7月10日下午，2021年世界人工智能大会（WAIC）圆满落幕。MindSpore社区在开幕式现场宣布AI数据生态联盟成立！数百名行业客户、观众和合作伙伴参与，线上数百万名观众共同见证联盟成立。未来，AI数据生态联盟将凝聚行业共识，推广开源理念，打造开源社区，主动开源数据，对AI为代表的行业数据进行资源的整合与优化，打造服务于所有开发者的优质开源生态。MindSpore社区在WAIC现场分享了干货满满的内容！现场到底有多精彩？我们一起来逛逛吧~在7月8日至10日，第四届世界人工智能大会（WAIC）期间，华为轮值董事长胡厚崑、华为昇腾业务总裁许映童以及中国科学院院士龚健雅、中国工程院院士郑纬民、中科院自动化所所长徐波等行业领袖积极参与并发表主题演讲。胡厚崑总发表了主题为“根深叶茂，共筑人工智能新生态”的演讲。胡总表示，大力发展以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施，分工协作建立多方合作共同繁荣人工智能产业新生态。在AI计算框架方面，MindSpore已成为国内主流AI计算框架，开源社区累计下载量超过41万，在100多所高校开展教学；胡总还提到当前AI普惠的瓶颈是开发效率太低，要用超大规模的预训练模型解决这个难题，盘古系列预训练大模型实现AI应用的快速开发，让AI普惠千行百业。 中国科学院院士龚健雅分享了智能遥感解译的研究进展与挑战，武大和华为创新提出在框架内自动实现影像的切分方案，并计划发布基于MindSpore的遥感领域框架luojiaNet。 中科院自动化所徐波所长介绍当前基于MindSpore框架在武汉计算中心开发的多模态大模型，展示了亿级规模多模态模型与空间站的对话效果，包括文字对话、图片、视频理解及生成、中英翻译等，多模态融合效果显著。 华为昇腾业务总裁许映童演讲提到华为今年基于MindSpore研发的“鹏程·盘古”超大模型，成为业界首个全开源 2000 亿参数中文预训练语言模型；华为云盘古大模型也达到1100亿参数，并涵盖自然语言处理（NLP）大模型、计算机视觉（CV）大模型、多模态大模型、AI+科学计算、智能智造解决方案。 同时，邀请北大、西交大、西工大、西电、国防科大、上交大、华师大、西南交大、成电、东北大学、浙大、哈工大、鹏城、深圳湾等高校和科研机构，各方就论文合作、模型算子众智以及基于A+M全栈利用AI计算中心进行大模型和大应用创新探索进行了深入研讨。 胡厚崑总发表AI主题演讲 7月8日-9日龚健雅院士报告智能遥感解译的研究进展与挑战 7月9日 13:30-17:30中科院自动化所徐波所长介绍多模态大模型进展 7月9日 13:30-17:30昇腾总裁许映童总发表昇腾业务演讲7月9日 13:30-17:30 MindSpore开源社区发起AI数据生态联盟7月8日  13:30-17:30华为云高峰论坛 “以技术智变，创城市质变论坛”7月8日 13:30-17:30 世界人工智能大会唯一的开发者活动7月9日 13:30-17:30 昇腾人工智能高峰论坛 “百花齐放·创新高”7月9日 15:00-16:20 深度学习编译框架前沿技术闭门论坛7月9日 09:00-17:30 2021GOTC大会，快速获取 MindSpore 的关键特性7月10日 13:30-17:30 WAIC•AI开发者论坛，下一代AI基础软件能力展望7月10日 13:30-17:30高校合作交流7月8日 16:00-17:00；7月9日 9:00-11:00 华为和高校老师团队众智研讨会7月8日 10:00-12:00，14:00-17:00WAIC MindSpore展台7月8日-7月10日WAIC 闭幕式7月10日7月10日，在2021世界人工智能大会开发者论坛上，最新一届「WAIC云帆奖」得主名单揭晓。作为全球首个面向青年华人AI开发者的奖项，云帆奖已经成为WAIC最具代表性的赛事评奖活动之一。 华为MindSpore运营总监胡晓曼代表MindSpore开源社区上台为云帆奖做闭幕致辞！在这一天，2021年世界人工智能大会圆满落幕，参与此次大会的观众与MindSpore社区成员一样收获满满，我们明年世界人工智能大会现场再见啦~ MindSpore官方资料 GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

北京爱数智慧科技有限公司（以下简称：爱数智慧）签署CCLA（Corporation Contribution License Agreement，企业贡献者协议）正式加入MindSpore社区。MindSpore是华为开源的一款全场景AI计算框架，旨在提供友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。MindSpore社区最新进展：40+伙伴应用上线、41w+下载量、社区贡献者2200+、ModelZoo支持模型160+。爱数智慧在加入MindSpore社区后，将与MindSpore社区用数据赋能更多 AI 开发者，基于AI计算框架加速开源生态创新。 如您想加入MindSpore社区，有签署CCLA的需求可以将原由发送至邮箱：huxiaoman@huawei.com 如有与MindSpore社区相关的任何疑问，详情可咨询MindSpore小助手 → 如何通过CHAOSS社区贡献度量指标？MindSpore社区为您实践分享→ MindCon | 招募：对组织活动感兴趣，想结识更多开源大咖的你MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 871543426长按下方二维码加入MindSpore项目↓

第12届中国开源黑客松圆满落下帷幕华为作为主办方之一受邀参与此次活动接下来让我们一起跟随开源人的步伐回顾一下这场开源黑客松活动盛会吧！# 开源之道，“松”柏之茂 #     5月28日、29日，由中国开源云联盟指导，中国电子技术标准化研究院、华为、英特尔、腾讯联合主办的第12届中国开源黑客松在北京落下帷幕。    活动参与者都是来自五湖四海的开发者，人数有数百人之多，他们齐聚黑客松，开启“最强大脑”，互相交流开源心得，活动氛围热情高涨，完成了许多精彩、有趣的项目。    此次活动，涵盖了多个主流的支撑基础架构平台的开源项目，共建多个场景的全栈合作模式，13个开源项目茁壮成长，大有繁盛“松”柏之茂，直上云霄之势。#  春“华”秋实，星光熠熠 #一直以来，华为都遵循本心，本着开放的理念，敞开怀抱，积极拥抱开源，踊跃参与黑客松活动，这次，华为开源王牌项目一起出动，MindSpore、openEuler、openGauss、openLooKeng、Spark等项目，在中国开源黑客松活动中收获满满，硕果累累。在这两天里我们看见了TinyMS搭建模型练习、探讨多样性算力场景、云边端场景开发、数据库适配等优质开源项目，虽然只有短短的两天时间，但是依然看到了中国开源人的实力，看到了开源的未来与希望。01MindSporeMindSpore 是华为开源的一款支持端边云全场景的深度学习训练推理框架自研 AI 框架，主要应用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域，具备自动微分、并行训练，全场景部署等多种特性。此外基于 MindSpore 专门开发了高阶 API 工具 TinyMS，专门解决小萌新开发者在 AI 学习中上手难，上手慢的问题。# Keyword：快速搭建AI模型快速学习 MindSpore 的高阶 API 工具 TinyMS 来搭建模型，进行模型训练和部署，辅导开发者实现模型复现，帮助其参与开源社区贡献。# Outcome：两位对AI完全零基础的大二学生在现场了解了MindSpore和TinyMS的基本信息，掌握了深度学习项目训练的基本流程，在现场学会安装MindSpore和TinyMS，并跑通TinyMS的1分钟快速实践：手写数字识别案例。最有贡献的开发者：赵佳悦02openEuler & SparkApache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。    openEuler 是一个开源、免费的 Linux 发行版平台，将通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系。同时，openEuler 也是一个创新的平台，鼓励任何人在该平台上提出新想法、开拓新思路、实践新方案。    这次，两个社区联合开发，基于openEuler操作系统，共同完成贡献，并搜集、探讨国内多样性算力场景诉求。Spark + openEuler项目组在黑客松活动的第二天上午，举办了一场黑客松的“会中会”。通过远程连线邀请到了远在硅谷的DataBricks Apache Spark社区研发主管、Apache Spark PMC李潇，与来自网易、百度、华为、中国电信、北京邮电大学等公司、高校线上线下20余位开发者针对Spark Arm适配、性能调优、Spark产品化建议、生产环境使用以及Spark社区贡献等主题进行了深入的交流# Keyword：大数据领域开发者从0到1参与社区贡献Spark社区及openEuler社区的开发者参与开源社区的开发、讨论，探讨Spark社区需求、特性，帮助大数据领域开发者参与社区贡献。# Outcome：1.Spark Arm Github Action POC 支持。2.Kyuubi达成Apache孵化计划，5月31日发起项目为期7天的孵化确认。3.《Spark社区开发者交流》吸引Databricks、百度、华为、网易、电信等参与。贡献者以及贡献：贡献者ID, 特性数量/PR数量/代码数量/Commit数量YaoQin, Commmits: 2(merge 1)Yikun, Commits: 3Penglei, Commits: 1最有贡献的开发者：姚琴03openGauss本次黑客松的数据库小组由来自华为、浪潮、中国联通、中国电信、北京邮电大学等公司、高校的开发者参与。由于到场这些开发者同时也分别来自openGauss、openEuler、wechaty等开源社区，因此数据库项目组决定挑战在两天时间内充分结合各开源软件，实现一个全Arm架构端边云协同的小技术项目，实现对黑客松活动现场微信群的聊天内容进行采集、存储、分析以及实时展示。# Keyword：端云协同demo完成云边端场景的安装部署以及开发工作，完成端云协同demo展示# Outcome：如上图所示，项目使用wechaty机器人接入黑客松活动现场微信交流群进行实时数据采集，并将采集到得数据发送到运行着openEuler 21.03 操作系统的树莓派4B开发板上，在这里将对原始数据进行处理，同时，这台树莓派上还部署着2.0版本的openGauss数据库，处理完成的数据将被持久化在openGauss数据库中。最后通过部署在华为云上鲲鹏虚拟机实例中的前端页面进行可视化展示。项目组在黑客松的两天时间内完成了上述项目的设计、开发和验证，实现了人员、聊天内容、高频词等内容分析，并且在最终的总结环节由主要开发者-来自北京邮电大学的吴京京同学，进行了现场的Live Demo演示，在演示环节这个小项目也经受住了来自黑客松现场小伙伴们短时间内的信息轰炸，完成了实时的数据分析，博得了全场的喝彩。最有贡献的开发者：吴京京04openLooKengopenLooKeng是一款开源的高性能数据虚拟化引擎，提供统一SQL接口，具备跨数据源/数据中心分析能力景。openLooKeng致力于为大数据用户提供极简的数据分析体验，让用户像使用“数据库”一样使用“大数据”。openLooKeng始终支持开源开发，感兴趣的朋友可访问 https://openlookeng.io/ 进行进一步的了解和分析，欢迎加入openLooKeng社区!# Keyword：特性PR合入作为大数据开源项目的新成员，这是openLooKeng第二次亮相第12届中国开源黑客松。在近百人的活动现场，这支团队虽然只有7名成员，但短短两天，便完成了从0到1 的两个特性的开发：ClickHouseConnector 外部UDF注册和下推适配；以及KylinConnector 的适配。团队代表成员之一，黎一泽荣获黑客松明星组员奖。# Outcome：1. kylin connector 适配：支持select， show table ，desc table 等，支持与其他数据源做融合分析。2.clickhouse 外部UDF注册和下推适配 ：支持clickhouse 的函数注册到openLooKeng  ，支持外部UDF下推。后续安排：代码合入openLooKeng开源社区主仓库贡献者以及贡献：贡献者ID, 特性数量/PR数量/代码数量/Commit数量所有人 commit数量:5 所有代码 500+行项目组最佳贡献者：黎一泽# 诸子百家，不止代码 #     在紧张的代码时间过后，黑客松活动主办方给大家安排了娱乐环节，大家纷纷放下电脑和成员们一起拍照打卡帝都四合院风光、参与游戏互动、享受午后茶歇。秉承着”work hard, play hard”的哲学观念，努力工作，玩儿的痛快！在这里，我们体会到开源社区的意义不止在修复issue、提交pr，更是结识“社区”里志同道合的朋友们，无论他们是来自天南海北还是素未谋面的开发者，我们为同一个目标共同努力！# 回首过去，拥抱未来 #     开源是科技创新的未来，随着开源开放理念的兴起，开源逐渐成为云计算、大数据、人工智能等领域技术开发的主流模式。2015年办会以来，开源黑客松已走过6个春秋冬夏。华为开源始终陪伴在开源黑客松身边，栉风沐雨，现已走过整整12届。最初的黑客松只有3家参会单位20位开发者，到现在的开源黑客松，已经陆续有19家参会单位超百位开发者参与，华为开源见证了它从开源新手到社区大咖的成长历程。同时，华为开源也期盼越来越多的开发者加入开源，加入开源黑客松活动，和我们一起构建开源生态。10月，我们再次相约黑客松！MindSpore官方资料 GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

作为物联网终端“毛细血管级”技术，无线连接技术负责将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。日前，两种最具代表性的短距离无线技术：Wi-Fi和Bluetooth，纷纷以低功耗版本亮相，意在抢滩总量达14.4万亿美元的物联网市场。　　低功耗蓝牙应用增速惊人　　“通过低功耗蓝牙连接将云数据安全传输到网络服务和应用中，是云计算乃至物联网的重要组成部分。”蓝牙技术联盟(SIG)首席营销官卓文泰(Suke Jawanda)表示，2013年，SIG会员企业将卖出约25亿部带有蓝牙功能的设备，而1998-2008年十年间这一数字只有1亿部而已。根据SIG的预测，2017年前全球蓝牙设备的出货量将累积达到200亿。“SIG全球目前拥有17000家成员公司，仅来自中国的会员企业就从一年前的2100家迅速增长至3436家，增幅达到60%，这也是我们加大3倍的力度投入中国市场的原因。”　　在Android 4.3“果冻豆”(Jelly Bean)系统推出之前，由于缺乏官方支持及开源的应用程序接口(API)，导致蓝牙低功耗的实施情况参差不齐。但随着 Android 4.3对BLE通用属性配置文件(GATT)级别的支持，各种使用蓝牙低功耗的最新智能配件产品(血糖监测仪、无线桌面、玩具、运动设备、智能遥控设备等)将会大量上市，从而带来众多新的商机。　　“随着最新Bluetooth Smart 4.1版本的发布，Bluetooth Smart和Bluetooth Smart Ready设备的出货量高于传统蓝牙设备的进程将被加速。”SIG大中华区技术市场经理吕荣良透露称，新版本进一步强化了蓝牙技术的几大功能，包括可用性，增加对LE任务传输协议的支持;增强创新性，可通过GATT无极限的开发和扩展未来可能出现的潜在协议;驱动物联网，支持HTTP服务，强化对组网能力和IPv6的支持等。　　除了常见的可穿戴设备和智能家居应用外，SIG还向业界展示了一些蓝牙技术新的使用场景。第一个有趣的案例来自植物灌溉系统—将湿度检测传感器埋在土壤里，依照所种植物设定好相应参数。当土壤中水分不足时，传感器就能够向用户手机发送提醒，告诉你需要浇水了。　　它也可以用于大面积的农作物灌溉，甚至可以和不同的应用结合起来——例如，将它和天气相关的应用连接起来，如果天气干燥炎热，可以加大湿度;如果暴雨连绵，灌溉系统可以暂时停止浇灌。此外，得益于蓝牙低功耗技术，只需在农场中架设小型太阳能板，就能完成对传感器的供电，无需架设额外线路。　　第二个案例则是无线充电。根据SIC与无线充电联盟(A4WP)日前达成的协议，A4WP将使用Bluetooth Smart无线电标准协调A4WP充电站和A4WP认证设备之间的充电管理和电源控制。Suke Jawanda对此解释说，蓝牙技术与其他无线充电方案最大的不同就是它能够进行身份识别。例如当你走进一家咖啡馆，将手机放在桌子上的无线充电设备充电时，咖啡馆的系统就能够通过蓝牙ID自动识别机主和座位。这意味着，无需离开座位，消费者就能用手机完成点餐和支付。　　低功耗Wi-Fi和低功耗BT，谁更牛?　　高通创锐讯(Qualcomm Atheros)进军物联网的利器之一则是低功耗Wi-Fi解决方案QCA4002/QCA4004网络平台。