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。 网易数帆依托网易二十余年互联网技术积累，系列软件基础平台产品和技 术方案，成熟应用于金融、零售、制造、能源、电信、物流等多个行业领 域，在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了 各行业客户的验证。目前已服务各领域头部客户百余家，包括工商银行、 数帆历程 关于数帆 数帆实力 荣誉资质 客户名录 客户口碑 业务全景 产品篇 网易有数 网易轻舟 网易易智 客户案例篇 解决方案篇 数据中台解决方案 业务中台解决方案 金融分布式解决方案 金融大数据解决方案 零售大数据解决方案 零售行业 金融行业 制造行业 综合行业 02 03 04 02 01 04 05 06 08 09 10 12 28 29 COMPANY 企业篇 COMPANY 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。

协作与创新，还能推动技术的普惠化，让更多的 24 / 111 人能够平等地享受人工智能带来的便利与机遇。 在未来，中国开源模型有望继续引领全球技术进步，为全人类的智能化生活提供更丰富的解 决方案与可能性。我们希望看到更多来自中国的开源 AI 团队“出海”，积极融入和参与全球人 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 111 大模型充当智能体的“大脑”，负责对任务进行理解、拆解、规划，并调用相应工具以完成 任务。同时，通过记忆模块，它还能为用户提供个性化的服务。 智能体为什么是“算力墙”前 AI 产品的最优解决方案？这一问题的底层逻辑包含两个方面。 1. LLM 是目前已知最好的智能体底层技术。 智能体作为学术术语由来已久，从上世纪的“符号、专家系统”【1】，到十年前风头无两的 强化学习（代表作 AlphaGo【3】），再到现在的 的出现，让各界越来越深刻地认识到，大模型没必要存储那么多知识，只需要如何使 用搜索引擎这个外部工具即可。大模型可以在搜索结果上做进一步的信息筛选和优化，而搜索引 擎弥补了大模型的知识缺陷，实现了 1+1>=2 的效果。 RAG 可以被理解为智能体的最简单形式。未来的智能体可以实现多种工具的混合使用，甚 至多智能体协作，这不是猜想，我们已经在学术界看到了惊艳的早期方案【6，7】。 “四把钥匙”解锁潜力

我国大语言模型市场规模有望达到 600 亿元。 十二、 如果要指出当前 LLM 种种“不成熟”中我最关切的，我会 说“LLM 解决方案”。 当前 LLM 行业面临的一个大方向上的问题是：还没有很好 地从“解决方案”的角度去做技术或者应用。 所谓“解决方案”，是指在设计和开发 LLM 技术和应用时， 首先明确用户的目标，然后围绕目标进行技术研发和应用设 计，并且它带有“整体解决”、“解决的不只是某个单点问题” 而不是成为“应付式”的工具。 “应付式”问题主要表现在以下几个方面：  LLM 往往是“一刀切”的，无法根据用户的具体需求进 行个性化定制。  LLM 往往是“碎片化”的，无法提供完整的解决方案。  LLM 往往是“被动式”的，需要用户不断完善输入。 什么意思呢？就是我找 AI 是要解决实际问题的，但它往往都 是给我“应付”一下，直接交货了事了，而不善于去追问本质， 去了解细节， 闻问切”全套去引导，了解具体情况，最终再给出切实可行的 解决方案。 但回过头来想想，这个话题可深可浅，往浅了说，当前 LLM 产品可以帮助人类翻译、润色一段文字、提炼论文核心内容， 这本身也是较为完整的解决方案；当前 LLM Agent、 LLMOps，甚至只是说开发者的各种“工程化组合骚操作”， 实际上已经可以把不同模型、不同模态、不同工具和知识源整 合，正是在往“提供更完整的解决方案”这一方向上的发展。 1 1

Nutanix推出Kubernetes数据管理平台 Nutanix Data Services for Kubernetes Mirantis发布轻量级Kubernetes发行版k0s v1.27 Azure AKS正式推出网络方案Azure CNI Overlay 02 02 02 03 03 03 Envoy Gateway v0.4发布 OpenYurt v1.3.0发布 Rainbond v5.14.0发布 Prometheus 微软将用近一年时间完成对0-day Secure Boot漏洞的修复工作 06 06 04 开源热点 芬兰南萨沃计划建立开源能力中心 Decidim参与式民主的开源平台正在被日本广泛使用 图林根继续支持开源替代方案 07 07 08 09 10 11 16 06 开源创业企业 PingCAP平凯星辰 07 开源报告 开源软件国家情报报告-捷克 05 开源法律速览 案例分享：全国首例GPL抗辩获得支持案 将经历四个阶段的开发周期预计到2026年开始 投入使用。 OSM（Open 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

的自动布线器。 Pcbnew 提供专门用于生产超高频微波电路的选项（例如梯形和复杂形式的焊盘，印刷电路上线圈的自动布局等）。 1.2 主要设计特色 Pcbnew 中最小的单位是 1 纳米。所有尺寸都存储为整数纳米。 Pcbnew 可生成多达 32 层铜，14 层技术层（丝印层，阻焊层，元件粘合剂层，焊膏层和边缘切割层）以及 4 个辅助 层（图纸和注释），并实时管理飞线指示（飞线）丢失的布线。 Pcbnew 支持几种库，每种都由“插件”支持： • KiCad - 以 .pretty 格式存储在本地文件系统上的本机 KiCad 封装库（包含 .kicad_mod 文件的文件夹） • Github - .pretty 格式的原生 KiCad 封装库，作为 Github 存储库在线存储 Pcbnew 4 / 163 • 旧版 - 旧式 KiCad 封装库（.mod 文件） • Eagle • 您只能在本地磁盘上写入 KiCad .pretty 封装库文件夹（以及这些文件夹中的.kicad_mod 文件）。 • 所有其他格式都是只读的。 允许在不同的库中具有相同名称的封装。封装将存储为库 和封装名称的组合，以确保从相应的库加载正确的封装。 有两个封装库表：全局表和项目表。 2.3.1 全局封装库表 全局封装库表包含始终可用的库列表，与当前加载的项目文件无关。该表保存在用户

