开源软件将吞噬世界的10个原因

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开源的软硬件一定会大方光彩,开放才能共赢

最近,文章作者参加了在旧金山举行的Facebook F8开发者大会,在那里得到了一点启示:从长远角度看,如果不深入贯彻开源技术,软件供应商就不可能获得成功。他聆听了许多特别引人入胜的演讲,对 Facebook关于内部开发软件的解释非常着迷。作者对这家公司居然可以如此迅速地将这么重要的IP回馈到社区之中留下了深刻的印象。请看他的描述。

可以肯定的是,许多主要的Web公司,如谷歌和雅虎,也一直在积极地利用开源动态回馈社区。我的目的不是说要单独拎出Facebook,但由于F8大会期间我有机会去思考Facebook行动背后的驱动程序,所以会以Facebook为例,并且其他技术供应商或许可以从中学习一二。

下面是我列举的开源软件之所以能够成为基础设施和app平台公司必需品的十大理由:

1.利用现有资源,不需要再发明一次轮子

最显而易见的原因就是使用开源软件,就像是站在巨人的肩膀上,能让你更快更有效地构建软件。处于行业领先地位的公司必须先发制人,抓住已经过锤炼的生态系统,并在此基础之上添加自己的创新。如果凡事都慢人一步,都不是最优的,那你终将会被时代的浪潮甩在后面。

2.定制

处于行业金字塔顶端位置的公司,如作为一个有着14亿用户的社交网络,可用的开源软件通常只是高质量解决方案的起点。软件通常需要被定制之后才能广为流传。将自定义回馈给开源,就能够站在你的利益角度审查和改善开源。

3.积极进取的团队

除了优渥的薪水和支持性的工作环境,那或许大概就只有同行认可、社区认同以及有成名机会才能推动开发人员趋向于高质量的工作。将开源软件回馈给社区,让开发人员能够得到他们同龄人的认同和赞扬,是团队前进强大的动力,也是留住人才的重要工具。

4.吸引顶尖人才

高科技企业需要争夺人才,以建立自己的优秀团队。可能对有些人来说,在开发者社区的高曝光度(或者在同行中有着如雷贯耳的声誉),或许比优渥的薪资更重要。不愿意回馈开源给社区会在潜移默化中缩小高科技供应商的人才流向。

5.标准化实践的效率

采用开源解决方案意味着使用标准化的解决方案。这种标准化的使用和工作模式,可以促使执行一系列标准化的组织实践,而这将惠及其他公司的许多工程师。这种标准化的方式可产生更优化的组织,直指目标,避免更多的时间浪费。换言之,开源带来的标准化组织实践,有助于避免不必要的试验。

6.业务加速

即使是在技术供应商专注于向市场提供解决方案作为中心业务计划的情况下,开源也正在势不可挡地逐步取代专有的IP基础设施和应用平台技术。新建一个创造性的解决方案,并开源发布,能让你用最少的销售、市场营销和专业服务队伍投资,达到更广泛的技术采用。

7.提升影响力

创建开源软件能让创作者磨练自己的技能,在众多竞争者中领先一步。这场百舸争流的游戏有助于保持技术的进步。开源或许无法提供专有软件的版权保护,但在开源环境中运行所必须的持续创新和发展,却要求我们能够快速培育创新,而这一点现在已经成为业务成功必不可少的要素。此外,源代码的可见性还可以进一步扩大创新方面的影响力。

8.清理软件

创建开源软件也意味着工程师们必须得在白天进行操作,这可以让他们避免掉入剽窃软件的陷阱,因为通常会留下清晰的专利痕迹。许多专有的软件公司很难将他们庞大的代码库放到开源社区中,因为需要大量大量的时间用于软件整理进程。基于IP的开源企业从一开始就可以避免这一问题。

9.战略安全

基于开源软件的新产品对说服那些可能会担心供应商对技术的财力支持和战略承诺的顾客很有帮助。曾经IT企业习惯于向从大型的、稳固的高科技公司购买重要的(专有的)软件。开源使得规模较小的厂商通过开源这个竞争武器来化解战略安全问题,提供可行的解决方案。正是由于源是开放的,在理论上(通常仅限于理论上),如果当小厂商消失或失去兴趣的话,IT组织还可以匹配技能来支持技术。

10.客户商誉

最后,开源能让高科技供应商累积良好的声誉。比如说Facebook,这家在规范社会交往和隐私方面饱受争议的公司,通过回馈开源软件到大型社区,来一步步弥补对声誉的负面影响。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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