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 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 局长，OSCHINA 副主编 肖滢，OSCHINA 副主编 李泽辰，Gitee 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉

Kubernetes 应用开发困局 实时热加载和一键 Debug 2021.08.05 王炜 2 腾讯云 CODING DevOps 高级架构师 CNCF 大使 Nocalhost 项目负责人 自我介绍 1. K8s 环境开发困局 2. 主流云原生开发方式 3. 热加载原理 4. 开发和调试演示 5. 开源共建 目录 K8s 环境开发困局 01 开发举步维艰 5 微服务-Docker Docker-Kubernetes K8s 环境的开发困局 容器越来越多，服务编排、发现、稳定性监控、自愈等成为新的挑战。 Kubernetes 提供容器编排的解决方案。 6 面向运维 •开发难 概念繁多，声明式定义学习成本高。 •调试难 无法像本地一样调试，开发效率低。 完全面向运维提供能力，对开发增加了巨大的负担。 云原生环境下的学习成本，招聘成本，用人成本急剧上升。 7 云原生开发技能广度要求急剧提升 8 云原生开发工具依然缺失 主流云原生开发方式 02 现状 1 0 全手工流程 编码后，手动构建镜像、推送到镜像 仓库、修改工作负载镜像版本，调度 10 分钟/次 自动化 CI/CD 流程 编码后，推送到代码仓库，自动触发 CI/CD 流程，等待生效。 5 分钟/次 Minikube + Telepresence Minikube 拉起本地 K8s 开发环境， Telepresence

Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 1 / 7 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 前⾔ 随着业务的快速发展，技术部⻔的组织架构在横向及纵向不断扩⼤和调整，与此同时，企业的⽣产资料：应 ⽤系统，也变得越来越庞⼤。为了让应⽤系统适配企业组织架构的调整，梳理组织架构对于应⽤权责的边 界，⼤部分组织会选择使⽤“微服务”架构来对应⽤系统进⾏横向拆分，使得应⽤系统的维护边界适配组织架 “微服务”带来便利的同时，对开发⼈员⽽⾔，还带来了额外的挑战：如何快速启动完整的开发环境？开发的 需求依赖于其他同事怎么联调？如何快速调试这些微服务？ ⽽对于管理⼈员来说，也同样带来了⼀系列的挑战：如何管理开发⼈员的开发环境？如何让新⼊职的同事快 速进⾏开发？ 试想⼀下，要开发由 200 个“微服务”组成的云原⽣应⽤，会遇到哪些困难呢？ Localhost 时代 在单体应⽤的时代，对于开发者来说是极为友好的 ，�开发者使⽤本机运⾏应⽤，修改代码后实时⽣效，通过 浏览器访问 Localhost 实时查看代码效果。 单体应⽤和“微服务”应⽤不同，单体应⽤是 “ALL-IN-ONE” 组织⽅式，所有的调⽤关系仅限于在⾃身的类和函 数，应⽤对硬件的要求⼀般也不会太⾼。 ⽽开发“微服务”应⽤则⼤不相同，由于相互间的依赖关系，当需要开发某⼀个功能或微服务时，不得不将所 有依赖的服务都启动起来。随着微服务数量的增

阿里云开发者“藏经阁” 海量电子手册免费下载 特别鸣谢： 目录 作者 6 推荐序 7 前⾔ 9 序言 9 简介 13 Nacos 简介 13 Nacos 架构 17 Nacos 总体设计 17 Nacos 架构 17 Nacos 配置模型 21 Nacos 内核设计 28 Nacos ⼀致性协议 28 Nacos 自研 Distro 协议 38 Nacos 通信通道 Nacos ⾼可⽤设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 122 Nacos Naming 大规模测试报告 122 Nacos ⽣态 130 Nacos Spring 生态 130 Nacos Docker 年的阿里五彩石项目，自主研发完全可控，经历十多年双 11 洪峰考验，沉淀了高性能、 高可用、可扩展的核心能力，2018 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 Nacos，也有助于提高分布式系统的设计研发能力。 阿里巴巴中间件负责人 - 胡伟琪（白慕）

18 3.3 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2 4 零代码搭建本地 AI 前端 19 4.1 LobeChat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.2 步骤一安装 docker 8B 和 70B 模型。 图 2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 Figure 2: 各个大型语言模型发布时间线 5 1.4 基础概念 工具，分别包括：问答，图像，视频，AI 编程，AI 提 示词和 AI 大模型，一共梳理挑选共计 38 个 AI 工具，其中很多都是开源！ 2.1 问答 2.1.1 ChatGPT ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。

