apache2.0开源如何商用

大家好，我是热爱开源的郭大侠，上期视频发布以后啊，很多小伙伴就在问我说，大侠，我们把这个项目捐到安帕奇，然后成紧急项目了，最后我还不能把它做商业化，又不能叫这个名字，那我怎么去养活这些做开源的小伙伴呢？ 其实是有办法的啊，开源的商业化在国际上面一共有四种比较常见的办法啊，第一种呢叫做欧鹏蔻，然后提供周边的商业产品服务， 比较典型的就是克劳顿啊，大家其实能看到哎，这个哈杜普本身是开源的阿帕奇卡杜普，但是呢，普拉德公司在上面提供了很多的商业组件，比如说克劳多尔麦内置啊，据这个组建呢，大家可以更方便的去管理哈杜鲁吉群， 同时他能给提供一个商业的稳定版本，让大家去使用啊，你可以用商业的，这个你可以用开源的，但是用开源的可能不够稳定，所以你不得不用，呃，利用克劳顿的这个好，杜甫来去更方便的管理集群呐，整个去做管理样啊，管理各种各样的东西。 所以这个是第一种模式，也是比较多的，叫开放核心，提供差异化的商业产品啊。第二种方式呢，就是我们叫做普洱三生能思维思，就是基于这个开源的东西，我们提供专业服务，现在也有很多的公司 去提供这种专业服务，来去帮助大家使用开源的这个组别，特别是原生的一些团队啊，像不是啊，不是阿帕奇系列的啊，比如说工厂啊，其实他的模式跟这个就是类似了，收你的这个服务费，每每年啊，他本身工厂开， 但是我要收你这个订阅的这个服务费来提供更好的服务给你，否？问你一个数据出现问题没有？没有办法更好的支持，对吧？所以第二个就是叫做 perfer。 第三个呢，其实啊，不是特别多见，但是也有啊，比如就叫做 host 啊，托管啊，我是这个原创团队， 那么我提供一个嗑唠的，你上我这个嗑唠的，无论我这个嗑唠的是在这个工友园，还是在我自己机房里面提供一个这个服务，你只要上了嗑唠，你就可以直接去使用了，你不用去想，那中间我去把我整个的这个服务去卖的是好，保证你的各种各方面这个使用更方便。 那这个呢，就是第三种方式啊，叫做 hostyle。 那么第四种还有啊，这个更复杂一点，它叫 mokeen， 类似这个不在 iphone 七体系里面呢，大家能看到比较熟悉的就 就是酷狗的安卓，对吧？啊，安卓是开源的，但是其实他会提供一个马克林佩斯，大家会在里面去发布自己的 app 啊应用啊，最后我通过啊，马克林佩斯来去收这个钱。 那同样的，如果你他做了一个开源的项目，那最后他做成一个大的底层的一个平台模块，那么上面有其他开发者激励模块和这个生态去开发东西，那么你就可以收这个啊，中央 mokplays 的这部的钱，这个也是一种方式， 所以开元呢，很重要的就是把整个社区做起来，把我们代码做起来，那么后面有很多种变现 方式，现在国内啊，现在国际上呢，一共有四种这种方式啊，我在知乎上也篇文章啊，如果大家比较感兴趣可以去访问我的知乎的名字啊，就是搜一下郭伟这个名字， 然后在知乎里面能看到我一个叫开元新路这个专栏，里面有很多的一些开元的这方面的一些具体详细的文字， 可以到里面去看。开源不能够光只是一门心思去把代码开放出来，他还是需要有一个商业生态和整个商业转化才能更加的持久的。我是热爱的开源的郭大侠，欢迎你点个赞或者给我做转发，我们一起把开源做的更好。

啊，大家好，这里是零度解说，就在昨天，马斯克兑现了他上周的承诺，正是开源旗下首个大圆模型 gook， 他总共有两百九十六 gb 的大小，我现在已经下载将近一半左右了，我是通过此类链接进行下载的，速度还是挺快的。 这个大雨模型它是拥有三千一百四 g 参数的专家混合型模型，包含权重和网络架构都是完全免费开源的。 这时的 glock 成为迄今为止参数量最大的开源大于模型，像之前卖到开源拉姆拉爱大于模型也就只有七百亿参数，也就意味着 glock 开源的参数体量是他的四倍之多， 而且像这个非常有名的 mischer， 八成七 d 开源模型，他也仅仅只有一百二十亿参数，所以他们的数据体量相当还是非常大的。由于 glock 他是完全开源的，所以 用它来进行各种应用开发，或者直接拿来微调商用也都是没有任何问题的。