器。 Pcbnew 提供专门用于生产超高频微波电路的选项（例如梯形和复杂形式的焊 盘，印刷电路上线圈的自动布局等）。 1.2. 主要设计特色 Pcbnew 中最小的单位是 1 纳米。所有尺寸都存储为整数纳米。 Pcbnew 可生成多达 32层铜，14层技术层（丝印层，阻焊层，元件粘合剂层， 焊膏层和边缘切割层）以及4个辅助层（图纸和注释），并实时管理飞线指示 （飞线） 丢失的布线。 PC 该库。 Pcbnew 支持几种库，每种都由“插件”支持： KiCad - 以 .pretty 格式存储在本地文件系统上的本机 KiCad 封装库（包含 .kicad_mod 文件的文件夹） Github - .pretty 格式的原生 KiCad 封装库，作为 Github 存储库在线存储 旧版 - 旧式 KiCad 封装库（.mod 文件） Eagle - Eagle封装库（包含 .fp 注意 您只能在本地磁盘上写入 KiCad .pretty 封装库文件夹（以及这些文 件夹中的 .kicad_mod 文件）。 所有其他格式都是只读的。 允许在不同的库中具有相同名称的封装。 封装将存储为库 和 封装名称的组 合，以确保从相应的库加载正确的封装。 有两个封装库表：全局表和项目表。 2.3.1. 全局封装库表 全局封装库表包含始终可用的库列表，与当前加载的项目文件无关。 该表保

为大模型提供高效的存储和检索能力 大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 Python 为代表 5 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 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 相比前边的大模型框架和微调，一言以蔽之： 、 11 / 32 LLM 基础设施：大模型训练平台与工具 大模型训练平台与工具根据其性质不同，可分为以下几类： 这些平台提供了从模型开发到部署的综合解决方案，包括计算资源、 数据存储、模型训练和部署服务。它们通常提供易于使用的界面，支 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 凭证存储 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . @xff2016 @Geno1024 @IceNature 7.13 替换 @Gnahceg @xff2016 @Geno1024 @IceNature @oldsharp 王波 7.14 凭证存储 @leo108 7.15 总结 @leo108 8. 自定义 Git 8.1 配置 Git @spacewand er @neo1218 @IceNature @branchzero 8 以便你能够全身心投入 Git 的怀 抱。 第十章 深入 Git 隐晦而漂亮的实现细节。现在，你已经知道所有有关 Git 的知识， 能够熟练运用 Git 的强大优雅 的功能。接下来，你可以继续学习 Git 如何存储对象、 Git 的对象模型是怎样的、打包文件的细节、服务器协议 等更多知识。 本书自始至终都将引用本章的内容，以便你能够在当时就可以深入了解。 但是，如果你像我们一 样希望深入学习技术细节，你可能想先阅读第十章。我们将选择权交给你。

其他类型的合并 Rerere 使用 Git 调试 文件标注 二分查找 子模块 开始使用子模块 克隆含有子模块的项目 在包含子模块的项目上工作 子模块的技巧 子模块的问题 打包 替换 凭证存储 底层实现 自定义凭证缓存 总结 自定义 Git 配置 Git 客户端基本配置 Git 中的着色 外部的合并与比较工具 格式化与多余的空白字符 服务器端配置 Git 属性 二进制文件 迁移到 Git Subversion Mercurial Perforce 一个自定义的导入器 总结 Git 内部原理 底层命令与上层命令 Git 对象 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 @xff2016 @Geno1024 @IceNature 7.13 替换 @Gnahceg @xff2016 @Geno1024 @IceNature @oldsharp 王波 7.14 凭证存储 @leo108 章节 译者 审校者 7.15 总结 @leo108 8. 自定义 Git 8.1 配置 Git @spacewander @neo1218 @IceNature @branchzero

在工作区中，最重要的部分是图像。 你可以在 文件 菜单中新建图像或者打开已有图像。Krita 会自动把图像复制成一份 临时的工作副本打开，所有编辑工作都在此工作副本中进行，直到你保存时才会写 回存储器覆盖已有文件。你可以在 Krita 里把图像另存为新文件，或者保存增量副 本。 一个图像文件包含多种数据，如图层、图层和图像的色彩空间、画布尺寸、元数据 如创建者、创建日期、DPI 等信息。Krita net] Hugin 使用教程 [https://www.davidrevoy.com/article314/autostiching-scan-with-hugin] 其他 Krita 不具备“存储为 Web 所用格式”，使用 Image Ready 处理 GIF 帧进行或者为网页切割图像等 功能。 结语 通过学习本页的知识，你应该可以在短时间内熟悉 Krita 的使用。如果你觉得还有其他方面需要 Ctrl + 鼠标左键 一项，在弹出的选 单里将它设成鼠标右键 。 备注 Krita 3.0 之后已经预装了一组兼容 Paint Tool SAI 的画布输入方案，配合同样是预装 的兼容 Paint Tool SAI 的快捷键方案使用，可以让 Krita 使用和 SAI 接近的快捷键。 防抖 在使用手绘笔刷工具时，防抖和笔画平滑功能会显示在工具选项面板。“基本”模式 在大多数数位板下效果良好；“最大”模式和