程的常用功能进行系统而简明的介绍，帮助你建立使用 Krita 的正确习惯，减轻自学困难，提高创作效率。如果你想要参加 Krita 项目的工作，为社区撰写文档、进行翻译、提供技术支持，我们也为你准备了参与者手册。 当前本网站的中文搜索功能尚未完善，如果无法搜索到所需内容，请下载离线版本的epub/PDF电子书，然后使用文档阅读器内建的搜索功能进行搜索。 下载离线文档：本站下载(epub)[https://docs org/repo/flathub.flatpakrepo flatpak --user install flathub org.kde.krita ## Snap 版本 Krita 开发人员并未亲自参与 Snap 版本的构建工作。Ubuntu Snap 的开发人员虽然提供了 Krita 的 Snap 软件包，但它们往往不是最新版本。要使用 Snap 版本，你必须先安装 snapd。它在 Ubuntu 分镜头脚本包括了一系列的图像和拍摄指导说明，它按照场景描绘出一部影片的大致轮廓。场景图像可以配有文字以提供额外的信息，例如：对话、动作说明、影视制作的相关细节等。分镜头脚本广泛用于影视作品的前期规划阶段，以便让项目的参与者把握作品的制作方式和需求。分镜头脚本也经常用于制作团队逐个场景地讨论作品的构成，以便在进入实际制作之前进行必要的改动。 Krita 的分镜头脚本面板包含了用于创建和管理场景的工具，为故事的规划提

一方面，是开源这么多年一直持续的上升势头。而另一方面，则是我们的一个猜测：疫情以来，越来越多的人开始远程办公，事实上促进了更多的人有机会“斜杠化”，也就是在一台电脑面前方便地切换多种身份，以异步的方式处理多种事务，从而增加了开发者参与开源的时间和机会。 当然，同样由于远程办公，虚拟世界在人类生活中的占比，变得更大了。这样是否更好，还会引发哪些问题？作为站在隧道口的人类，其实是猜不透的。 ### 2. 中国开源崛起以及开源世界分裂的趋势 并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告，我们有如下一些重要发现： - 开源参与者的主力依旧是 20–39 岁人群，相比去年比例仍在上升，而在开源社区的年龄分布中，20–30 岁人群占据了 64%，说明开发者的年龄仍在趋于年轻化； 相较于 2019 年，今年参与调研的开发者中，还未工作的人群占了绝大部分，从参与者从事领域和职位分布也可以看出，这些“还未工作”人群多数指向学生群体，这和当前社会 以及大数据分析方向，占比分别为 10%、9%、9%，非技术人员以及其他行业的从业者占比均为 7%，说明开源已经越来越受到社会各界的关注； - 参与开源的形式由 2019 年以代码和测试为主转变为以代码和文档为主，社区和项目正在意识到文档的重要性，更多开源贡献者投入到了文档撰写中； - 开源活动的参与频率相较往年有所上升，这与国内愈发繁荣的开源氛围和逐渐丰富的开源活动也有关系。81% 的开发者认为开源活动对促进和推动开

业生态的国家战略；年底金融行业开源指导意见的出台，带来了金融等关键行业推动开源的良好氛围。大型金融机构、电信企业与公共事业都加速了推动企业内开源的组织建设和人员投入，一些大型机构也开始成为开源社区的参与者和贡献者。 在供给侧，大型科技企业与开源创业企业双核心成为开源创新、贡献与能力主体。前者在这一年加大了开源的力度，以华为、百度、阿里、腾讯为代表的企业相继用更加开放的姿态建设重量级开源项目与社区 贡献度排名前列；开源创业企业在这一年获得了资本市场的高度认可，开源软件企业的场景服务能力大幅增强。 从中国的开源整体发展来看，中国开发者的影响力在加速增长：开发者对开源关注度持续升高，参与开源的人数持续增长，参与质量提升显著。这构成了中国开源产业的人才基础。从贡献度来看，中国顶级开源项目的贡献度逐年增加，中国在国际开源事务中影响力日渐提升，并在国际社区中增加了贡献度。 • 国人主导的开源高性能 平台的数据分析，以及问卷调查，勾勒 2021 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如何参与开源、地域分布情况、工作模式、参与开源的收入等情况。 ## ？你接触开源的时间 ### 8.6 % ## 接触开源超过十年 开源在国内流行实际上时间不算长，超过 70% 的开发者参与开源时间在 5 年以下，但有 8.6% 的受访者接触开源时间超过 10 年，这个结果还是出乎意料的。

26 3.17 AI 开发框架 …… 26 3.18 云原生组件 / 工具 …… 27 4 开源社区参与现状 …… 27 4.1 首次参与 / 转而参与开源项目的原因 …… 27 4.2 检索开源项目的原因 …… 29 4.3 参与开源社区的工作 …… 30 4.4 接触开源的时间 …… 31 4.5 在开源中的时间投入 …… 32 4.6 开源社区的交流方式 9 开源项目是否集成 RPA（机器人流程自动化）…… 36 4.10 开源活动 …… 37 4.11 聊天运维工具 …… 38 4.12 度量开源社区的必要性 …… 39 4.13 参与者所了解的基金会 …… 42 4.14 受访者对开放原子开源基金会的期待 …… 43 4.15 企业对开源的贡献 …… 44 5 总结 & 致谢 …… 45 021 中国开源年度报告数据篇 年中国开源世界的地图。 这份问卷是每年中国开源年报的重要一环，不基于调研的分析报告不过是纸上谈兵。问卷从两个角度展开，其中包括个人信息（包括工作信息和开发者技术信息）和开源社区参与情况，与往年不同的是，今年我们加入了开源社区度量和开源商业化相关的话题，欢迎大家参与问卷并发表自己的想法。 通过 44 项左右问题的统计调查与分析,我们希望能够还原出当前中国开源社区的真实现状,从而为开源的后来人提供权威的参考。 调查对

四种预测工具的正面对决 预测市场真的比其他预测方法更准吗？我们可以横向比一比。 对比维度 民调 专家预测 AI模型 预测市场 信息来源 随机抽样的自我报告 个人经验+领域知识 历史数据+模式识别 所有参与者的分散知识 激励机制 无(免费回答) 声誉 无(算法驱动) 金钱(说错会亏钱) 更新速度 数天到数周 不定期 取决于训练周期 实时 抗噪声能力 弱(社会期望偏差) 弱(确认偏差) 中等(依赖训练数据质量) 有独家信息或更强分析能力的人参与，他们就是逐利的「聪明钱」，他们的交易行为会不断修正市场价格，把它推向更接近真实概率的位置。 经济学家管这叫「边际交易者假说」：决定市场价格的不是所有参与者的平均水平，而是那些最知情、最积极交易的边际参与者。大多数人可能对事件一无所知，但只要有少数知情者愿意下注，价格就会被推向正确方向。 当然，预测市场也不是万能的。它表现好有前提：参与者足够多、流动性足够深、信息可 以被分散获取。一旦参与者太少（比如一个冷门话题），或者信息高度集中在少数人手里（比如加密货币内部消息），准确率就会断崖式下跌。 2025年5月的教皇选举就是一个典型的反面案例。Polymarket给最终当选者Robert Prevost的概率仅有 0.3% ，而呼声最高的Pietro Parolin也不过 28%左右。原因很简单：红衣主教秘密会议的信息极度封闭，外界根本无从获取有效信息，预测市场的信息聚合机制失去了用武之地。