Rumah masalah biasa 开源和不开源的区别是什么

开源和不开源的区别是什么

Jun 25, 2021 pm 12:49 PM
Sumber terbuka

区别:1、开源就是系统内部代码完全开放,用户可以按照需求更改或添加相应功能;而不开源则指版权是开发人所有,用户不知道源码内容,无法对源码进行修改。2、开源的属于主动方,不开源属于被动方。

开源和不开源的区别是什么

本教程操作环境:windows10系统、Dell G3电脑。

开源和不开源的区别

1、开放权限不同:

开源就是系统内部代码完全开放,开发者自己设置想要的版本,意味着客户能根据自己的需要扩展程序,按照自己的想法需要来更改或添加相应功能。比如你对源码进行二次开发进行修改bug修复等版权可以标为自己开发。

不开源就是相反的,不知道源码内容无法对源码进行修改等,版权也是开发人所有。

2、主动与被动:

开源的属于主动方;

未开源属于被动方。

例如:目前Linux是完全开源的操作系统,所以造成了Linux版本繁多;而Windows则是相反的。

开源,(Open Source)全称为开放源代码。开源就是要用户利用源代码在其基础上修改和学习的,但开源系统同样也有版权,同样也受到法律保护。市场上开源软件层出不穷,很多人可能认为开源软件最明显的特点是免费,但实际上并不是这样的,开源软件最大的特点应该是开放,也就是任何人都可以得到软件的源代码,加以修改学习,甚至重新发放,当然是在版权限制范围之内。

扩展资料:

开放源代码也称为源代码公开,指的是一种软件发布模式。一般的软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档,通常只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。

有些软件的作者会将原始码公开,此称之为“源代码公开”,但这并不一定符合“开放源代码”的定义及条件,因为作者可能会设定公开原始码的条件限制,例如限制可阅读原始码的对象、限制衍生品等。

开源优点:

主要的长处表现在长期可信赖性、平行除错、平行研发、完美应用程序接口、版本释出速等方面上。就长期可信赖性而言,只要企业在短期之中不会被排除于竞争市场外就可以称为具有长期可信赖性。由于在开放源代码的软件开发模式下,源代码是可以很轻易地于许多地方获得,并且可以自行使用、修改源代码,因此即使软件不再开发,自己也可以进一步利用源代码。

此外,透过因特网科技的发展,开放源代码软件开放模式可以采取平行除错、平行研发的做法,将网络上潜在的无限开发者,免费的加以运用,并且可以同时进行,不受时间、地域的限制,最后只要选择适合的方案即可,所以只要参与的人数够多,其源代码释放速率通常也较快;

就完美的应用程序接口来说,开放源代码软件开发模式将的建立于源代码的开放上,使得使用者能够透过源代码来验证,不像传统封闭源代码的电脑软件只能将其信心建立在软件公司的形象上。开放源代码的软件开发模式最大的优点在于其可得到大量的开放源代码社群的支持,如同拥有大量免费的软件开发及测试人员。

这样将世界各地的优秀人才纳为己用,却又不需支付高额的薪水,这是传统封闭源代码的软件开发模式所无法获得的。

更多相关知识,请访问常见问题栏目!

Atas ialah kandungan terperinci 开源和不开源的区别是什么. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Sepuluh alat anotasi teks percuma sumber terbuka yang disyorkan Sepuluh alat anotasi teks percuma sumber terbuka yang disyorkan Mar 26, 2024 pm 08:20 PM

Anotasi teks ialah kerja label atau teg yang sepadan dengan kandungan tertentu dalam teks. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan maklumat tambahan kepada teks untuk analisis dan pemprosesan yang lebih mendalam, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan. Anotasi teks adalah penting untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Ia digunakan untuk melatih model AI untuk membantu memahami maklumat teks bahasa semula jadi dengan lebih tepat dan meningkatkan prestasi tugasan seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan bahasa. Melalui anotasi teks, kami boleh mengajar model AI untuk mengenali entiti dalam teks, memahami konteks dan membuat ramalan yang tepat apabila data baharu yang serupa muncul. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi teks sumber terbuka yang lebih baik. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan 15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Apr 03, 2024 am 11:55 AM

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

Kod sumber 25 ejen AI kini terbuka, diilhamkan oleh 'Bandar Maya' dan 'Westworld' Stanford Kod sumber 25 ejen AI kini terbuka, diilhamkan oleh 'Bandar Maya' dan 'Westworld' Stanford Aug 11, 2023 pm 06:49 PM

Khalayak yang biasa dengan "Westworld" tahu bahawa rancangan ini terletak di taman tema dewasa berteknologi tinggi yang besar di dunia masa hadapan Robot mempunyai keupayaan tingkah laku yang serupa dengan manusia, dan boleh mengingati apa yang mereka lihat dan dengar, serta mengulangi jalan cerita teras. Setiap hari, robot ini akan ditetapkan semula dan dikembalikan kepada keadaan asalnya Selepas keluaran kertas kerja Stanford "Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior", senario ini tidak lagi terhad kepada filem dan siri TV telah berjaya menghasilkan semula ini tempat kejadian di "Bandar Maya" Smallville 》Alamat kertas peta gambaran keseluruhan: https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf

Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu Apr 02, 2024 am 11:31 AM

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.

Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Apr 08, 2024 pm 06:01 PM

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Apr 29, 2024 pm 04:55 PM

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed ​​​​memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

1.3ms mengambil masa 1.3ms! Seni bina rangkaian neural mudah alih sumber terbuka terbaru Tsinghua RepViT 1.3ms mengambil masa 1.3ms! Seni bina rangkaian neural mudah alih sumber terbuka terbaru Tsinghua RepViT Mar 11, 2024 pm 12:07 PM

Alamat kertas: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Alamat kod: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT berprestasi baik dalam seni bina ViT mudah alih dan menunjukkan kelebihan yang ketara. Seterusnya, kami meneroka sumbangan kajian ini. Disebutkan dalam artikel bahawa ViT ringan biasanya berprestasi lebih baik daripada CNN ringan pada tugas visual, terutamanya disebabkan oleh modul perhatian diri berbilang kepala (MSHA) mereka yang membolehkan model mempelajari perwakilan global. Walau bagaimanapun, perbezaan seni bina antara ViT ringan dan CNN ringan belum dikaji sepenuhnya. Dalam kajian ini, penulis menyepadukan ViT ringan ke dalam yang berkesan