如果你想获得这个目前最大的开源 ai 大元模型的话，那么可以打这个链接进入到零度薄荷上， 链接会发到视频下方，打开以后，然后我们接着往下拉，然后下方有一个 group 开源模型下载后面有个磁力链接，然后通过这个 bt 总值下功进行下载。 如果你没有这款工具的话，那么到时打这个链接来进下载，我上方提供下载链接了，下载安装好以后，然后回到这帖子上，通过这个链接就可以进行下载。目前下载是不是每秒十三兆左右，我大概还需要两小时左右可以才能下完。目前下载的人很多啊，来自世界各地上都有， 你看下面都是技能在下载。不得不说啊，马斯哥确实一个人说到做到的牛人啊，因为就在上 走，他就在推的平台上发电，公布一周以后， xl 将会公布 vlog， 大约模型七天以后，他果然如期开园了，而且项目一经上线，就已经在 github 上狂了两万多个 stars 了， 这个热度还一直在猛涨。通过官网发出信息为看得那个基本模型是在大量文本数据上训练的，没有针对任何特定任务进行微调。 三千多亿参数的木偶模型，也就是专家模型，其中有百分之二十五的权重，他是在给定代币上处于活动状态的。这个大于模型的训练，他是开始于二零二三年的十月份， xs 通过 jacks 和洛斯德之上的自定义训练对战从头开始训练的。这是 xl 开运的 groc， 装走的是阿帕奇二点零的许可，因此大家可以自由使用修改或者分发软件等等。马斯科就是大气啊， 就如同他之前开源的电动汽车的世界图纸一样，人家完全不怕你 copy 啊。这个觉悟确实是很多企业家望尘莫及的。在一周以前，当马斯哥发布开阅公告以后，他也不忘嘲讽 open a 一凡他是这么说的， 快告诉我们更多有关 open a 的 open 部分，言下之意就是 open a 你啥时候开源呢？ open a 却通过俏 gbt 做的盆满钵满的，他怎么可能是个开源啊，开源是不可能的， 所以之前马斯克还半开玩笑的说的， open a 应该叫 close ai， 因为你家的虽然名叫 open ai， 但是你一点没有开源意识啊，所以应该改个名字就不要叫 open ai 了。 马车的就喜欢跟人在网上打嘴炮。还真别说，我昨天刚看到一则新闻，说这个叉 g b t 啊，他大元模型确实存在深优化的，因为就在前两天，南加州大学的 研究团队爆出一项重磅消息，他们通过一种攻击方法，成功破解了欧本原最新版的俏 gbt 模型 gbt 三点五俱乐部的参数模型。结果他们发现俏 gb 三点五俱乐部他们可能只有七十亿的参数，也就是七币。哎，不是，此前传闻了数百亿甚至上千亿。 因为蓝加州大学团队，他们利用一种名为说服的麦子锦屏的攻击方法，这个方法可以从敲击 bt 的 api 调用中获取足够多的输出样本，从而推动出模型的特征。下料维度大概是四千零九十六至四千六百零八。 因为根据已知信息，四千零九十六或者是四千六百零八的嵌入下量维度，他对应的仓储规模大概就是七十亿。因为目前几乎所有已知的开元大魔镜中，比如像拉莫爱或者 mischor， 他们嵌入下量维度四千零九十六的时候，都 大约是七 b 参数的规模，如果是其他比例的话，那么就会造成网络过宽或者过窄，这种情况已经被证明对模型性能不利。因此南加州大学团队指出，他们可以推动出 gbt 三点五通透部的参数规模也就在七 b 左右，除非是木架构可能不同。 其实在几个月之前，在微冷的 cod future 论文里，就一把线首数当成的 gbt 三点五模型，他的参数大概是二十 b， 但是在后续的论文版本中，他们又删除这些信息，这一发现与之前流传的两百亿甚至是一千七百五十亿参数规模传闻相差甚远了。所以就不仅引起了人们的猜想， 敲的 gbt 最初两百亿的参数是否来自误重或者是 open a 之后是否对模型进行了压缩？他们为什么要一直刻意隐瞒跳 gbt 真实的训练规模？但是无论真相如何， ok， 也在模型优化方面，他们确实拥有着强大的技术力量。那么南家洲团队他是怎么扒出叉 gbt 未公开的配置的呢？这就要说到现代语言模型中他不愿存在的 soft mate 金屏，但确实放过网络处理完输入，他会得到一个低尾的特征像量， 这个特征项量在经过 softmax 转换就会得到最后的概率分布输出。问题就出在这个 softmax 这里，因为矩阵的字最多只能等于特征项链的纬度，所以大模型的输出空间四十三被限制在一个低位的线径值空间里。 这就像好比是无论的衣柜里有多少件衣服，最后能穿出去的搭配其实是有限的，这个衣柜的大小就取决于你的特定下来维度的有多大。蓝加大团队就抓住了这一点，他们发现只要从 a p i 调用中获得到足够多的输出压 样本，就足以拼凑出这个大模型的特定下来维度。有了这个特定下来维度，就可以进一步推动出大模型的参数规模，从而还原出完整的概率输出，在 api 接口悄悄更新时候也能发现变化，甚至可以根据输出判断来自哪个大模型。而且更狠的是， 推测特征限量维度并不需要太多的样本。以 open a 的叉 g p 三点五陀螺泵为例，采集到四千多样本就绰绰有余了，花费还不到一千美元。因为这种攻击方式他并不会完全窃取模型参数，也许他破坏性是有限的。 同时， open 也允许 api 用户检测到这个模型的变更，从而建立性能，并促使大模型公司提供更高的透明度。总而言之啊，这并非是个漏洞啊，而是一个促进大模型发展良机的切记。目前 open 官方还没有对这只攻击做出回应，但是为 他们是不会公开俏 gbt 的真实仓促规模，我们先拭目以待。这也许也是马斯克特别想要 oba 开源俏 gbt 的原因。作为开源支持者的马斯克，他以前作者卷入了 aig 的战场，开源大模型的换账，并用行动给出了答案。 当马斯克发布公开信息以后，扎克伯格也对这个 glock 做出了评价，他这么说的并没有给人留下真正深刻的印象。三千一百四十亿参数太多了， 你需要一堆的 h 一百 gpu， 不过我现在已经买下了。这里不得不提取的是， glog 大模型不是一般人整个随随便便跑起来的，因为我们可以看到在官方上他有提示， 由于模型规模较大，你需要有足够的 gpu 和内存的机器才能运气 glock， 而且它上面所做的足够的 gpu 不是一般的高啊，如果是包 比这亮化的话，最低就需要八块 h 一百显卡，可能有的人不怎么了解这个 h 一百显卡，我就给大家看下价格吧。 八字币写出了 h 一百单价差不多就到四点四万美金，折合人民币的话一张 h 一百显卡就需要三十多万元，折合新台币的话大概需要有一百十多万。 但是运行过了个大语言模型，最低都需要八张的二七一百显卡，你自己算一下大概需要多少钱吧。言下之意就是你需要花两百十多万的硬件设备才能给他跑起来。所以马斯克开源这个大语言模型， 他最大的意义就是他目前成为了最大的开源大于模型，是不是最强的我不知道，但是我一肯定的是他是目前最贵的开源大模型，穷人跌倒跑不起来，我们只能含泪止步。所以 glog 这个开源大模型，他注定只会被人用来商用户的微调， 个人选的话可能性不大，因为这个模型实在是太大了，运行成本太高了，所以刚才还在兴高采烈下载大模型的朋友们来跟我一样吧，把它删掉就可以了，下载了一只浪费硬盘空间。 当然如果你不差钱的话，或者你最好有这方面需求，那么你可以通过云上平台来进行搭建。 目前我看了一下，现在只有在窝球上有类似 gpu 的出租业务，他的链接会放视频下方，我们来看一下，因为他是按小时来计费的，所以说用来尝试一下也可以，我们来看他的价格呀。打开以后我们点上方有个云 gpu， 就这里了。第三个 遇到上方提示，在这个套餐里，他有部分或者完整的，因为打了 gpa 的虚拟机，适用于 ai 机器学习， ipc 视觉计算和视频生成，也可以作为裸机来使用。 选择以后咱们先往下拉，在下方这里可以选择不同的地点。选择以后，然后接下往下拉下方这里可以选择这个不同系统版本，像 davin 的零零格式的乌邦图等等都有。然后再往下拉下方，这里就比较关键了，就选择这个，因为打显卡的 来看一下他部分地区他是没有的，我们还得把这个地区改一下，改成美国纽约新泽西的吧。修改好以后呢，就往下拉，可以看到像这个英文达 a 一百，英文达 a 四十 a 幺六 l， 四十 s 都有啊，因为他是按小折加计费的，大家看一下 像这四百八十 gb 的，他每小时多少钱？每小时是五美金左右。那还可以啊，价格也不算贵，就相当于用多长时间，他收多长时间，比如说用两个小时，那就十美金左右。最主要看一下他这个 gpu， 这个显存，因为跑这个 glog 大模型，他是最低需要这个 六百四十 gb 的显床啊，所以看一下，到时候你不要搞错了，现在两百五十六 gb 是不够的， a 一百是可以的，他里面有一个六百四十 gb 这个显床，但现在是没有空位了。六百四十 gb， 这个 a 百，他费用是一小时二十美金。 如果你是企业需要训练模型的话，那么你可以参考下这训练方式，至少不需要花巨资购买设备了。今天视频所用的全部资料还有链接我都放视频下方。

