编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 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 | | 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 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 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 13 方法和特征 67 13.1 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 13.2 特征（Trait） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 13.2.3 共享类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 13.3 派生特征 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 13.4 Exercise: Logger 75 14.3 泛型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 14.4 特征边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 14.5 impl Trait

监控告警 弹性扩缩容 高可用 负载均衡 客户环境 • 关注点分离：开发者关注应用本身，运维人员关注模块化运维 能力，让应用管理变得更轻松、应用交付变得更可控； • 平台无关与高可扩展：应用定义与平台层实现解耦，应用描述 支持任意扩展和跨环境实现； • 模块化应用运维特征：可以自由组合和支持模块化实现的运维 特征描述。 • Components：在 OAM 中，“应用”是由多个概念共同组合而成。第一个概念是： 应用组件（Components），它是整个应用的重要组成部分。应用组件既可以包括 应用运行所依赖的服务：比如 MySQL 数据库，也包括应用服务本身：比如拥 有多个副本的 PHP 服务器。开发者可以把他们写的代码“打包”成一个应用组件。 • Trait描述了应用在具体部署环境中的运维特征，比如应用的水平扩展的策略和 Ingress 规则，它们在不同的部署环境里却往往有着截然不同的实现方式。 举一 个例子，同样是 Ingress，它在 组件市场|仓库 平台运维特性 应用编排 运维特性编排 版本化 应用 • 两端解耦之后，两端方面都可以形成一个没有 私有PaaS特征依赖的市场，而强大的开源社区 比平台提供商自己还要强大，利用容器底座的 承载能力和OAM抽象化编排能力，可以不等排 期的构建各种特征的Paas。业务应用由于不依 赖于运维特性，也实现了标准化，也可以加入 组件市场，此时开放PaaS+开放应用市场可以 构建对应各种环境的应用了。

AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 及规律进行验证，并敏锐察觉数据异 常，提出了异常处理建议。 1、读取titanic遇难者名单excel 2、找出其中规律 任务 请读取所上传的tit 提供数据分析程序代码， 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析，但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率，但对 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1948 32.11 pickletools --- pickle 开发者工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1949 32.11.1 命令行语法 . . . . . . 如果给出，doc 将成为该 property 属性的文档字符串。否则该 property 将拷贝 fget 的文档字符串（如 果存在）。这令使用property() 作为decorator 来创建只读的特征属性可以很容易地实现: class Parrot: def __init__(self): self._voltage = 100000 @property def voltage(self): 将 voltage 的文档字符串设为”Get the current voltage.” @getter @setter @deleter 特征属性对象具有 getter, setter 和 deleter 方法，它们可用作装饰器来创建该特征属性的 副本，并将相应的访问函数设为所装饰的函数。这最好是用一个例子来说明： class C: def __init__(self): self

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1948 32.11 pickletools --- pickle 开发者工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1949 32.11.1 命令行语法 . . . . . . 如果给出，doc 将成为该 property 属性的文档字符串。否则该 property 将拷贝 fget 的文档字符串（如 果存在）。这令使用property() 作为decorator 来创建只读的特征属性可以很容易地实现: class Parrot: def __init__(self): self._voltage = 100000 @property def voltage(self): 将 voltage 的文档字符串设为”Get the current voltage.” @getter @setter @deleter 特征属性对象具有 getter, setter 和 deleter 方法，它们可用作装饰器来创建该特征属性的 副本，并将相应的访问函数设为所装饰的函数。这最好是用一个例子来说明： class C: def __init__(self): self

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 18.1. 面向对象语言的特征 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 底层的控制往往是难以兼得 的；而 Rust 则试图挑战这一矛盾。通过平衡强大的技术能力与优秀的开发者体验，Rust 为你 提供了控制底层细节（如内存使用）的选项，而无需承受通常与此类控制相关的所有繁琐细 节。 Rust 适合哪些人 Rust 因多种原因适合许多人。让我们看看几个最重要的群体。 开发者团队 Rust 已被证明是一个对于具有不同系统编程知识水平的大型开发团队协作而言，非常高效的 工具。底层代码容易出现各种微妙的错误，在大多数其他语言中，这些错误只能通过广泛的测 试和经验丰富的开发者的仔细审核代码来捕捉。在 Rust 中，编译器充当了守门员的角色，拒 绝编译包含这些难以察觉的错误的代码，包括并发错误。通过与编译器合作，团队可以将时间 集中在程序逻辑上，而不是追踪 bug。 Rust 也为系统编程世界带来了现代化的开发工具： • Cargo 是内置的依赖管理器和构建工具

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1982 32.11 pickletools --- pickle 开发者工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1983 32.11.1 命令行语法 . . . . . . 如果给出，doc 将成为该 property 属性的文档字符串。否则该 property 将拷贝 fget 的文档字符串（如 果存在）。这令使用property() 作为decorator 来创建只读的特征属性可以很容易地实现: class Parrot: def __init__(self): self._voltage = 100000 @property def voltage(self): @getter @setter 25 The Python Library Reference, 发行版本 3.13.0 @deleter 特征属性对象具有 getter, setter 和 deleter 方法，它们可用作装饰器来创建该特征属性的 副本，并将相应的访问函数设为所装饰的函数。这最好是用一个例子来说明： class C: def __init__(self): self

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1978 32.11 pickletools --- pickle 开发者工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1979 32.11.1 命令行语法 . . . . . . 如果给出，doc 将成为该 property 属性的文档字符串。否则该 property 将拷贝 fget 的文档字符串（如 果存在）。这令使用property() 作为decorator 来创建只读的特征属性可以很容易地实现: class Parrot: def __init__(self): self._voltage = 100000 @property def voltage(self): @getter @setter 25 The Python Library Reference, 发行版本 3.13.0 @deleter 特征属性对象具有 getter, setter 和 deleter 方法，它们可用作装饰器来创建该特征属性的 副本，并将相应的访问函数设为所装饰的函数。这最好是用一个例子来说明： class C: def __init__(self): self

DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt）