sourcefare社区版本与企业版本的详细对比

sourcefare是一款开源免费的代码扫描工具,包含安全漏洞、编码缺陷和合规性问题扫描,支持Java、JavaScript、Go、Python、C++等语言,支持免费私有化部署,一键安装、零配置。本文将详细对比sourcefare社区版与企业版。

1、功能对比

功能社区版企业版(包含社区版内容)
代码扫描语言
  • Java、JavaScript、Go、Python、C++、C#语言
一致
代码扫描方式
  • 上传代码压缩包代码扫描
  • Git方式代码扫描(GitPuk、Gitee、自建GitLab、通用Git)
  • CICD方式触发代码扫描
一致
代码扫描报告
  • 质量门禁设置
  • 概览显示
  • 问题列表,代码问题分布
  • 重复率、复杂度、覆盖率扫描
  • 扫描问题统计(问题统计、度量统计)
PDF方式导出代码扫描报告
代码扫描能力
  • 基础规则包

自定义扫描方案

高级规则包

用户与权限
  • 用户、部门、用户组的维护与管理
  • 第三方用户的同步,包括Ldap、企业微信、钉钉
  • 内置权限

自定义角色

消息
  • 站内信、邮箱、APP、企业微信、钉钉通知
  • 自定义消息通知内容
一致
集成与开放
  • 服务集成(GitPuk、Gitee、自建GitLab、通用Git)
  • OpenAPI接口开放
一致
安全
  • 系统的备份与恢复

IP黑白名单

操作日志

自定义
自定义名称以及Logo
安装系统
  • Centos、Ubuntu、Debian、MacOS、Windows等
  • Arm架构系统

国产信创支持

2、服务对比

社区版企业版(包含社区版服务)
  • 社区支持
  • 在线工单
  • 7*24小时服务热线
  • 企业专属IM群
  • 一对一服务支持
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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