大家普遍的认识就是开源软件是可以随意的使用在商业中，其实不然，开源软件常用的有六种开源许可证， 今天我就用一张图告诉大家六种开源许可证的区别。首先是左边的三种开源许可证，使用基于 lgpl 马瑞拉 gpl 许可证的开源软件，这样的软件是要求继续保持开源的，无法从事商业行为。 打一个比方，就像有科学家发明的技术，他无偿的贡献给了全世界，那么你积极别人的技术进行的二次开发，要继续保持无偿的贡献给全世界。然后是右边 bsdmit 阿帕奇的三种开源许可软件，基于这三种的许可开发出的软件是可以避援的。 但三者又有区别，基于 bsd 阿帕奇开发出的软件可以避免，但是不可以用来赚钱。只有基于 mit 许可证 是可以用来从事商业行为的。所以如果开发出的软件是要商业赚钱的，那么只有 mit 许可证的开元软件你是可以随意使用的。

今天给大家分享一个开源的现代数据探索和可视化平台，阿帕奇 supersit， 同时也是企业机应用，用于数据分析和数据可视化。阿帕奇 supersit 支持丰富的数据库，作为数据员，比如这里的害物引怕了， 还有咱们常用的 es， 还有买色口，奥瑞口等，基本上平时使用的数据库他都支持。接下来看一下 supersit 的部署和基于买色口实现订单销售的省市可视化图表，看一下通过刀壳部署 supersit 的过程。 首先是拉取镜像，运行镜像，他这里的端口是八零八零，可以根据实际情况调整，我本地映射的端口是八零八八，创建一个人民账号。最后就是配置，配置完成之后通过 ip 和端口就可以访问了。关于刀口和买色扣的安装， 有兴趣的小伙伴可以看一下我之前的视频集合，通过账号和密码就可以登录了。我这里准备了一个订单表，是按照日期统计，列出了每个省的订单金额，说明一下 iso 扣的存储的是国际地区编码，后面生成图表时候会用到。首先是创建买色扣链接，选择 database， 选择创建一个数据库，选择 mastercle， 填写 host， pond， 还有用户名和密码就可以了。接下来添加一个 data 赛的数据集，也就是数据库中的表， 选择添加数据集，然后咱们选择买色口，选择咱们的呆萌，选择咱们的订单表，点击添加就可以了。接下来呢咱们就看一下怎么添加图表。添加图表，选择一个数据集，这是刚才咱们的订单数据集，这里呢有他的所有的图表，他的种 还是比较多的，基本上满足了咱们平时的使用，这里呢咱们选择这个城市的图表，点击创建图表，这里选择国家，选择咱们中国，这个里就是咱们刚才说的那个城市编码，然后咱们选择这个 iso 扣的，这里创建一个统计维度， 这里呢咱们就简单的统计一下金额，选择一个类型是撒 c， 然后这边有一个执行，咱们可以执行一下，看一眼，这里可以看到已经列出了一个城市的可视化图表， 还是非常简单的，并且还可以把图表添加到仪表盘，这里选择仪表盘，选择添加就可以看到咱们创建的图表，咱们直接拖拽就可以了。最后小伙伴们还有什么好用的工具吗？评论区分享一下。

阿帕奇开原协议主要内容你了解多少？阿帕奇开源协议是阿帕奇软件基金会发布的一个自由软件许可协议，有许多著名的开源项目都遵循阿帕奇开源协议，比如 rtfred 实时操作系统、 ucos 实时操作系统。和 gpl 开源协议一样，阿帕奇开源协议也有多个版本，比如 阿帕奇 v 一版本、阿帕奇 v 二版本，目前用的最多的是阿帕奇 v 二版本开源协议。阿帕奇开源协议鼓励代码共享和最终原作者的著作权，同时允许原代码修改和再发布阿帕奇开源协议相对 gpl 开源协议一个主要特点就是 gpl 开源协议不适用于商业项目，而遵循阿帕奇开源协议的代码可用于商业项目。 这里给大家整理一些阿帕奇开元协议的主要内容，看到这里，你对阿帕奇开元协议了解了吗？

