Exo 正式进入Object web的软件项目

最新推荐文章于 2022-05-31 15:25:36 发布
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如果没有开源软件没有免费软件,这个世界会怎么样？------评[盖茨北大演讲遭遇开源人士抗议]
coolstar的调侃
04-21 7331
 其实很简单的一件事情。王开源拿着一块牌子在会场大声喊了几句话。从很多网友的评论看到，有些人认为王的意思是让微软Open。于是王开源被批了，有人说他是疯了想要微软开源。有人说他丢了大家的脸，有人为他叫好。以王先生的智慧，当不会是愚蠢到去让微软开源吧？这里面也不排除炒作吧，不过若是为了开源而炒作，也不见得是什么丢人的事情。在我看来，王开源是想表示一下反对微软垄断，呼吁大家关注Free
设想一个没有开源的世界
sanjiaozhen的专栏
12-31 449
微软开放技术开源社区资深总监Gianugo Rabellino在本文中与我们一起设想了没有开源的世界，他指出：没有开源的世界，那将是一个不连通、多样化但乏味的世界。 “如果蜜蜂从地球上消失，那么人类只能存活四年。”说这句话出自阿尔伯特·爱因斯坦之口实际是误传，而这一大胆的预言，其描绘的景象以及与地球生命的相关性都具有深远意义。人类的生存依赖于进化，而推动进化的是异花授粉——现有遗传物质不断重
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happmaoo的专栏
01-03 117
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没有开源的世界会怎样？
华章IT官方博客
06-22 367
↑ 点击上方“大魏分享”关注我阅读提示｜本文大概1500字 阅读需要20分钟HashiCorp的支持问题前两天爆出关于HashiCorp的软件不允许在国内时候的新闻，乍一看着实...
李开复：没有开源就没有Google的今天
tianyu的专栏 - Linux site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
08-25 1238
2006年开源中国开源世界高峰论坛今日在京开幕，论坛的主题是“开放标准，开源架构，开源生态系统和应用解决方案。”出席今天大会的有200多人，同时还有远道而来的几十位开源领域的大师，以及参加会议的一些跨国公司的高层人士。Google公司全球副总裁李开复在会上发表了“Google在开放源码领域的计划”的主题演讲。     很多人可能不知道的，每一个搜索引擎的背后，都在使用开源软件，而且每一个人的使
如果没有开源云，世界将会怎样？
07-19 591
许多人爱上开源， 都是基于一个非常朴素的想法 每一个软件产品的开发没必要从头做起。 借助开源社区的力量， 或者站在那些软件巨人的肩膀上， 软件开发可以事半功倍， 又何乐而不为呢？  开源与云， 为企业数字化转型 插上了一对飞翔的翅膀。  近几年，开源技术在云计算领域获得了新的发展契机，以OpenStack、Docker等为代表的开源技术的应用越来越广泛
为什么没有开源就不可能有云计算？
Cloudpods的博客
05-31 311
众所周知，云对开源产生了巨大的影响，通过使开源更容易和更便宜地运行，同时最大限度地降低各种风险，极大地增加了它的吸引力。 然而，开源对云计算的影响可能更加明显。PostgreSQL 开发人员 Paul Ramsey认为，如果没有开源，“我们所理解的云就不会存在”。Selenium 和 Tapster 创始人 Jason Huggins认为，纯粹基于经济学，如果没有开源，云将是“不可能的” 。 “如果他们不得不向甲骨文支付每个数据库或每个 CPU 的许可费，那么世界上的谷歌将永远不会存在。”这不是
2017年的六大顶级开源项目
博客
08-09 1520
原文：Top 6 Open Source Projects In 2017 作者：William Belk 翻译：雁惊寒 摘要：本文介绍了在开源界比较有名的六个项目。如果你对其中的某个项目不了解的话，赶快来学习一下吧。以下是译文。今天，让我们一起来看一下2017年开源界的六个顶级玩家。下面列出的几个开源项目反映了开源社区在过去几年来发展的成熟度。这里列出的所有项目（Lab41除外...
为什么说“开源”已经失败：让穷人越来越穷，富人越来越富！
深度学习世界
08-10 1729
  新智元报道  来源：Medium编译：大明【导读】今年是“开源”这个词诞生20周年。与近期对开源的一片溢美之词相比，本文的观点刚好相反。文章认为，开源软件是危险的，它...
一文带你知晓如何在 GitHub 上发现优秀的开源项目
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shenjie12345678的专栏
10-30 5万+
如果作为一名程序员，你连GitHub都没有听过或者用过的话，那真是太遗憾了。GitHub的使用可是程序员在职业生涯中的一项必备技能啊，最近在网上搜了一下，发现有好多童鞋都在提问GitHub的使用教程，其实网上关于GitHub使用的优秀教程还真是不少，本人也在其中获益颇多，好了，我们今天就来谈一个关于GitHub的话题，”如何在GitHub上发现优秀的开源项目”。1.Explore登录GitHub，在
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
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本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
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AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
Exo_Tictactrip项目源码分析与结构解析
从软件工程的角度来看，Exo_Tictactrip 项目的结构应当遵循典型的现代化开发框架布局，尽管目前未提供具体的子文件列表细节，但根据常见的项目模式（如基于 Web 框架、移动应用框架或嵌入式系统架构），我们可以推断...
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