亿图脑图 MindMaster 产品分享 - 基于云的跨端思维导图软件
亿图脑图 MindMaster 产品分享 基 于 云 的 跨 端 思 维 导 图 软 件 用思维导图提升办公效率成为企业趋势 学习、创作和团队发展的基本单位就是思维和想法 有序的构建思维,让知识和想法结构化 让您和您的团队赢在起跑线上,思维导图就是专门为此而生。 梳理思维,抽象信息更直观 信息可视化 激发灵感,记录创意 捕捉灵感 2 知识点结构化,学习更高效 效率学习 团队赋能,效率倍增 学校、教育培训机构 政府机关、事业单位 各类企业(大、中、小型企业) 学生 老师 公务员 管理 销售 产品 运营 测试 分析 行政 HR 研究员 亿图脑图 MindMaster 一款基于云的跨端思维导图软件 亿图脑图MindMaster支持客户端、移动端、平板和网页版,文件可通过云端储存实现多端同步,拥 有全场景一站式思维导图解决方案,轻松创建、管理、展示、分享、协作您的作品。 用MindMaster,提升多场景效率 • 考试复习 • 知识传授 • 备课教学 • 课程培训 • 阅读感想 • 错题归纳 • 读书笔记 • 大纲梳理 • 灵感记录 • 经验沉淀 • 学习分享 • 逻辑引导 多端云存储 一端创作,多端同步存储和打开 团队管理 建立团队群,轻松共享管理团队文件,效率倍增 甘特图 项目活动可视化,实现高效项目管理 头脑风暴 头脑风暴模式,捕捉亮点,即时生成脑图 核心优势:一端创作,多端同步0 码力 | 15 页 | 4.01 MB | 1 年前3网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 2021
领先的数字化转型技术与服务提供商 网易数帆是网易集团旗下 TO B 企业服务品牌,定位于领先的数字化转型 技术与服务提供商,为客户提供创新、可靠的国产软件基础平台产品及相 应技术服务,业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域,旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线,致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构,快速应对新一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 等诸多大中型客户。 以“开放、开源、跨云”为技术理念,网易数帆大力推动技术研究,先后取 得“工信部云计算服务能力标准首批试点单位”、“国家企业技术中心”、“信 通院云计算标准和开源推进委员会成员”、“信通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时,网易数帆积极推动跨厂 商的数字化技术融合发展,与AWS、阿里云、百度云、华为鲲鹏云计算、 浪潮、新华三等多家企业完成技术兼容性认证。 HISTORY 升级轻舟云原生软件生产力平台及有数全链路数据生产力平台;发布金融分布式、金融大数据、零售大数据、制造业智慧供应链等行业解决方案。 发布轻舟低代码平台 2.0 。 大数据开源项目 Kyuubi 全票进入 Apache 软件基金会孵化器。 有数 BI 个人版永久免费;发布机器学习平台、消费者运营平台、标签画像、流量分析等产品。 2020 2021 发布轻舟云原生软件生产力平台、有数全链路数据生产力平台。0 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前32023年中国基础软件开源产业研究白皮书
www.iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围,是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中,参与者可以共享、协作完成开发, 正好与基础软件庞大的开 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 开放,任何人可以查看、使用、贡献,同时,使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件,拥有技术 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 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0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前3中国开源软件产业研究报告
来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 摘要 SMS 开源与云计算:开源软件与云计算产业既有互相促进的良性合作,也有因利益纠纷带来的冲 突和矛盾。一方面,云计算产业的大量的基础软件都是开源软件,开源生态为云计算行业的 产品创新提供了持续的动力,而云服务企业的平台也为众多开源软件提供了市场分发渠道; 另一方面,由于全球范围内普遍存在云企业托管开源软件后不回馈开源社区的情况,二者的 发展理念也存在一定矛盾。 等 各种主体,聚焦企业开源领域,企业开源与商业化并不矛盾,开源软件的“引流”作用能够 帮助企业实现周边产品的增收、市场影响力的提升以及产业生态的协同构建。 3 开源软件概念铺陈 1 开源软件与云计算的关系 2 3 开源软件基金会前瞻 5 中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版,机械工业出版社 好的软件作品,往往源自于开发者的个人需要——按说这是显而易见的(正如 分企业已经为开源软件产业领域提 供了丰富的经验,例如在1993年成 立的RedHat公司以及在2008年开 源的谷歌Chromium浏览器内核架 构,本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期,云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术,开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 一种开放、非私有的软件开发 和运营方式的探索 • 但以美国市场为代表,80-90年代期间0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前3全球开源发展态势洞察(2023年第八期)
Service Mesh)是一个轻量级、 可扩展的云原生服务网格项目,旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案,包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务,以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出,同年加入云原 生计算基金会(CNCF)。不久后,该项目成为 云原生计算基金会(CNCF)沙箱级别的项目。 2022年初,OSM正式发布v1.0.0版本。 近日,OSM维护团队宣布OSM不再发布新的 版本,团队将转向与Istio社区共同合作,来推 进Istio的发展。此外,OSM向云原生计算基 金会(CNCF)申请进行项目归档,目前还未 真正执行。 KSOC推出业内首个实时 Kubernetes安全态势管理平台 近日,KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 兼容,并进行了各种其他改进和错误修复,版 本特性更新如下: • 兼容Kubernetes1.27; • 支持容器插件,如WebAssembly(WASM) 和gVisor容器沙箱; • k0s将用自建的镜像来运行所有的系统组件; • 支持控制Helm chart的安装顺序。 全球开源态势洞察|第十期 03 Azure AKS正式推出网络方案 Azure CNI Overlay Azure CNI Overlay可以利用覆盖的网络来降低0 码力 | 22 页 | 1.99 MB | 1 年前32023 中国开源开发者报告
与“磁力链开源” Mistral 8x7B 两大神作,也凭借不输 GPT-4 的实力,将 LLM 狂 潮卷到天际。 四、 Stable Diffusion 和 Midjourney 这两大图像生成系统 的出现,极大地拓展和加速了 LLM 在计算机视觉领域的应 用,它们突破了传统图像生成方式的局限,仅需要用户提供 文字描述,就可以生成高质量的数字艺术作品。它们的图像 生成质量、样式多样性和用户便捷性都是极大的突破。这为 LLM 能够更加接近于人类智能。 九、 AI 原生,目前还没有明确的定义,大致是说,不同于当前 各种应用在原本的基础上增加 AI 能力,使其智能化,但 它的智能只充当了“辅助”角色;在 AI 原生的语境下, LLM 从一开始就是应用的中枢,应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最 经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期,明确 的概念 新媒体运营 鱼仔,OSCHINA 新媒体运营 诺墨,Gitee 开源社区产品负责人 张力文,Gitee 公有云研发负责人 李泽辰,Gitee 主编 李涛,APUS 董事长兼 CEO 特邀评论员: 陈天舟,Bytebase 联合创始人/CEO 王春生,禅道软件公司创始人 冯若航,Pigsty 作者、磐吉云数创始人 叶金荣,GreatSQL 开源生态负责人 杜天微,狮偶编程语言作者 江湖评谈,多年 .NET0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前32021 中国开源年度报告
版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 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 ……………………………………………………………………………………………… 102 5.4 Zilliz ………………………………………………………………………………………………… 103 5.5 EMQ 映云科技 …………………………………………………………………………………… 104 5.6 AppFlowy ………………………………………………………………………………………… 105 5.7 Confluent 五、中国开源走向世界,塑造新时代影响力 …………………………………………………………… 117 六、开源新创投资持续发光发热 ………………………………………………………………………… 117 七、开源操作系统迎来新一轮繁荣期 …………………………………………………………………… 117 八、Rust 迈上新征程 …………………………………………………………………………………… 117 九、AI & 低代码将会如何改变开源,值得关注0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前32021 中国开源年度报告
development frameworks used, unsurprisingly, are Tensorflow and PyTorch. 3.18 云原生组件/工具 / 3.18 Cloud-native components/tools 云原生组件/工具的使用中,Kubernetes 一枝独秀。 Kubernetes stands alone in the use of cloud-native NixOS/nixpkgs Punch Chart for Work Time Distribution 每一位开发者在使用 Linux 的过程中想必都遭受过软件包版本冲突的痛苦折磨。NixOS 系统 以非常出色的包管理工具获取了一大批粉丝。一年过去了,NixOS/nixpkgs 仍然以非常高的 活跃度位居榜单前列,期待未来有更出色的表现。 Every developer who has 移动端语言(Android/Objective-C/Swift)在 2021 年仍难以重现往日的辉煌,仅剩下 Android 以 1.89% 的占比留在第十名,这与跨平台开发框架和各类小程序越来越流行不无 关系,移动端原生 App 在未来的发展路线会是怎样?这个问题值得持续关注。 Note: The Android development languages are Java and Kotlin, summarised0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前32024 中国开源开发者报告
年,中国在开源人工智能模型领域的崛起和变革成为全球瞩目的焦点:从学术到产业, 从技术到生态,中国通过自主研发和协同创新,逐步完成了从“追随者”到“引领者”的转变。 这种转变不仅是技术实力的体现,更是中国人工智能生态系统快速完善的真实写照。以下,我们 将从崛起与变革两个维度,探讨中国开源模型在这一年取得的重大成就和未来展望。 崛起 从“追随者”到“引领者” 2024 年,中国学术界和产业界大力推进自主研发,在技术创新和模型能力上实现了显著飞 GCT、F5-TTS 。 这一趋势表明,模型的竞争已经从单纯的规模比拼转向应用场景细化。为了更好地展现这一 演进路径,我们在 Hugging Face 的中文模型社群中对各个领域的开源模型进行了系统整理。 展望 2024 年,中国开源模型的发展展现了技术、生态和社会价值之间的深度协同。无论是从技 术创新到社区建设,还是从行业实践到合规探索,中国开源生态体系的完善正在为全球人工智能 发展注入源源不断的动力。 定要长期关注这个赛道。只有这样的对 象才能更有力地说明开源策略的重要性。 其次,我们得明确一点——大模型竞争的赛点是什么?常用的判断依据包括:技术的先进性, C 端用户基数,依赖这个软件的生态系统大小等等。其中哪个更关键一点? 技术先进是好事,但大模型领域的先进技术远没有达到能为大模型企业带来可观收入的程度。 整个大模型赛道还处在商业化的摸索阶段。这个时间点上的“技术先进性”更多是用于公关宣传0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告
是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统,专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法,从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表,LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现,成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域,GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化,实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类: 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计, 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行 组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。 除了选择专业的向量数据库,对传统数据库添加 “向量支持”也是主流方案。比如 等传 统数据库均已支持向量检索。 6 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到 端机器学习服务的云平台。 这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计,通常利 用 GPU 或 TPU 等硬件。这类工具可以显著提高训练和推理的速度, 使得处理大规模数据集和复杂模型变得可行。NVIDIA CUDA0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前3
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