万物互联是很多厂商的梦想，可是如今真正有所成就的只有小米和华为，华为有鸿蒙以及一整套的自研技术，一切皆有可能。而小米有了澎湃 os， 今天又正式开源了 yella， 可以说两者的 ot 之战才算是真正的拉开了帷幕， 竞争也正式摆在了台面上。那么华为和小米的物联网有什么不同？到底谁更强呢？首先看一下小米， 在了解它之前，有必要简单的说一下这个刚刚开源的 yla。 小米 yla 是基于 natax 打造的互联网软件系统平台， 而之所以小米选择拿 tex， 是因为它是可商用化 r t o x 中唯一一个对 posit api 有原声支持的实时操作系统。这就意味着 linux 平台上的开源库和组件可以很轻松的移植到拿 tex 系统之上。与此同时，和 和 linux 系统相比， nartex 对系统资源的要求更低，比如 vila 适配多种不同硬件规格的产品，最小系统仅需八 k 的内存，对 cp 的主屏也没有限制，并且支持柔性的部署。 总之， vivo 系统的架构相对简单，但是对系统资源的要求远小于 linux， 可以提供和 linux 相近的功能和性能，降低了开发的成本。 另外， vila 还支持轻量化的端侧、 ai 大模型等等。当然， vila 的定位更多的还是和 linux、 安卓等高价操作系统形成互不共生的关系。 而基于 aosp 和 villa 的融合系统澎湃 os， 确实也能让小米在物联网方面拥有更好的底层基础。但是澎湃和鸿蒙系统相比，差距还是比较明显的。鸿蒙系统是华为面向全 场景的分布式操作系统，采用更清亮的并发模型，具有高安全可靠性和高扩展性，能够实现一次开发。多单部署。 采用了分布式的系统架构，支持统一 os， 弹性部署，跨端协同。在通信调度机制上，通过高性能 ipc、 混合动态大业等技术，提高通信的调度效率， 使用微内核架构，大大的提高了系统的稳定性，真正做到了万物互联。除了有自研的鸿蒙操作系统，华为还有自主的无线连接技术星闪。可以说 华为的万物互联是设备间可以互相调用对方的硬件，更加注重设备之间的连接和协同工作，设备之间的联系也不局限于简单的指令传递，而是形成了无缝衔接的流畅体验。而小米的万物互联则是设备接入米 加通过 app 操作设备。所以总结下来，小米的澎湃歪拉更多的是对万物互联的优化，而华为的鸿蒙基因里是自带万物互联的属性， 这就决定了华为未来的发展上限是极高的，而小米的优势在于拥有稳固的下限。当然在具体的硬件上，两者也有很多的不同， 未来的进度如何还会受到很多其他因素的影响，所以最终熟忧熟练相信消费者会给出最公正的评判。

哈喽大家好，近两年呢数据可视化非常火，这种比较炫酷的效果 对吧？那么在我们前端开发过程中呢，也会遇到这些数据口罩图表的问题， 那百分之九十左右的数据可视化呢，都是使用我们的一叉二次图表完成的，那么今天呢，我们就小试牛刀，在我们 v v 项目中去使用我们的可视化图表库一叉二词话不多说，我们开始我已经提前搭建好了一个 v v 的项目， 我们有一个 app 点六啊，里面写了一个标题，一个按钮，然后这是我们图表组件引入了在这使用，然后写了一些简单的样式，图标组件呢，暂时还没有，直接写了个空 div， 里面有个图表，我们看一下效果， 这样的一个效果。然后这呢我们用 ex 去实现一个图片。首先我们来到 ex 的官网啊，现在呢已经是五的版本，五点三的版本跟以前四的版本其实差别还是很大的，我们点击快速入门， 然后在项目中使用 exrs， 首先需要安装在你的微域项目中执行这条命令，安装我们的 hrs， 我提前已经安装好了，就不需要安装了。然后引入 exrs， 他这有两种方式，我是用的暗熏引入，因为现在呢暗熏引入的话用的比较多，所以说我们往下看这个暗熏引入，但是他这个暗熏引入其实并没有提示我们在忧郁中如何去用，那么接下来我们就在 没有一种在我们的这个图标组件中去带大家去用。首先引入这些包，我们复制一下啊，因为是按需导入，所以说他会引入很多很多的这个呃，包，包括一些组件，我们直接粘到这个 scree 的标签中，粘到这。 