRIVILEGES; 6. 通过 exit 退出数据库控制台。 7. 在您的 Gitea 服务器上，测试与数据库的连接： 1. mysql -u gitea -h 203.0.113.3 -p giteadb 其中 gitea 是数据库用户名， giteadb 是数据库名称， 203.0 安装可能附带了适用于所有用户和数据库的通用身份验证规则。如果是这种情况，您可能需要将此处提供的规则 放置在此类通用规则之上。 重启 PostgreSQL 以应用新的身份验证规则。 7. 在您的 Gitea 服务器上，测试与数据库的连接。 对于本地数据库： 1. psql -U gitea -d giteadb 对于远程数据库： 1. psql "postgres://gitea@203.0.113.3/giteadb"

能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI

续地补贴开发者，他们最终会发现大模型对开发者 的粘性也非常有限，没比在 C 端用户那边好到哪里去。 大模型这一产品形态实在是太特殊了——大多以自然语言为交互方式。因此大模型 API 云 服务的接口是非常简单的，高度一致的。在这种情况下，如果开发者构建的大模型应用只是调用 大模型的 API，那么大模型应用与某个具体的大模型之间很难形成强绑定。也就是说，面对各种 大模型云服务，主动权在开发者这里。 机协同”。在如何构造大批量、高质量的合 成数据，让智能体能够在持续地与用户的交互中自我优化而不是劣化，将会成为众多无机器学习 技术背景的开发者的头号难题。 因此，面向数据进行定制化合成、评估、测试、标注、人机协同的“纯数据”产业，有可能 会走上越来越重要的位置，不仅仅是服务于基座模型厂商。 4. 多模态对齐很可能给基座模型带来质的提升 最新研究发现，在没有预先约束和约定下，不同 模态 调试任务、自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在 SWE-bench 编码基准测 试中，Devin 能够解决 GitHub 中 13.86%的真实问题，有了很大提升。 说起 SWE-bench 编码基准测试（https://www.swebench.com/），2024 年进步很快，以 OpenAI 建立的 verified 子集（500 个问题）为例，4 月开始时，成功率只有 2.8%，到现在已

熟练地处理多个远程分支和合作者贡献的补丁。 第六章 介绍 GitHub 托管服务以及深层次的工具。我们将涵盖注册与账户管理， 创建和使用 Git 仓库，贡献项目 的普通工作流以及接受他人的贡献，GitHub 的可编程接口和那些能够让你的生活变得更简单的小技巧。 第七章 关于 Git 的高级命令。你将学习到一些高级主题，诸如掌握可怕的“reset”命令， 使用二分搜索识别错 误，编辑历史，细节版本选择等等。本章的介绍将丰富你的 -S 仅显示添加或删除内容匹配指定字符串的提交。 来看一个实际的例子，如果要在 Git 源码库中查看 Junio Hamano 在 2008 年 10 月其间， 除了合并提交之外的 哪一个提交修改了测试文件，可以使用下面的命令： 49 $ git log --pretty="%h - %s" --author='Junio C Hamano' --since="2008-10 -01" \ 正在此时，你突然接到一个电话说有个很严重的问题需要紧急修补。 你将按照如下方式来处理： 1. 切换到你的线上分支（production branch）。 2. 为这个紧急任务新建一个分支，并在其中修复它。 3. 在测试通过之后，切换回线上分支，然后合并这个修补分支，最后将改动推送到线上分支。 4. 切换回你最初工作的分支上，继续工作。 新建分支 首先，我们假设你正在你的项目上工作，并且在 master 分支上已经有了一些提交。

熟练地处理多个远程分支和合作者贡献的补丁。 第六章 介绍 GitHub 托管服务以及深层次的工具。我们将涵盖注册与账户管 理， 创建和使用 Git 仓库，贡献项目的普通工作流以及接受他人的贡献， GitHub 的可编程接口和那些能够让你的生活变得更简单的小技巧。 第七章 关于 Git 的高级命令。你将学习到一些高级主题，诸如掌握可怕的 “reset”命令， 使用二分搜索识别错误，编辑历史，细节版本选择等等。本章 -S 仅显示添加或删除内容匹配指定字符串的提交。 来看一个实际的例子，如果要在 Git 源码库中查看 Junio Hamano 在 2008 年 10 月其间， 除了合并提交之外的哪一个提交修改了测试文件，可以使用下面 的命令： $ git log --pretty="%h - %s" --author='Junio C Hamano' --since="2008-10-01" \ - 正在此时，你突然接到一个电话说有个很严重的问题需要紧急修补。 你将按 照如下方式来处理： 1. 切换到你的线上分支（production branch）。 2. 为这个紧急任务新建一个分支，并在其中修复它。 3. 在测试通过之后，切换回线上分支，然后合并这个修补分支，最后将改动 推送到线上分支。 4. 切换回你最初工作的分支上，继续工作。 新建分支 首先，我们假设你正在你的项目上工作，并且在 master 分支上已经有了一些

版本 基于 Flatpak 的稳定版和每日测试版是由社区维护的。你可以从 KDE 的 Jenkins 构建平台 [https://binary-factory.kde.org] 下载，也可以从 Flathub [https://flathub.org/apps/details/org.kde.krita] 下载。KDE 社区网站仅提供每日构建的测试 版本 Flatpak。 从下列任意一个网站下载 Ubuntu，那么在软件中心中搜索 Krita 时应该可 以见到它的 Snap 安装选项。你也可以通过下列命令行指令进行安装： sudo snap install krita 注解 Snap 版本未经 Krita 开发人员测试，可能会在使用中遇到一些问题。 OS X 你可以从我们官方网站 下载最新软件包 [https://krita.org/download/krita-desktop/] 。请留 意该软件包只在 Mac 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 低通用特性进行优化。 你可以马上获得全部程序问题修复。 你可以向我们的程序员提供反馈新功能的问题，帮助我们进行软件测试。 这对 Krita 的开发来说至关重要，以至于我们会在关于对话框里列出经常 协助测试的人员名单。 当然，这也会带来一些缺点：如果你从当前的开发代码仓库来构建软件包，软 件的一些特性可能尚未完工。有时你会遇到稳定性不好、界面工作不正常等情