该公司资深副总裁郑建生认为，之所以称之为平台，是因为两款产品不但在芯片设计上采用一颗单芯片处理器和内存，无需使用其它MCU产品，还同时纳入了IP堆栈、软件中间件架构AllJoyn以及完整的网络服务，以协助客户以最低的开发成本，将低功耗Wi-Fi功能增加至任何产品。目前，海尔(Haier)已在其洗衣机/烘干机和空调设备上采用了QCA4004。　　高通日前开始在多个场合大力推广AllJoyn，已经开卖的智能手表Toq就支持该协议。据称它能够联接各种不同的产品、应用程序和服务，具有发现、通知、控制、传输、安全等功能。AllJoyn是开源的，可直接从网站下载SDK。“在游戏领域，采用AllJoyn后，不需要运营商网络就能实现同一区域内的多人对战;结合LBS技术，两个同样使用了AllJoyn技术的人彼此接近时，AllJoyn可以做出提醒;将所有AllJoyn连接的家电串联到一起，不仅能够在手腕上查看所有设备信息，还可以直接在手腕上控制它们的工作状态。”郑建生说。　　QCA4002/QCA4004均包括Green TX功能，可让设备在邻近其他设备或接入点的情况下，减少最多1/2的传输功率。这项动态功率调整功能，搭配耗电量小于1mW的睡眠模式，可实现更节能的通信功能，并延长电池续航能力(例如遥控器、恒温器及传感器等应用)。低功耗睡眠运行模式是通过主板内建的唤醒管理程序处理的，可让平台具备自我唤醒和睡眠管理功能，进一步降低睡眠模式功率(最低至微安培)。

镜像文件大小：1506161字节路径：https://repo.huaweicloud.com/repository/nuget/v3-flatcontainer/microsoft.netcore.app.runtime.linux-x64/5.0.4/microsoft.netcore.app.runtime.linux-x64.5.0.4.nupkg源文件大小：33080597字节路径：https://api.nuget.org/v3-flatcontainer/microsoft.netcore.app.runtime.linux-x64/5.0.4/microsoft.netcore.app.runtime.linux-x64.5.0.4.nupkg

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导语：「我最引以为豪的身份，就是开源社区的一个贡献者。」堵俊平淡淡地说道。在开源社区中，经常会遇到那么一些人，他们在社区中积极参与开源项目，为开源项目的发布者提供解决方案或看法，更有甚者，为提供者贡献出自己敲下的一行行代码。在这个社区中，他们没有国界之分、没有语言之分，他们的共同语言，就是那一串串代码。而在这些代码的背后，他们的身份各异——或许是个人开发者，又或许是科研机构的大咖，也不乏世界领军企业的IT大咖。 就在这些人群中，有这么一个人，他是开放原子开源基金会TOC（技术监督委员会）主席，Apache软件基金会Member， Apache Hadoop PMC ＆ Committer以及Apache NuttX， YuniKorn等项目导师。对于如此多的头衔，他淡淡地说：「我最引以为豪的身份，就是开源社区的一个长期贡献者。」他就是堵俊平，现就职于华为计算产品线副总裁、云与计算开源业务（OSDT）总经理，负责华为在云与计算领域整体的开源工作。 据了解，堵俊平加入华为前，曾历任腾讯开源联盟主席／数据平台部总监，Hortonworks Hadoop核心团队（美国）负责人等角色，积累大量在云计算，大数据以及开源领域长期的研发、管理和业务经验，具有广阔的技术视野和业界影响力。 作为业内大咖，堵俊平应邀参与了由开源科技OSTech、Linux Foundation、腾讯开源联盟、华为、南方科技大学等企业和组织，在2021年3月9日联合发起的第一届「开源科技节」。 在本次大会上，最重要的一项成果便是正式成立了中国首个高等院校开源俱乐部——南方科技大学开源俱乐部（OSSCLUB）。 据介绍，南方科技大学开源俱乐部由南方科技大学学工部就业指导中心、电子与电气工程系统指导，Linux Foundation、腾讯、华为、开源科技OSTech等企业和开源组织联合支持发起。 南方科技大学开源俱乐部的成立，将更好地推动我国开源产业的全面发展，为未来的开源事业发展提供了夯实的基础及平台。 开源，未来市场的趋势 随着计算机技术的发展，尤其是互联网技术和相关企业的兴起，开源软件在操作系统、编译工具链、数据库、WEB服务器、移动操作系统等各个方面已经成为主流，许多企业利用开源软件形成了独特的商业模式。 「欧美的开发者们在经过早期的‘个人英雄主义’，到互联网企业加入，再到真正的开源，他们不仅形成了完整的产业链，也形成了完善的商业模式。」堵俊平在采访中说道。 而最具代表性的则是Google及微软两家企业。 据了解，Google旗下的Android系统从2007年开源发布第一个版本起，如今已经发展到Android 11，并计划在今年5月8日发布Android 12。而Android系统，已经占据了智能手机操作系统一半以上的市场份额，Google也通过Android操作系统在移动互联网这一新兴行业中占据了领先和主导地位。 而作为全球软件巨头的微软，面对开源也曾表示「开源软件是知识产权的癌症」，但在面对市场的发展，其连续数年超越Facebook、Google，成为全球最大开源社区GitHub排行版的第一，同时还在2018年收购GitHub，成为开源最大的「拥抱者」。除此之外，开源已经形成了一股推进软件及相关行业不停进步的巨大力量，在我们日常生活中，已经被开源软件完全渗透——从电脑到手机，从家电到数码产品，尤其是互联网服务器端软件，几乎全部是开源软件。开源，趋势已定。 从「免费」走向「商业」 而在国内，由于我国互联网普及时间相对较晚，我国开源市场仅仅经历了二十余年的发展，在开源项目及实力方面尚未达到欧美的级别。而在这一过程中，由于观念及市场问题，我国开源大部分时间处于免费状态，开发者参与开源项目，大多处于个人爱好或学术交流，这一状态，使我国开源发展受到一定的阻碍。 据CSDN发布的《2019－2020 中国开发者调查报告》数据显示，65％开发者不曾在开源上获得收入，而77％的开发者每周在开源投入时间不超过5小时，1小时以内的占31％。堵俊平表示，由于历史遗留问题，导致大量用户依然保留开源软件是「免费」的观念，面对这一问题，需对我国开源进行商业模式的创新，从而逐步改变当下的环境。为此，以华为、腾讯等企业为首的行业巨头，纷纷把开源列为公司级发展战略——「华为作为一家以硬件为中心的科技企业，其正在向以生态为中心的科技企业发展和转变，开源能形成天然的开放合作平台，可以让合作伙伴能更好的参与其中，形成开放式的合作。」堵俊平说道。 也正是这些领军企业所推出的开源模式，有效的改变了国内开源事业的发展。但把开源项目商业化并不容易——对于部分人而言，一旦开源项目商业化，将阻碍软件的发展，使开源项目偏离初始的目的。对此，堵俊平认为开源与商业化之间并不矛盾，他从两个角度分享了自己的观点：开源是一种新的合作协同机制、新的软件开发方法，它与商业化没有任何矛盾或冲突的地方；开源能有效推动软件的发展，使软件更好的提升用户生产率，为用户创造商业价值，从而更好的反哺开源。但堵俊平也表示，开源有很强的利他文化竞争，并不希望商业影响到开源精神。携手共创新时代 对于开发者来说，沟通是依靠一串串代码，但对于部分国家来说，这一串串代码代表的是国家科技——近两年，某些国家不断对我国科学技术进行打压，这不仅仅影响了双方企业发展，同时也导致部分企业不再愿意对软件进行开源，避免软件被恶意破坏或篡改。 面对这种环境，堵俊平说道：「开源事业是全球性质的，不应该被设置‘壁垒’，这种方式将阻碍开发者的联合创新，并不利于产业的发展。」 同时，堵俊平也提到，从国内环境来说，应该聚集国内开发者，并保持紧密联系，其次也欢迎全球开发者加入到开源社群中，一起开拓创新，推动产业的发展。而开源俱乐部的成立，则是最佳的体现。华为作为开源俱乐部的重要参与者之一，对于本次开源俱乐部的成立表现出极大的热情。对于华为来说，自从其2019年来提出了软件开源的战略后，华为开源重心落在了基础软件层面。为此，华为在2019年开始，逐步开源了MindSpore、openEuler、openGauss、Harmony等系统。随着开源俱乐部的成立，堵俊平表示，开源俱乐部的成立能有效把开发者、企业、基金会拉在一起，不仅可以有效聚拢产业，同时可以正确地培养人才、储备人才、使用人才；对于华为来说，则是希望通过与开源俱乐部的合作，推动中国开源产业的底层人才构建，加强与高校等机构的合作，为中国软件行业输送更多的开源人才。堵俊平最后说道：「华为愿意投入其中，意味着这不再是一个短期计划，而是华为长期的目标。」推 荐阅 读MindSpore社区联合上海交大团队成立了开发者体验SIG组 （Developer eXprerience Special Interests Group，简称DX-SIG组）。2021华为开发者大会（Cloud），将会正式发布MindSpore1.2版本，提供超大模型的训练能力。TinyMS旨在基于MindSpore提供简单有效的高阶API、低运行开销、模块化开发以及敏捷部署。堪称AI开发神器，上手简单又好用！MindSpore官方资料 GitHub :  https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee：https://gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

他喜欢音乐尤其喜欢在多样性的音乐中感受丰富多彩的世界他热爱开源与开源的渊源可以追溯到十几年前他从一个大数据技术爱好者一路成长为开源社区的贡献者核心CommitterApache软件基金会的Member他——华为计算副总裁开放原子开源基金会TOC主席堵俊平点击图片可跳转到原文中观看 根深才能叶茂。华为聚焦鲲鹏和昇腾基础软硬件创新，全场景AI计算框架MindSpore、开源操作系统openEuler、企业级数据库openGauss，与合作伙伴共同构建全球主流的基础软件生态。开源全场景AI计算框架MindSporeMindSpore开源以来，已有超过17万的开发者，下载量超过22万，日均下载量600+，超过100家高校选择MindSpore进行教学，超过40家科研团队选择MindSpore进行科学研究，MindSpore已经成为国内第一热度的AI开源社区。MindSpore能实现全自动并行、“端-边-云”全场景自适应、全流程极简开发。在即将举办的2021华为开发者大会（Cloud）上，我们会正式发布MindSpore1.2版本，提供超大模型的训练能力。 开源操作系统openEuler自2019年12月openEuler开源以来，社区已有60多家企业、机构和组织，3000多位贡献者，80多个SIG组，国内主流的操作系统厂商均已推出基于openEuler的商业发行版，在金融、政府、运营商和电力等各行业广泛商用。开源企业级数据库openGaussopenGauss聚焦打造“高性能、高可靠、高安全”的数据库内核版本，支持伙伴完善企业级特性，稳步推进商用。目前，已有6家伙伴推出基于openGauss的商业发行版，超过16家企业和机构加入社区。社区已成立技术委员会，并将在今年下半年成立社区理事会。堵俊平总结出开源社区成功运营的四个关键亲爱的开发者们关于开源社区你还有什么好奇？华为开发者大会2021（Cloud）你想听的想问的想学的这里统统都有我们与你不见不散！享技术趋势洞察，业务场景选型考虑，案例实践剖析，现场解读工具和产品的核心技术，来自华为各领域最顶尖、最优秀的技术专家将共聚一室，华为开发者大会2021（Cloud） “扫地僧见面会”，干货满满与你不见不散！MindSpore官方资料 GitHub :  https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee：https://gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

由中国软件行业协会，开放原子开源基金会共同举办的“ 2021中国软件产业年会开源软件创新发展论坛”于2021年4月7日在北京召开。本次大会以探讨软件开源方向，深化开源软件应用价值为核心，邀请知名开源项目负责人共济一堂，交流如何更高层次的更开放地推动开源项目发展。以更先进的开源协作创新模式，加入制造强国，网络强国，数字中国和智慧社会建设如火如荼的建设中。MindSpore运营总监胡晓曼编写的《MindSpore开源元年回顾》，介绍如何将MindSpore开源项目在一年内从零打造为制造业主流的人工智能框架，并通过MindSpore项目实践总结了开源运营的定义和核心内容。开放原子开源基金会秘书长杜玉杰发表《开放包容 和而不同》的演讲，通过开源演进的历史分析开源和社会发展以及科技发展间的关系，介绍不同开源基金会的运作模式，并详细阐述了在国内外不同法律体系、产业发展阶段和机遇下开放原子开源基金会的独特之处。百度资深研发工程师郑旗进行《可信账本内核项目介绍》的演讲，阐述了区块链的核心特点及XuperChain的发展历程，XuperChain具有可扩展、高性能、易使用、多场景等特点，已经在电子签约、广告监播、电子处方流转、商圈积分兑换、知识产权保护等领域得到应用。中科院软件所开源治理负责人罗未做了《OpenHarmony开源治理探索》的分享，梳理了OpenHarmony项目由开源捐赠到多个玩家共同组建开源工作组的过程，并介绍了OpenHarmony工作组的组成、职责及和Eclipse基金会合作的探索，让大家了解多个玩家如何共同治理开源项目。OpenEuler技术委员会委员马全一通过《openEuler— 从社区发展到商业闭环的实践》演讲，介绍了openEuler社区如何拓展种子用户、openEuler社区中个人开发者和商业开发者角色如何转变、openEuler将如何开源项目带入高校课堂以及不同开源模式间的比较，让大家了解开源社区的功能以及如何同商业进行闭环。 最后由开放原子开源基金会技术监督委员会主席堵俊平主持人《开源项目发展经验与总结》的面板，对开源运营的价值，专职团队建立以及和商业的结合，海外开源项目的成功经验，社区开发和本次论坛的各个副本和圆桌中，各位嘉宾和相互热烈参与讨论，为开源如何在数字化时代中使能软件产业的发展出谋划划策，提供理论和实践基础。 MindSpore开源已经有一周年啦，近期刚刚发布一款新的开源工具集——TinyMS旨在基于MindSpore提供简单有效的高阶API、低运行开销、模块化开发以及敏捷部署。堪称AI开发神器，上手简单又好用！ MindSpore社区的小伙伴们为了降低学习门槛专门为大家配套了「TinyMS教程网剧」，每天用几分钟时间轻松学习使用MindSpore这样的新式硬核框架，边追剧边深度学习，AI开发能力不经意间提升！ 开源一周年的MindSpore社区，将在4月底的华为开发者大会为大家展示大量新特性，敬请期待！ MindSpore官方资料 GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore 官方QQ群 : 871543426 长按下方二维码加入MindSpore项目↓

以下文章来源于开放原子，作者开放原子今天，我们怀着“共建“、”共治“、”共享”的初心，以理想主义者的赤子情怀，发布“把社区运营也开源”的0xCommops社区召集令。即日起，让我们共同发起一个“把社区运营也开源”的开源社区0xCommops，欢迎一切与开源社区运营相关的项目，我们希望能持续完善开源社区运营体系，共同打造一个开源社区运营的知识库、工具库。欢迎大家挖坑、填坑、使用、传播、围观。开放原子开源基金会X-lab开放实验室Mindspore社区开源社杜玉杰、黄之鹏、王伟、谭中意、姜宁、郭晧、庄表伟、刘洁 、崔锦国、滕召智……在孵化“社区运营开源”项目这一过程中我们将一起完成以下工作建立共同愿景制定社区路线图鼓励新贡献者加入委派和激发新的倡导者输出社区运营的开源图谱项目将以开源协作的形式公开迭代和评审以轻量级方式进行社区治理，一些初步的建议可参见一号坑草案4月9日@深圳，首次线下0xCommops meetup研讨活动，共商怎么实现0xCommops这么多的小目标（地址：深圳福田区新一代产业园4栋23楼）。网站（建设中）：https://0xcommops.org邮箱：contact@0xcommops.orgSLACK：0xcommops SlackGitee：0xCommopsX-lab开放实验室·王伟开源教育是开源人才的持续发动机，只有解决了人的问题，这项重要的工作才能系统发展，而社区生态建设也是目前各开源社区所面临的共性问题，社区健康发展才能孵化出具有国际影响力的开源项目，进而创建出具有国际影响力的全球化生态。X-lab开放实验室与开放原子开源基金会基于上述共识，结合自身在相关领域的优势，希望通过0xCommops社区合作的形式，广泛开展与开源教育及社区生态任务相关的合作，带动全国乃至全球的开源发展。Mindspore社区·黄之鹏这是一个新一代全场景深度学习训练推理框架开源社区，以“开发者第一”为社区运营核心宗旨，开展创新的全维度开源社区运营。希望与开放原子开源基金会一起，打造立足中国面向全球的优秀开源社区0xCommops。