那么引入完了之后呢，他就会去注册这个组件，因为我们只是在这个组件中用，所以说我们注册组件的时候，我们可以选择考虑啊，写到我们的这个 critic 中，我们把这个 export 的 dford 加上啊， 我们再写到 crate 的中，粘贴一下代码，把格式稍微修改一下， 然后下面呢就是去使初始画，我们的图表在这呢，这个 catop 神被省略了，其实我们往上翻，这就是他的 opposy， 那么这个图表其实需要一个 id 为 ming 的一个 dav 标签，我们在这呢把我们这个 div 修改成 min id 等于面，我把图表这个删掉，然后初始画这部，因为需要获取面的真实道美元素，所以说需要我们在 motee 的中去初始画，我们找到我们的身份周期，这写个 mont， 在这粘贴处理化代码，格式化一下这个 option 的话，我们在这可以先创建一个 option， 然后我们这直接写，哦是这个对象，给他复制一下，粘贴到这格式化一下， 然后图表需要有大小，所以说我们给 min 写一个大小，找到下面的 style 请后， min 写个大小， ok， 大小设置完毕。宽六百，高四百，这个随意设置啊，给了一个居中，我们在浏览器看效果， 哎，已经有一个简易的图表效果，这样图表就出现了，生效了。我们简单来看一下，这个是胎头，这是工具提示，然后这个是 x 轴，这是 y 轴，然后这是数据啊，很简单的一些东西。然后我们稍微做一下修改，给他的颜色， 改变一下颜色的话，需要我们先创建一个颜色的数组， 写成字母串就可以快速写一下颜色。数组写好之后，我们需要在啊柱状图这一块这个地方写一个 items style， 他是一个对象，他里面有卡了，然后卡了的值呢，是一个函数会接受一个参数，这个参数里面有柱状图的缩影，我们通过这个缩影把它直接返回就可以了。 然后我们来一个货，防止呢我们的涂的颜色找找不到，这样呢，我们刷新一下， 哎颜色就有了，这样一个简易的图表就制作好了。 但是往往我们在项目中呢，这些数据呢，其实是后台提供给我们的，那么后台的数据我们怎么融会到我们的图表中呢？接下来我们搞， 首先我已经写好了一个后台，用真心思若模拟那个后台，后台的数据呢？我们已经啊摆在这了，然后我们在 app 中去获取这个数据，然后当做 pro 传递给他， 因为以后我们要需要对 exr stem 进行封装，所以说需要什么数据直接传给他人，让他展示注装图图表就可以了。所以在这呢我们对 app 进行处理，写一个 data， 然后在这呢有一个哎呀也是销量的一个数组， 我们打入 axos， 其实以后在项目中 x 封装的，我们在这就不做封装了啊，然后在我们 critic 的时候去获取发请求获取，我就快速写了， ok， 我们写好了，定一个 cx 数组，然后我们使用 axos 向后端发起球 请求回来的数据，因为我们是 excels， 拿到这个点 data 提供给我们的赛亚斯，然后当做 pros 向下传递，叫 data 等于赛亚斯。 我们用利用的是 asvic 和 aiawit 啊， s 型格位的这个一步解决方案啊。然后我们在这个图表组件中接收 pros， 接收 data， 接收之后呢，我们在这个区域，还有这个区域，其实就需要用到我们的这个数据 啊，我们真正拿到的就是一个数组，我们通过慢跑就可以拿到这个啊，慢跑公司内部以慢单本就可以拿到对应的数组，所以在这呢，我们可以把它替换成啊，这是点 data 点慢 i 层简单数 it m 点 g， 那下边的呢？是南北 数量，我们刷新一下看效果， 但是我们会发现图表是不会出现的，什么原因呢？原因是因为我们在 app 获取 图表数据的时候是一步请求，那么向下传递的时候呢？默认传的是空数组，请求回来之后再往下传递，再往下传递的时候 mote 的就不会执行了，所以说第一次传过来的是空数组。 那么此时呢，我们可以在 app 这啊写一个 v 刚衣服，当我们的销量数组 有内容的时候，我们再让这个呆萌出现，没有的时候就不让他出现，我们看效果， 哎，这样的一个图表就有了，这样的图表呢，已经跟我们数据已经联系上了，后端的数据是什么样啊，他就变成什么样的效果。 如果说不写微钢衣服的话，我们怎么办呢？