. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 558 22.6. F - 本书译本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 涵盖了 Rust 的关键字，附录 B 涵盖了 Rust 的运算符和符号，附录 C 涵盖了标准库提供的可派生 trait，附 录 D 涵盖了一些有用的开发工具，而附录 E 解释了 Rust 版本。在附录 F 中，你可以找到本书 的翻译版本，而在附录 G 中，我们将讨论 Rust 是如何制作的以及什么是 nightly Rust。 阅读本书没有错误的方式：如果你想跳过前面的内容，尽管跳过！如果你遇到任何困惑，可能 `&String` found reference `&{integer}` note: method defined here --> /rustc/4eb161250e340c8f48f66e2b929ef4a5bed7c181/library/core/src/ cmp.rs:964:8 For more information about this error, try `rustc

权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”，即生成看似合理， 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 （f）对抗攻击风险。攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据，隐蔽地 误导、影响，以至操纵人工智能模型，使其产生错误的输出，甚至造成运行瘫痪。 3.1.2 数据安全风险 （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 训练数据中如包含敏感个人信息和重要数据，应加强数据安全管理， 符合数据安全和个人信息保护相关标准规范。 （e） 使用真实、准确、客观、多样且来源合法的训练数据，及时过滤失 效、错误、偏见数据。 （f） 向境外提供人工智能服务，应符合数据跨境管理规定。向境外提供 人工智能模型算法，应符合出口管制要求。 4.1.3 系统安全风险应对 （a）对人工智能技术和产品的原理、能力、适用场景、安全风险适当公开， （d）研发者应评估模型算法潜在偏见，加强训练数据内容和质量的抽查 检测，设计有效、可靠的对齐算法，确保价值观风险、伦理风险等可控。 （e）研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求，评估人工智 能产品和服务能力成熟度。 （f）研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理，商用版本应 可以回退到以前的商用版本。 （g）研发者应定期开展安全评估测试，测试前明确测试目标、范围和安 全维度，构建多样化的测试数据集，涵盖各种应用场景。

AsyncHTTPClient() my_future = Future() fetch_future = http_client.fetch(url) def on_fetch(f): my_future.set_result(f.result().body) fetch_future.add_done_callback(on_fetch) return my_future Notice that the # It returns when the next yield is reached future = self.gen.send(self.next) def callback(f): self.next = f.result() self.run() future.add_done_callback(callback) The decorator receives a Future from async for url in q: if url is None: return try: await fetch_url(url) except Exception as e: print(f"Exception: {e} {url}") dead.add(url) finally: q.task_done() await q.put(base_url) # Start workers

AsyncHTTPClient() my_future = Future() fetch_future = http_client.fetch(url) def on_fetch(f):my_future.set_result(f.result().body) fetch_future.add_done_callback(on_fetch) return my_future Notice returns when the next yield is reached future = self.gen.send(self.next) def callback(f):self.next = f.result() self.run() future.add_done_callback(callback) The decorator receives try: await fetch_url(url) except Exception as e: print(f"Exception: {e} {url}") dead.add(url) finally: q.task_done()