开放原子开源基金会TOC副主席·谭中意自开源软件诞生之日起， 开源社区的运作就一直是开源项目繁荣的关键之一。有很多开源界的专家写了不少这方面的著作和文章来传播经验，在开源日益重要的今天，欣喜的看到国内众多开源同仁在各自领域内都有很多有益的探索，并取得了很好的效果。现在，开放原子开源基金会作为目前首个且唯一的注册在中国的国际开源基金会，希望搭建这样一个平台把这些经验整理起来，一来可以让大家学习借鉴，二来可以为开源界的更多新人尤其是高校学子或新晋工程师提供更好的参考，以便大家更快的融入开源社区，参与社区贡献。当然，开源人做开源事，自然用开源的方式。今天，由开放原子开源基金会牵头，组织国内外一线开源专家发起这个0xCommops开源社区，致力于共同“把社区运营也开源”，希望大家都能积极参与进来。ALC Beijing发起人·姜宁 开源社区的发展与社区运营密切相关，以往这样的事情基本都是靠程序员自己摸索。现在我们把社区运营按照开源项目的方式运作起来，集一线开源社区运营专家的经验与智慧帮助解决大家在开源项目运营过程中的痛点问题，这将极大造福还在黑暗中摸索的程序员们！现在就加入“0xCommops”这个大家庭吧！开放原子开源基金会·原子僧郭晧我们都是社区人，开源社区都是高尚人。在开放原子开源基金会的0xCommops召集令下，集群体的智慧，把开源社区的运营“套路”也开源了。这是中国开源历程的一个重大突破，为国内众多的开源社区提供了指引。十分期待众人拾柴火焰高，一起做出点点滴滴的贡献，开源社区将会呈现欣欣向荣百花齐放的新局面。社区运营开源的坑已埋好，今天你入坑了吗？再不跳，坑就满了……填坑志愿者·刘洁人人都在说Community Over Code，但只有运营俑们都知道，真要做到这三个单词背后藏着的是各种工作细项，每位运营俑都有过挑灯夜战恨不得自己三头六臂的日子。但从今天起，无论你是全职开源运营还是兼职运营的运营俑，你都不再是孤军奋战，0xCommops就是我们的大本营，大家一起来搭建自己的社区运营Community，在这里，不区分企业、职位高低，一切以贡献说话，一起填坑吧 开放原子开源基金会·杜玉杰社区就是人与人的连接，最重要的是这些人聚在一起共同成长，也许技术终将被淘汰，但只要社区在，还可以再创造一个未来。任何值得做的事情都需要多年的努力，社区也不是一天两天就能成长起来的，我们所能做的只有不断学习，不断进步。欢迎加入0xCommops社区，共同探究开源社区运营那些事儿～大龄退役学生哥·崔锦国开源前路多荆棘，需要我们的实践积累，伸出你的友善之手，抚平运营路上的坑洼，加入0xCommops社区，开启开源运营的非凡之旅。开源社·庄表伟开源社区，需要很多非技术性的知识，这些知识同样可以通过开源协作的方式，汇集起来。希望0xCommops这个项目，能够让每一位身在运营大坑里的开源人，互相帮助，互相启发，互相扶植，互相成就。MindSpore官方资料GitHub : https://github.com/mindspore-ai/mindsporeGitee:https : //gitee.com/mindspore/mindspore官方QQ群 : 871543426长按下方二维码加入MindSpore项目↓

在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年 4 月份，特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 开源了其编写的微型 autograd 引擎micrograd，该引擎还用 50 行代码实现了一个类 PyTorch api 的神经网络库。目前，micrograd 项目的 GitHub star 量达到 1200 星。不久前，天才黑客 George Hotz（乔治 · 霍兹）开源了一个小型 Autograd Tensor 库 tinygrad，它介于 PyTorch 和 micrograd 之间，能够满足做深度学习的大部分要求。上线不到一个月，该项目在 GitHub 上已经获得 1400 星。地址：https://github.com/geohot/tinygrad

大家好，在MindSpore开发团队和社区开发者共同努力下，MindSpore很多的新特性马上要与大家见面了，比如动态图分布式训练效率的大幅提升、一键模型迁移、模型鲁棒性检测、深度分子模拟及量子机器学习等，无论是在效率提升、易用性，还是创新方面，都是干货满满。下面就给大家快速预览即将到来的这些关键特性的文字描述，欢迎大家在3月29日MindSpore官方B站观看直播讲解讲解哦~大幅提升动态图下分布式训练的效率在深度学习中，当数据集和参数量的规模越来越大，训练所需的时间和硬件资源会随之增加，最后会变成制约训练的瓶颈。分布式并行训练，可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。当前MindSpore动态图模式已经支持数据并行，通过对数据按batch维度进行切分，将数据分配到各个计算单元中进行模型训练，从而缩短训练时间。基于ResNet50 v1.5+ImageNet数据集测试，在昇腾计算硬件平台，MindSpore动态图模式分布式的表现，可以达到PyTorch典型分布式场景的1.6倍， 静态图模式分布式的表现也可以达到TensorFlow典型分布式场景的2倍。PyNative快速入门：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.2/advanced_use/debug_in_pynative_mode.html数据预处理加速Dvpp数据是机器学习的基础。在网络推理场景中，我们需要针对不同的数据进行数据的预处理，从中过滤出核心信息放入我们训练好的模型中进行推理预测。在实际应用场景中，我们往往需要对大量的原始数据进行推理，比如实时的视频流等。因此，我们在昇腾推理平台引入了Dvpp模块，来针对网络推理数据预处理流程进行加速。Dvpp数据预处理模块提供C++接口，提供图片的解码、缩放，中心抠图、标准化等功能。在Dvpp模块的设计中，考虑到整体的易用性，其功能与MindData现有CPU算子有重叠，我们将其API统一，通过推理执行接口设置运行设备来进行区分。用户可以根据自身硬件设备环境来选择最佳的执行算子。Dvpp数据预处理流程如下图所示：我们在一台昇腾推理服务器上测试了Dvpp系列算子的性能收益。该服务器拥有128个主频为2.6GHz的CPU核心，以及128Gb的内存空间。在实验中，我们选取yoloV3网络，同时选取coco2017推理数据集40504张图片进行推理，最终得到模型输入尺寸为[416, 416]的图片。我们分别使用Dvpp算子和CPU算子进行数据预处理，得到如下性能对比：可以看到Dvpp系列算子相较于CPU算子在处理大量数据时性能优势明显，在本实验中处理40504张图片性能FPS提升129%。查看教程：https://www.mindspore.cn/tutorial/inference/zh-CN/r1.2/multi_platform_inference_ascend_310_mindir.html#ascend-310分子模拟库（SPONGE），来自社区分子动力学工作组MindSpore版的SPONGE是在社区中的分子动力学工作组(MM WG)中，由北大、深圳湾实验室高毅勤课题组与华为MindSpore团队联合开发的分子模拟库，具有高性能、模块化等特性。为何需要开发SPONGE分子动力学模拟是用牛顿定律近似来描述微观原子和分子尺度演化的计算机模拟方法。其既可用于基础科学研究也可用于工业实际应用。在基础科学领域，分子动力学方法有助于科研学者从微观研究体系的物理化学性质。在工业生产中，其可以利用大规模计算的能力辅助药物分子的设计和蛋白靶点的搜寻[1,2]。由于模拟的时间和空间尺度限制，传统分子动力学软件的应用范围受到较大限制。科研工作者也在不断的开发新的力场模型[3,4]、抽样方法[5,6]以及尝试结合新兴的人工智能[7,8]来进一步拓展分子动力学模拟的适用领域。由此，新一代的分子动力学软件就需要被提上日程。其应该具有模块化的特性，能够支持科学家高效的创造和搭建出能够验证其理论模型的结构。同时，它还需要兼顾传统模拟方法的高效性，能够兼容其在传统领域上的使用。此外，为实现分子模拟+机器学习的自然融合，其还应该拥有嵌入人工智能框架的形态。SPONGE就是基于这些理念而被创造出的全新的，完全自主的分子模拟软件。相比于之前在传统分子模拟软件上结合SITS方法进行生物分子增强抽样[9]，SPONGE原生支持SITS并对计算流程进行优化使得其使用SITS方法模拟生物体系更加高效。针对极化体系，传统分子模拟采用结合量化计算等方式来解决电荷浮动等问题[10]。即使采用机器学习降低计算量也会浪费大量时间在程序数据传送的问题上。而SPONGE利用模块化的特点可支持内存上直接与机器学习程序通信大大降低了整体计算时间。图1：结合SITS等方法可进行Na[CpG], Lys生物分子模拟 图2：机器学习+分子模拟方法可更快更准确地模拟极化体系，图为[C1MIm]Cl离子液体模拟MindSpore + SPONGE基于MindSpore自动并行、图算融合等特性，SPONGE可高效地完成传统分子模拟过程。SPONGE利用MindSpore自动微分的特性，可以将神经网络等AI方法与传统分子模拟进行结合。SPONGE模块化设计结构图随MindSpore1.2版本开源的SPONGE具备以下优势：1、全模块化分子模拟。模块化构建分子模拟算法，易于领域研发人员进行理论和算法的快速实现，并为外部开发人员贡献子模块提供友好的开源社区环境。2、传统分子模拟与MindSpore结合的人工智能算法的全流程实现。在MindSpore中，研发人员能便利的将AI方法作用于分子模拟中。全算子化的SPONGE将与MindSpore进一步结合成为新一代端到端可微的分子模拟软件，实现人工智能与分子模拟的自然融合。教程文档：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.2/advanced_use/hpc_sponge.htmlMindSpore+SPONGE展望近期展望：在后续的版本更新中会陆续加入已经理论验证好的MetaITS模块、有限元计算模块等功能。这些模块将帮助SPONGE能更好的从事相变和金属表面相关的模拟。同时，MindSpore版SPONGE各模块逐步支持自动微分和自动并行，对于衔接机器学习方案提供更友好的支持。远期展望：拓展SPONGE的各种特色模块，使其能够描述大部分微观体系并同时具有较高的计算和采样效率。对特定工业需求，如药物筛选或晶型预测，将基于SPONGE衍生出完整的流程化计算方案，能够满足大规模并行计算的需求。在MindSpore框架下，SPONGE具有元优化功能，从而实现更准确和更快的力场拟合。量子机器学习（MindQuantum），来自社区量子力学工作组MindQuantum是结合MindSpore和HiQ开发的量子机器学习框架，支持多种量子神经网络的训练和推理。得益于华为HiQ团队的量子计算模拟器和MindSpore高性能自动微分能力，MindQuantum能够高效处理量子机器学习、量子化学模拟和量子优化等问题，性能达到业界TOP1(Benchmark)，为广大的科研人员、老师和学生提供了快速设计和验证量子机器学习算法的高效平台。MindQuantum vs TF Quantum/Paddle Quantum性能对比查看教程：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.2/advanced_use/parameterized_quantum_circuit.html多跳知识推理问答（TPRR）TPRR是华为泊松实验室与华为MindSpore团队提出的解决开放域多跳问题的通用模型。相比于传统问答仅需从单个文档中检索答案，多跳知识推理问答需要从多个佐证文档得到最终答案，并返回问题到答案的推理链。TPRR基于MindSpore混合精度特性，可以高效地完成多跳问答推理过程。全路径建模：TPRR模型在多跳问题推理链的每一个环节中基于全部推理路径的条件概率建模，模型以“全局视角”进行知识推理。动态样本选取：TPRR模型采用动态样本的建模方式，通过更强的对比学习提升模型多跳问答的能力。算法流程图如下：TPRR模型在国际权威的多跳问答榜单HotpotQA评测中荣登榜首，榜单图如下：查看教程：https://www.mindspore.cn/tutorial/inference/zh-CN/r1.2/nlp_tprr.html一键模型迁移（MindConverter）脚本迁移工具（MindConverter）旨在帮助算法工程师将存量的基于三方框架开发的模型快速迁移至MindSpore生态。根据用户提供的TensorFlow PB或ONNX模型文件，工具通过对模型的计算图（Computational Graph）解析，生成一份具备可读性的MindSpore Python模型定义脚本（.py）以及相应的模型权重（.ckpt）。一键迁移：通过MindConverter CLI命令即可一键将模型迁移为MindSpore下模型定义脚本以及相应权重文件，省去模型重训以及模型定义脚本开发时间；100%迁移率：在MindConverter具备跨框架间算子映射的情况下，迁移后脚本可直接用于推理，实现100%迁移率；支持模型列表：目前工具已支持计算机视觉领域典型模型、自然语言处理BERT预训练模型脚本及权重的迁移，详细模型列表见 README。BERT模型定义迁移结果展示（部分代码）：查看教程：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.2/advanced_use/migrate_3rd_scripts_mindconverter.html?highlight=mindconverter鲁棒性评测工具助力OCR服务达成首个AI C4鲁棒性标准要求MindSpore鲁棒性测试工具MindArmour，基于黑白盒对抗样本（20+方法）、自然扰动（10+方法）等技术提供高效的鲁棒性评测方案，帮助客户评估模型的鲁棒性性，识别模型脆弱点。OCR是指利用光学设备去捕获图像并识别文字，减少人工成本，快速提升工作效率；如果攻击者通过对待识别的文字做出人眼不易察觉的修改，而模型无法对其正确识别或处理，就会导致OCR服务对文字识别的准确率下降，且使用人员不清楚问题背后的原因。测评团队使用MindArmour对OCR服务的鲁棒性进行测评，发现OCR服务中部分模型对自然扰动和对抗样本的防御能力较差，如文本框检测模型在校验噪声、PGD、PSO（粒子群）等攻击算法下准确率小于66%；并以此指导模型开发团队通过对抗样本检测、数据增强训练等技术，使得模型对恶意样本的识别准确率达到95+%，提高了模型及OCR服务的鲁棒性。AI C4标准链接：https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/EN/BSI/CloudComputing/AIC4/AI-Cloud-Service-Compliance-Criteria-Catalogue_AIC4.html五. TinyMS新工具TinyMS项目简介TinyMS是一款主要用PyThon语言编写的开源深度学习开发工具包，基于以MindSpore为代表的新型开源深度学习框架，提供面向从数据准备到模型部署全流程的极简易用的高阶API封装，并通过易于扩展的模块化设计，提供覆盖多种业务场景的能力。TinyMS主要由data, model, serving等模块组成，分场景分领域提供transform数据预处理算子，复用MindSpore原生数据集提供常用数据集，如：cifar-10等。data提供部分自定义数据集和常用的数据下载和解压等常用工具集，model提供常用的预置模型，并提供模型构建，模型编译，模型训练、验证与推理。serving通过搭建服务器来提供AI模型应用服务,为新手提供快速推理的体验。TinyMS面向的主要用户群体为深度学习初学者、研究领域涉及深度学习结合的科研人员、以及深度学习相关业务应用开发的企业开发人员。通过搭配完整的在线课程教学，TinyMS提供目前业界最佳的深度学习入门与开发体验。 TinyMS vs Keraskeras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，将把用户体验放在首要位置，支持短时间内出实验。keras项目可以说是“大而全”，主要由dataset, layer, model和backend模块构成，提供较多常用的预置数据集，并分场景分领域提供数据预处理函数，layer网络层提供较完善，如：convolution卷积层，embedding嵌入层，pooling池化层等。backend支持多个后端（TensorFlow,CNTK和Theano），与TensorFlow版本不强耦合。Model提供模型选择（sequential）、网络层构建（输入层、输出层和池化层等），模型编译，模型训练、验证与推理。TinyMS在高阶API方面会更为简单抽象，较keras来说复杂度更低，比如提供了只需一行代码即可完成数据集的预处理，而且在设计中重点考虑到了Keras尚未提供单独好用的工具库，以及尚未提供的快速部署推理模块等。 TinyMS vs FastaiFastai是为了帮助新手快速轻松出结果的高阶API项目, 其基于PyTorch的深度学习库，利用底层PyTorch库的灵活性，分领域分场景地提供包括对vision，text，tabular和collab模型的“开箱即用”的支持，后端对PyTorch的版本要求紧耦合。 fastai 深度学习库项目较轻便，目录清晰易理解，可以说是“小而美”，主要由data, models和learner三大模块构成，其中，data提供了transform类方便开发者进行数据预处理操作。models按应用领域，提供部分预置网络，如：unet，快速实现模型构建。learner实现数据和模型的关联，并定义了一系列回调函数，帮助开发者快速厘清深度学习的架构，提供模型训练、模型评估、模型保存与加载和模型推理。除此之外，还拥有较丰富好用的工具集，如：数据下载，解压，图片验证和文件处理等工具函数。 TinyMS在高阶API方面理念与Fastai相近，不同点在于TinyMS提供了常用的MindSpore预置数据集，方便开发者简化对数据集的调用，而且提供了Fastai尚未提供的快速部署推理模块等。 TinyMS开源社区简介TinyMS开源社区中除了TinyMS项目外，还有如下一些项目和活动：l  Specification项目：主要用来协作制定面向模型训练脚本的格式规范。由于TinyMS提供了较为高阶的API抽象，因此诞生了ModelZoo脚本规范性和标准化的需求，便于高阶封装的持续迭代l  tinyms-ai.github.io：开源实现的简单官方网站搭建，基于Github Pagel  RustedAI Team：目前只有组织成员可见，RustedAI是TinyMS旨在推动利用Rust语言编写更多的低运行时开销的深度学习组件。l  社区活动：我们会不定期的组织TinyMS模型拉力赛，以及多种多样的Meetup活动TinyMS与开发者TinyMS是一个新生的开源项目，我们站在Keras、fastai等巨人的肩膀上，虽然在设计理念上有所创新，但依然需要社区开发者一起持续的协作，才能达到可以更好的服务学术界、产业界和开发者的深度和广度。六. 更多值得期待其实MindSpore即将带来的大量新特性，不止于文中所展示的举例，比如超大规模参数模型、可解释AI、MindSpore IoT支持等更加前卫的特性，将在4月底的华为开发者大会2021（Cloud）大会亮相，而社区也会在近期发布一款新的开源工具集，敬请关注！开源一周年的MindSpore社区，将为大家带来源源不断的惊喜！[1] De Vivo M, Masetti M, Bottegoni G, et al. Role of molecular dynamics and related methods in drug discovery[J]. Journal of medicinal chemistry, 2016, 59(9): 4035-4061.[2] Liu X, Shi D, Zhou S, et al. Molecular dynamics simulations and novel drug discovery[J]. Expert opinion on drug discovery, 2018, 13(1): 23-37.[3] Robustelli P, Piana S, Shaw D E. Developing a molecular dynamics force field for both folded and disordered protein states[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018, 115(21): E4758-E4766.4. Nerenberg P S, Head-Gordon T. New developments in force fields for biomolecular simulations[J]. Current opinion in structural biology, 2018, 49: 129-138.[5] Yang Y I, Shao Q, Zhang J, et al. Enhanced sampling in molecular dynamics[J]. The Journal of chemical physics, 2019, 151(7): 070902.[6] Bernardi R C, Melo M C R, Schulten K. Enhanced sampling techniques in molecular dynamics simulations of biological systems[J]. Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-General Subjects, 2015, 1850(5): 872-877.[7] Wang H, Zhang L, Han J, et al. DeePMD-kit: A deep learning package for many-body potential energy representation and molecular dynamics[J]. Computer Physics Communications, 2018, 228: 178-184.[8] Ribeiro J M L, Bravo P, Wang Y, et al. Reweighted autoencoded variational Bayes for enhanced sampling (RAVE)[J]. The Journal of chemical physics, 2018, 149(7): 072301.[9] Yang L, Qin Gao Y. A selective integrated tempering method[J]. The Journal of chemical physics, 2009, 131(21): 12B606.[10] Kan Z, Zhu Q, Yang L, et al. Polarization effects on the cellulose dissolution in ionic liquids: Molecular dynamics simulations with polarization model and integrated tempering enhanced sampling method[J]. The Journal of Physical Chemistry B, 2017, 121(17): 4319-4332.如何度过一个充实而精彩的周末呢？当然是来看~开源大咖、领军企业领袖、资深布道师，在线为你传授经验的直播呀！如果你周末只想快乐度过，无心学习~那更应该来看被快乐的氛围环绕的↓MindSpore 周年直播啦！躺着就能领取直播间各种惊喜“礼物”！3月28日（周日）上午10:00开始~直播开场即高能！MindSpore定制好礼100份，B站直播间弹幕数的前100名小伙伴，可领取一周年惊喜好礼哦~当然，任何奖品都没法与这个环节相比较，领军企业领袖空降直播间等你来撩，提前备好刁钻古怪的问题弹幕发出，在线为你解答~如果你才接触AI，想进一步了解AI框架相关的知识~直播间为你准备了：经验丰富的AI专家和优秀开发者与你分享学习心得。华为MindSpore 运营总监 胡晓曼,一个有美貌又有才华的小姐姐为大家带来:MindSpore 社区 2021年为大家精心设计的新工具「TinyMS」预告!晚上最适合寻找灵感啦，资深开源大咖圆桌讨论就在晚间开启，让我们激发自己的脑力，和大咖一起头脑风暴！MindSpore是华为发布的一款支持端边云全场景AI计算框架，旨在为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验！(以下视频点击后会跳转到原文中观看)MindSpore已经在2020年3月28日开源，从0.1到1.1，短短一年时间为广大开发者提供了18个实用特性， 看视频回顾 MindSpore 特性的变化~从差分隐私通过已有模型数据，推测出个体特征属性；二阶优化比同样软硬件环境下的一阶优化足足快了近1倍；PyTorch一键转化的特性~到MindIR：实现端云互通；Serving：高效部署在线推理服务；端侧特性：AI越用越精准；PyNative：动态图模;调试器的检查能力，定位更精准；单节数据缓存明显的性能提升；约束编程：约束优化器SOMAS；在线体验功能：免费使用线上GPU、CPU环境……周年直播（3.28-3.29）即将给大家带来什么实用亮眼的新特性呢？