因为在这边 motee 的是首次渲染的时候，那么首次渲染的时候传递来是空数组，你传给他 motee 的不会触发 啊。有人可能会想到 abday t 的， abday t 的其实是组建的 data 发生改变的时候其实也不会触发， 那我们就考虑用什么呢？用这个 vivo 里面有一个 watch， 当 probs 发生改变的时候，我要更新试图， 那我们可以选择考虑使用卧室监听啊。所以说如果你不洗浴缸衣服，可以在组件内部使用卧室去监听，而且接下来我们使用卧室监听也是比较合适的。为什么呢？因为当我要更新销量的时候， 这个数组也会发生改变，发生改变的时候，这个 v e 服他不会变化，因为原来是有内容，我在改还是有内容，所以 v e 服一直是处他一直出现的，但是 money 的也不会是行，所以说我们此时呢还是选择用 watch。 那么咱们去写一个 watch 这个对象监听谁呢？监听我们的 data 写成对象啊，憨到这是一个海人 sir， 然后在这里面监听得他的变化，更新图标。 所以说我们需要把图表在这里进行再次更新。那么再次更新的时候呢？其实一岔子提倡再重新使用赛达博审进行必要的配置 啊，其实还是使用这个图标的赛达不审方法。那么我们在这个函数中要使用买叉，那我们就需要把买叉的定义成什么呢？定义成我们的 data， 所以在这我们写一个 data just my chart 上来等于闹，然后在下面我们定义的时候，这就不是 word， 是 these step my char。 然后下面也是同样道理啊， these step my char side option。 那么在下边我们要更新的话，还是使用这个方式去更新，那么更新的 option 只更新必要就行了，因为数据变，所以说只更新 xldata， 还有这个驻足 data 就可以了，我们把它复制一下， 在这执行 x 周的啊，还有这个 只需要逮他就行了，其他的不需要， 各式画一下，然后我们把这个 v 服先去掉，看效果。 啊，在这里我犯了一个严重的错误啊，东西没出，这是说买菜的阿玛尼 fan 的。呃，原因是因为我这个汉字乐这一块呢，不能写成间断暗数啊，要写成普通暗数，这样里面这次才指向我们的组件刷新， 哎，这样也能出啊，所以说你这边不写 v 杠易服，我们要在这边做监听 watch， 然后我们再测试一下，假如更新了 watch 会不会执行呢？我们也去同样发个请求，把那个事件叫 update， 我们把时间写到下面，同样呢也是一个一步请求 update cells， 时间我们写到 master 的里面，我们就快速写一下。 ok， 我们请求写好了，创建了一个外套，然后呢对我们的 six 进行更新，透视一下，点击更新 cis 就会出发。这边呢，因为我们已经写好了 watch， 所以暂时就不用管我们测试一下效果， 我们点一下更新，哎，这个外套会出现 对吧？这样呢，我们的数据他是能实时更新啊，你随便改变的话，他也会能出执行了，这就是我们比较简单的 叉子图表在微微中如何去使用，当然以后的话图表会进行封装， xos 同样也会进行封装，封装这一块呢，咱们今天就不做介绍了，小伙伴们赶快去试一下吧。

l m q l 语言模型查询语言是一种用于语言模型的开源编程语言。 l m q l 在 apache 二点零许可下发布，允许您将其用于商业用途。他允许您将多个呼叫组合在一个提示中控制输出，甚至降低成本。 这也就意味着他能解决目前 lolm 大部分的挑战。 lmql 最关键的好处是完全控制您的输出。 如果需要，它可以让您轻松的从一个后端切换到另一个后端。 l m q l 可以使用不同的后端， open ai hacking， face transformers 或 lama cpp。 尽管 l m q l 尚未普及，但这种方法可能会在未来越来越受欢迎，因为它将自然语言和编程语言结合到一个强大的 l m 工具中。

