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可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次，50+ 技术支持群，广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源，更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理，用户可自由组合形成自有数据集合，供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息，以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位，方便用户快速编辑，同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新，适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接，能够有

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. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 436 维护与数据恢复 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 引用规范 @morstar @networm @oldsharp @robinwen 10.6 传输协议 @zwpaper @byr-gdp @robinwen @IceNature 10.7 维护与数据恢复 @networm 许伟程 @IceNature @Geno1024 10.8 环境变量 @qinglangee @vangie @IceNature @jeffsui 10.9 总结 @oldsharp 这么做唯一 的好处就是简单，但是特别容易犯错。 有时候会混淆所在的工作目录，一不小心会写错文件或者覆盖意想外的 文件。 为了解决这个问题，人们很久以前就开发了许多种本地版本控制系统，大多都是采用某种简单的数据库来记录文 件的历次更新差异。 14 图表 1. 本地版本控制. 其中最流行的一种叫做 RCS，现今许多计算机系统上都还看得到它的踪影。 RCS 的工作原理是在硬盘上保存补 丁集（补丁是指文件

本地版本控制系统 集中化的版本控制系统 分布式版本控制系统 Git 简史 Git 是什么？ 直接记录快照，而非差异比较 近乎所有操作都是本地执行 Git 保证完整性 Git 一般只添加数据 三种状态 命令行 安装 Git 在 Linux 上安装 在 macOS 上安装 在 Windows 上安装 从源代码安装 初次运行 Git 前的配置 用户信息 文本编辑器 检查配置信息 树对象 提交对象 对象存储 Git 引用 HEAD 引用 标签引用 远程引用 包文件 引用规范 引用规范推送 删除引用 传输协议 哑协议 智能协议 协议总结 维护与数据恢复 维护 数据恢复 移除对象 环境变量 全局行为 版本库位置 路径规则 提交 网络 比较和合并 调试 其它 总结 附录 A: 在其它环境中使用 Git 图形界面 gitk 和 引用规范 @morstar @networm @oldsharp @robinwen 10.6 传输协议 @zwpaper @byr-gdp @robinwen @IceNature 10.7 维护与数据恢复 @networm 许伟程 @IceNature @Geno1024 章节 译者 审校者 10.8 环境变量 @qinglangee @vangie @IceNature @jeffsui

目 录 致谢 Gitea是什么? 安装 对比 Gitea 与其它 Git 托管工具 数据库准备 使用二进制文件安装 使用包管理器安装 使用源代码安装 在 Linux 中以 service 方式运行 注册为Windows服务 使用 Docker 安装 (rootless) 使用 Docker 安装 在 Kubernetes 中安装 Gitea 在云服务器中安装 Gitea 轻松地部署在各种服务器上，不需要复杂的配置和依赖。这使得个人开发者或小团队可以方 便地设置和管理自己的 Git 服务。 安全性: Gitea 注重安全性，提供了用户权限管理、访问控制列表等功能，可以确保代码和数据的安全性。 代码评审：代码评审同时支持 Pull Request workflow 和 AGit workflow。评审⼈可以在线浏览代 码，并提交评审意见或问题。 提交者可以接收到评审意见，并在线回 UI 框架： jQuery Fomantic UI Vue3 更多组件参见 package.json 编辑器： CodeMirror EasyMDE Monaco Editor 数据库驱动： github.com/go-sql-driver/mysql github.com/lib/pq github.com/mattn/go-sqlite3 github.com/denisenkom/go-mssqldb

人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 家主权、安全和发展利益，保障公民、法人和其他组织的合法权益，确保人工 术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治