锁定MindSpore公众号将向你展现最详细的新特性解析~学习任何一款AI框架的过程中都有可能遇到一些困惑，MindSpore从诞生之初，就致力于打造一个属于开发者自己的开源社区。在这里，可以学习交流硬核的技术，可以自由舒适探索你无限的潜能！「MindSpore 深度学习实战营」帮助小白更快的上手高性能深度学习框架！「MindSpore 两日集训营」让你快速入门MindSpore，结合技术前沿讲解新特性，让你的部署、调优不再成为瓶颈~「MSG」MindSpore Study Group给你提供软硬结合的必备知识！带你了解前沿的技术成果！帮你完成第一个社区PR的提交！「MindCon极客周」一场为期12天将分别在12个城市举办的极客狂欢活动。大家每天聚集在一个城市，修复社区bug，分享学习心得，还可以参加「昇腾模型王者挑战赛」不断挑战自己！开发者的全维度宇宙 —— MindSpore开源社区开发者的世界是丰富多彩的，写代码只是一部分。MindSpore努力为开发者们打造一个多姿多彩的社区~「MindTalk」大咖思想的碰撞；「梗百科」轻松聊聊梗，快乐涨知识；「MindSpore 街舞挑战」干饭人动起来；「MindSpore小剧场」开源界首个小剧场：17个3秒短剧，每天一集，带你感受程序员的日常，包含悬疑、搞笑、温情、以及所有你能get到的技术点~MindSpore 开源一周年，感谢全世界各地开发者在百忙之中抽出时间给社区送祝福，先透露一部分祝福视频。无论时间多久，MindSpore社区始终热爱着你们——致开发者，诚挚地邀请你来参加MindSpore开源一周年狂欢活动！新特性体验活动，火热进行中！下载指定版本体验并分享，即有机会获取精美礼品！活动时间：4月1日—4月15日活动链接：【有奖活动】MindSpore版本更新，新特性诚邀体验！奖品展示：

### 课程名称及链接 [openEuler操作系统及社区介绍](https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXK044+Self-paced/about)   ### 课程大纲 1. 第1章 什么是openEuler 2. 第2章 openEuler优势 3. 第3章 共建开源生态 4. 第4章 参与openEuler社区   ### 备注 1. 感谢老师的教学与课件 2. 欢迎各位同学一起来交流学习心得^_^ 3. 沙箱实验、认证、博客和直播，其中包含了许多优质的内容，推荐了解与学习。

docker-ce的static包好像没有20.10.x版本的https://repo.huaweicloud.com/docker-ce/linux/static/stable/x86_64/https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/

转自：https://openeuler.org/zh/blog/luoyuzhe/%20004History-of-Linux-kernel-3/004History-of-Linux-kernel-3%20.html作者：罗宇哲正文：作者：罗宇哲，中国科学院软件研究所智能软件研究中心这一小节我们主要介绍Linux系统应用程序的主要来源——GNU。一、GNULinux包含系统内核和提供系统服务和工具的应用程序两个部分。Linux所使用的应用程序是由许多程序元编写并自由发布的。Linux支持自由软件的概念，即软件本身不应受限，它们应遵守GNU（GNU是GNU's Not UNIX的递归缩写）通用公共许可证（GPL）[1]。软件通常是以源代码的形式发布的，但也可能需要支付一定的费用。这里提到的GNU项目最初是由自由软件基金会（Free Software Foundation）发起的，这个基金会的创始人是Richard Stallman。GNU项目的宗旨是：试图创建一个与UNIX系统兼容,但并不受UNIX名字和源代码私有权限制的操作系统和开发环境。[1]因此GNU为软件社区贡献了许多UNIX系统上应用程序的仿制品，这些应用程序都遵循GPL许可证。下面是在GPL条款下发布的一些主要的GNU项目软件[1]：GCC： GNU编译器集，它包括GNU C编译器。G++： C++编译器，是GCC的一部分。GDB：源代码级的调试器。GNU make： UNIX make命令的免费版本。Bison：与UNIX yacc兼容的语法分析程序生成器。bash：命令解释器（shell）。GNU Emacs：文本编辑器及环境。许多其他的软件包也是在遵守自由软件的原则和GPL条款的情况下开发和发行的，包括电子表格、源代码控制工具、编译器和解释器、因特网工具、图形图像处理工具（如Gimp）,以及两个完整的基于对象的环境（GNOME和KDE）。二、常见开源协议简介木兰协议：木兰协议是我国首个开源协议，这一开源协议共有五个主要方面，涉及授予版权许可、授予专利许可、无商标许可、分发限制和免责申明与责任限制。在版权许可方面，木兰协议允许“每个‘贡献者’根据’本许可证‘授予您永久性的、全球性的、免费的、非独占的、不可撤销的版权许可，您可以复制、使用、修改、分发其‘贡献’，不论修改与否。”木兰协议比Apache License更友好一些，Apache License要求列出每个修改文件，其实很多项目做不到这一点，所以MulanPSL直接取消了这项要求[2]。GPL协议：GPL协议采取两种措施来保护程序员的权利：（1）给软件以版权保护；（2）给程序员提供许可证。它给程序员复制，发布和修改这些软件的法律许可。在复制和发布方面，GPL协议规定“只要你在每一副本上明显和恰当地出版版权声明和不承担担保声明，保持此许可证的声明和没有担保的声明完整无损，并和程序一起给每个其他的程序接受者一份许可证的副本，你就可以用任何媒体复制和发布你收到的原始的程序的源代码。你可以为转让副本的实际行动收取一定费用。你也有权选择提供担保以换取一定的费用。”[3]GPL的出发点是代码的开源/免费使用和引用/修改/衍生代码的开源/免费使用，但不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售。GPL协议的主要内容是只要在一个软件中使用(“使用”指类库引用，修改后的代码或者衍生代码)GPL协议的产品，则该软件产品必须也采用GPL协议，既必须也是开源和免费[4]。LGPL协议：LGPL是一个为主要为类库使用设计的开源协议。和GPL要求任何使用/修改/衍生之GPL类库的的软件必须采用GPL协议不同。LGPL允许商业软件通过类库引用(link)方式使用LGPL类库而不需要开源商业软件的代码。这使得采用LGPL协议的开源代码可以被商业软件作为类库引用并发布和销售。但是如果修改LGPL协议的代码或者衍生，则所有修改的代码，涉及修改部分的额外代码和衍生的代码都必须采用LGPL协议[4]。BSD协议：BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议。可以自由的使用，修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。当你发布使用了BSD协议的代码，或者以BSD协议代码为基础做二次开发自己的产品时，需要满足三个条件：1.如果再发布的产品中包含源代码，则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议。2.如果再发布的只是二进制类库/软件，则需要在类库/软件的文档和版权声明中包含原来代码中的BSD协议。3.不可以用开源代码的作者/机构名字和原来产品的名字做市场推广。BSD代码鼓励代码共享，但需要尊重代码作者的著作权。BSD由于允许使用者修改和重新发布代码，也允许使用或在BSD代码上开发商业软件发布和销售，因此是对商业集成很友好的协议[5]。三、总结本小节中我们简要介绍了有关Linux应用程序的一个重要来源——GNU。从下一小节开始我们将介绍Linux内核源码结构。参考文献[1] 《Linux程序设计（第四版）》[2] https://iot.ofweek.com/2019-08/ART-132216-8120-30401877.html[3] https://baike.baidu.com/item/GPL/2357903?fromtitle=GPL%E5%8D%8F%E8%AE%AE&fromid=8274607&fr=aladdin[4] https://blog.csdn.net/xiaoxiao133/article/details/83049959[5] https://www.runoob.com/note/13176