gpl&cpl

本文详细介绍了GPL和CPL两种开源协议的特点与区别。GPL以其“病毒性传播”特性著称,要求所有衍生作品均需遵循相同开源条款;而CPL则更加灵活,允许闭源商业发布,但仍需遵守特定条件。

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gpl和cpl
http://shanyou.cnblogs.com/archive/2005/09/30/247539.html
  首先,要对几个概念有所了解:
(1)Contributors 和 Recipients
      Contributors 指的是对某个开源软件或项目提供了代码(包括最初的或者修改过的)发布的人或者实体(团队、公司、组织等),Contributors 按照参与某个软件开源的时间先后,可以分为 an initial Contributor 和 subsequent Contributors 。
      Recipients指的是开源软件或项目的获取者,显然,subsequent Contributors 也属于 Recipients之列。

(2)Source Code 和 Object Code

        Source Code 指的是各种语言写成的源代码,通过Source Code,结合文档, 可以了解到整个软件的体系结构及具体到某个功能函数的实现方法等。

        Object Code 指的是Source Code 经过编译之后,生成的类似于“类库”一样的,提供各种接口供他人使用的目标码,按我的理解,它就是像常见的DLL、AtiveX、OCX控件性质的东西。(不知道这样理解对不对)

分清楚这两个概念的目的在于,有些开源,只发布Object Code ,当然,大多数发布的是Source Code。很多协议也对 “你发布的是哪种Code的时候应该怎样”,有着明确的约束。

(3)Derivative Module 和 Separate Module

       Derivative Module 指的是,依托或包含“最初的”或者“从别人处获取的”开源代码而产生的代码,是原“源代码”的增强(不等于增加)、改善和延续的模块,意为“衍生模块”。

         Separate Module 指的是,参考或借助原“源代码”,开发出的独立的,不包含、不依赖于原“源代码模块”,意为“独立的模块”。

GPL最显著的两个特点就是网上称为的“病毒性传播”和“不允许闭源的商业发布”。   所谓的“病毒性传播”,指的是,GPL规定,所有从GPL协议授权的源码衍生出来的(即上面提到的Derivative Module),或者要跟GPL授权的源码混着用的Project,都要遵循GPL协议,GPL这样规定的目的是,保证 在GPL协议保护下的产品,不会再受到其他协议或者授权的约束。即让跟GPL有关系的源码都能免费获取。而“不允许闭源商业发布”指的是,在GPL授权下,你的软件产品可以商业发布,拿去卖钱,但是在这同时,你也必须将该产品的源码以GPL协议方式开源发布出去,供他人免费获取。

 CPL也是一项对商业应用友好的协议。它允许 Recipients 对源码进行任意的使用、复制、分发、传播、展示、修改以及改后做闭源的二次商业发布,这点跟 BSD 很类似,也属于自由度比较高的开源协议。但是,需要遵循:

       1.当一个Contributors  将源码的整体或部分再次开源发布的时候,必须继续遵循 CPL 开源协议来发布,而不能改用其他协议发布。除非你得到了原“源码”Owner  的 授权。
  2.CPL协议下,你可以将源码不做任何修改来商业发布。但如果你要将修改后的源码其开源,而且当你再发布的是Object Code 的时候,你必须声明 它的Source Code 是可以获取的,而且要告知获取方法
 3.当你需要将 CPL 下的源码作为一部分跟其他私有的源码混和着成为一个 Project 发布的时候,你可以将整个Project/Product 以私人的协议发布,但要声明哪一部分代码是CPL下的,而且声明那部分代码继续遵循CPL。 