安装Node.js和npm 9.2 第一个Node程序 9.3 模块 9.4 基本模块 9.4.1 fs 9.4.2 stream 9.4.3 http 9.4.4 buffer 9.5 Web开发 9.5.1 koa 9.5.2 mysql 9.5.3 swig 9.6 自动化工具 10 期末总结 - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 移动应用的兴起，没有人用Flash开发手机 App，所以它目前已经边缘化了。相反，随着HTML5在PC和移动端越来越流行，JavaScript变得更加 重要了。并且，新兴的Node.js把JavaScript引入到了服务器端，JavaScript已经变成了全能型选 手。 JavaScript一度被认为是一种玩具编程语言，它有很多缺陷，所以不被大多数后端开发人员所重视。 很多人认为，写Ja 简单，并且JavaScript只是为了在网页上添加一点交互和动画效 果。 但这是完全错误的理解。JavaScript确实很容易上手，但其精髓却不为大多数开发人员所熟知。编写 高质量的JavaScript代码更是难上加难。 一个合格的开发人员应该精通JavaScript和其他编程语言。如果你已经掌握了其他编程语言，或者你 还什么都不会，请立刻开始学习JavaScript，不要被Web时代所淘汰。

的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点 SCA（软件成分分析） 有大量的重复组件或者三方库的依赖，导致安全漏洞被传递或者扩散， DB 轨迹查 询|实时 监测 MR 云原 生DB 统计 分析 物联网数据存储和查询 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并

Shiro 就足够了。对于它俩到底哪个 好，这个不必纠结，能更简单的解决项目问题就好了。 本教程只介绍基本的 Shiro 使用，不会过多分析源码等，重在使用。 Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用，其不仅可以用在 JavaSE 环境，也可以用在 JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成：认证、授权、加密、会话管理、与 Web 集成、缓 存等。这不就是我们想要的嘛，而且 Shiro SecurityManager 交互； 且它管理着所有 Subject；可以看出它是 Shiro 的核心，它负责与后边介绍的其他组件进行 交互，如果学习过 SpringMVC，你可以把它看成 DispatcherServlet 前端控制器； Realm：域，Shiro 从从 Realm 获取安全数据（如用户、角色、权限），就是说 SecurityManager 要验证用户身份，那么它需要从 Realm 获取相应的用户进行比较以确定用户身份是否合法； SecurityManager 注入 Realm，从而让 SecurityManager 能得到合法 的用户及其权限进行判断。 从以上也可以看出，Shiro 不提供维护用户/权限，而是通过 Realm 让开发人员自己注入。 接下来我们来从 Shiro 内部来看下 Shiro 的架构，如下图所示： Subject：主体，可以看到主体可以是任何可以与应用交互的“用户”； SecurityManager

语言社区开发者） 本分享包含大量目前尚处在早期开发阶段甚至概念阶段， 尚未获得广泛应用的技术。 仅为前景展望，不推荐用于当前立项开发的实际工程。 敬请注意 内容 • WASM 技术栈现状和 WASM 后端应用的构想 • MoonBit 语言介绍 • MoonBit 方案对 WASM 技术栈的作用 • 对 Kubernetes 提出的挑战 分享者 • 沙渺，大连本地独立开发者 • 语言社区早期参与者 The Rust Programming Language（中文纸质版）译者3 • MoonBit 语言社区开发者 官方标准库代码、教程资料编写者 WebAssembly (WASM) WASM 现状 • 1.0 MVP 已稳定（2017）已被 Web 前端应用实际接受 • 有后端应用潜力，但更多具体疑问仍待解答 • 问题集中在扩展特性（features）、外部语言接口（FFI）、 扩展（例：wasm-gc target） • 直接对接 WASI 系统接口标准 MoonBit 作为 WASM 原生语言的作用 新语言对 WASM 后端技术栈的意义 • 封装，或者说“过顶”开发思路（OTT，over the top） • 有限使用 WASM 特性，基本只当作 ISA（指令集） • 绕过 WASM 低级概念，转而使用语言的高级概念 • 牺牲语言互换性，换取 WASM 下立刻应用高级特性

& 纵向隔离 逻辑隔离 & 物理隔离 选型 原因 编程语言 Golang/typescripts Kubernetes go 生态最为成熟，ts 主要前端 框架 Kubebuiler/react/nextjs/go-restful/ 开发CRD 最好框架，follow k8s 技术栈 计算 Containerd/cloud hypervisor/firecracker 短链路/强隔离/高安全性 避免出现僵尸服务器，僵尸 应用。 所有资源统一抽象 成资源池，应用欠费自动停 止 极高的稳定性和高可用性 加强业务稳定性 一台服务器最高可跑 上千个应用 极大提升协作效率与 业务开发效率，0运维 极其一流的产品体验 大量开发者热爱的产品 附录： 官网：https://sealos.io Github: https://github.com/labring