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开元江湖，不止聊开元，大家好，我是阿萌。六月十六日，阿帕奇软件基金会宣布阿帕奇道子孵化毕业，正式成为阿帕奇顶级开元项目。阿帕奇道子诞生于百度，最早是内部广告报表业务的趴落项目， 一七年正式对外开源，二零一八年七月由百度捐赠给阿帕奇基金会进行孵化。阿帕奇稻子是一个基于 mpp 的现代化、高性能、实时的分析型数据库，具有极速易用的特点，既能支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 此，阿帕奇道子在多为报表、用户画像、细习查询、实时大屏等诸多业务领域都能得到很好的应用。 截止目前，阿帕奇 dos 已经在全球超过五百家企业的生产环境中得到应用。在国内像百度、美团、小米、叮咚、字节跳动、腾讯、快手、网易微博、新浪、三六零等知名公司 中都有应用，同时在一些传统行业，如金融、能源、制造、电信等领域也有着丰富的应用。目前，阿帕奇道子社区已经聚集了来自不同行业近百家企业的三百余位贡献者，并且每月活跃贡献者人数也接近一百。好啦，以上就是本期的开元分享，我们下期见，拜拜！

大家好，我是独孤芳，又到了本周的开源项目推荐。原数据管理是全面进行数据治理的起点，作为数据治理的第一步， 很多公司的数据治理都是从原数据管理开始的，而原数据管理中最重要的实践方式就是搭建原数据管理平台。作为曾经的原数据管理平台的老大哥， party atlas 由于与哈杜生态的紧密联系，一直是原数据管理平台的事实标准。 但是近几年来管理数据的工具层出不穷，哈都已经不是唯一的解决方案，那么我们就迫切需要一个全新的原数据管理平台了。 那么有没有更优秀的开源的原数据管理平台呢？今天为大家推荐的开源项目就是一个基于现代数据站的原数 数据管理项目，让我们一起来看看吧。今天为大家推荐的开源项目名为 data home， data home 是由 linkedin 的数据团队开源的一款提供原数据管理的工具。提到 linkedin， 不得不想到大名鼎鼎的 kafka kawk 就是 linkedin 开源的， linkedin 开源的 kakalk 直接影响了整个大数据实时计算领域的发展。而 linkedin 的数据团队也一直在探索如何去解决原数据管理的问题，并在内部孵化了名为 warehouse 的原数据管理框架。而随着技术架构的不断发展， where house 升级了自身架构，将原数据管理各组建服务化，也正式改名为 data home。 data home 在近两年得到了迅猛的发展，也将自己定位为基于现代数据站的原数据平台 data 号，实现了端到端的数据发现、数据可观察性和数据治理，并且为开发人员提供了丰富的扩展接口，其目的就是应对不断变化的数据生态。 事实证明，原数据管理就应该这样去建设。 deta ho 提供了跨数据库、数据仓库、数据弧、数据可视化工具的搜索与发现功能，实现端到端的全流程数据血缘的构建。 deta ho 是实时的原数据捕捉框架，可以实时感应原数据的变化， 同时支持标签、数语表、业务域等原数据的管理。 data hop 还提供了丰富的权限支持，在最新的 data hop 版本中，可以在页面上去进行原数据的获取操作。 data hop 支持的数据源非常丰富，如 tabi、 power bi、 superset 等数据可视化工具，也支持 airfold、 spark、 es、 kavka、 high、 miscole、 portroico 等大数据组建的原数据的获取。 data home 是第三代的原数据管理架构， 将原数据管理服务、 data hop serving、 原数据展示、 data hop fountain、 原数据集成、 data hop injection 等组件分开构建， 并对外提供 api， 包括 grapple 和 rest， 这让 datahop 有了极大的扩展性。该项目还在蓬勃发展中，目前标星数为八点八 k， 最新版本为零点幺二点零，主要开发语言前端为 ts， 后端为扎发和拍发。 data hop 的安装非常简单，可以使用 darker 的 quick star 命令进行快速的安装，大家赶快用 起来吧！更多大数据数据治理人工智能知识分享，开源项目，推荐学习社群，加入请关注大数据流动，我们下一期再见！