int kvm_emulate_hypercall(struct kvm_vcpu *vcpu) { unsigned long nr, a0, a1, a2, a3, ret; int op_64_bit; if (kvm_hv_hypercall_enabled(vcpu->kvm)) return kvm_hv_hypercall(vcpu); nr = kvm_rax_read(vcpu); a0 = kvm_rbx_read(vcpu); a1 = kvm_rcx_read(vcpu); a2 = kvm_rdx_read(vcpu); a3 = kvm_rsi_read(vcpu); trace_kvm_hypercall(nr, a0, a1, a2, a3); op_64_bit = is_64_bit_hypercall(vcpu); if (!op_64_bit) { nr &= 0xFFFFFFFF; a0 &= 0xFFFFFFFF; a1 &= 0xFFFFFFFF; a2 &= 0xFFFFFFFF; a3 &= 0xFFFFFFFF; } if (kvm_x86_ops.get_cpl(vcpu) != 0 && !(nr == KVM_HC_VM_ATTESTATION || nr == KVM_HC_PSP_OP_OBSOLETE || nr == KVM_HC_PSP_COPY_FORWARD_OP || nr == KVM_HC_PSP_FORWARD_OP)) { ret = -KVM_EPERM; goto out; } ret = -KVM_ENOSYS; switch (nr) { case KVM_HC_VAPIC_POLL_IRQ: ret = 0; break; case KVM_HC_KICK_CPU: if (!guest_pv_has(vcpu, KVM_FEATURE_PV_UNHALT)) break; kvm_pv_kick_cpu_op(vcpu->kvm, a0, a1); kvm_sched_yield(vcpu->kvm, a1); ret = 0; break; #ifdef CONFIG_X86_64 case KVM_HC_CLOCK_PAIRING: ret = kvm_pv_clock_pairing(vcpu, a0, a1); break; #endif case KVM_HC_SEND_IPI: if (!guest_pv_has(vcpu, KVM_FEATURE_PV_SEND_IPI)) break; ret = kvm_pv_send_ipi(vcpu->kvm, a0, a1, a2, a3, op_64_bit); break; case KVM_HC_SCHED_YIELD: if (!guest_pv_has(vcpu, KVM_FEATURE_PV_SCHED_YIELD)) break; kvm_sched_yield(vcpu->kvm, a0); ret = 0; break; case KVM_HC_MAP_GPA_RANGE: { u64 gpa = a0, npages = a1, attrs = a2; ret = -KVM_ENOSYS; if (!(vcpu->kvm->arch.hypercall_exit_enabled & (1 << KVM_HC_MAP_GPA_RANGE))) break; if (!PAGE_ALIGNED(gpa) || !npages || gpa_to_gfn(gpa) + npages <= gpa_to_gfn(gpa)) { ret = -KVM_EINVAL; break; } vcpu->run->exit_reason = KVM_EXIT_HYPERCALL; vcpu->run->hypercall.nr = KVM_HC_MAP_GPA_RANGE; vcpu->run->hypercall.args[0] = gpa; vcpu->run->hypercall.args[1] = npages; vcpu->run->hypercall.args[2] = attrs; vcpu->run->hypercall.longmode = op_64_bit; vcpu->arch.complete_userspace_io = complete_hypercall_exit; return 0; } case KVM_HC_VM_ATTESTATION: ret = -KVM_ENOSYS; if (kvm_x86_ops.vm_attestation) ret = kvm_x86_ops.vm_attestation(vcpu->kvm, a0, a1); break; case KVM_HC_PSP_OP_OBSOLETE: case KVM_HC_PSP_COPY_FORWARD_OP: case KVM_HC_PSP_FORWARD_OP: ret = -KVM_ENOSYS; if (kvm_x86_ops.arch_hypercall) ret = kvm_x86_ops.arch_hypercall(vcpu->kvm, nr, a0, a1, a2, a3); break; default: ret = -KVM_ENOSYS; break; } out: if (!op_64_bit) ret = (u32)ret; kvm_rax_write(vcpu, ret); ++vcpu->stat.hypercalls; return kvm_skip_emulated_instruction(vcpu); } EXPORT_SYMBOL_GPL(kvm_emulate_hypercall);
03-18
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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