4、开源软件许可与商业模式全解析

开源软件许可与商业模式全解析

1. 软件许可概述

软件与冰箱、汽车等实体产品不同,它是数字产品。公司售卖软件时,并非转移其所有权,而是转让使用权,用户通过合同同意这些使用权利。软件许可详细记录了这些使用权利,其重要性不言而喻。

大型专有软件供应商,如微软和 SAP,都有专门为其产品定制的许可证。而自由和开源软件的倡导者则从一开始就力求许可证的清晰性和通用性,让每个用户都能理解并在必要时用于自己的开发。然而,由于众多特定要求以及国际上法律理解的不一致,实现这一目标并非易事。例如,德国和美国的版权法存在根本差异。德国法律规定,作者拥有作品的知识产权,虽可授权使用,但不能转让或放弃作者身份;而美国法律中,作者(可以是公司或机构)仅拥有开发权,可部分或全部转让。因此,国际通用的许可证必须考虑不同的立法。

这导致了众多且有时差异很大的自由和开源软件(FOSS)许可证。更糟糕的是,同一许可证的不同版本或多个许可证的混合(在一个项目内或连接多个项目时)可能会导致混淆甚至法律纠纷。自由软件代表和开源运动倡导者分别成立了组织,负责制定符合其原则的软件许可证,并支持成员执行这些许可证。

2. Copyleft 许可证

自由软件基金会(FSF)制定了 GNU 通用公共许可证(GPL),这是自由软件最重要的许可证之一,许多项目都在使用,如 Linux 内核。此外,FSF 还发布了针对特定情况定制的许可证:
- GNU 宽通用公共许可证(LGPL):用于管理自由软件与代码修改的组合,修改部分的源代码无需公开。
- GNU Affero 通用公共许可证(AGPL):涵盖托管软件的访问销售。
- GNU 自由文档许可证(FDL):将自由

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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