5、深入理解软件许可:开源与专有软件的法律框架

深入理解软件许可:开源与专有软件的法律框架

1. 软件许可概述

软件作为一种知识产权,受版权法约束,在部分国家还受专利法管辖。一般而言,未经授权复制软件属于违法行为,除非你是软件作者。不过,开源软件依赖许可文件来改变软件的发布条款,为用户赋予额外权利。开源软件的发展很大程度上归功于三个组织:自由软件基金会(FSF)、开源促进会(OSI)和知识共享组织(Creative Commons),每个组织在开源领域都有独特的理念和作用。

2. 探究软件许可
  • 版权与软件
    • 版权是指合法复制某物的权利。在多数国家,创作书籍、拍摄照片或编写计算机程序后,只有创作者本人有权复制。创作者可授权他人复制,甚至转让版权。
    • 大多数国家签署了《伯尔尼公约》,相互承认版权。但由于版权法早于计算机出现,与计算机需求存在不匹配的情况。例如,运行计算机程序需要进行多种复制操作,如从安装介质复制到硬盘、从硬盘复制到随机存取内存(RAM)等。过去,这些复制操作基于合理使用原则被忽略,如今美国版权法明确承认使用软件时复制的必要性。
    • 以下是运行程序时必要的复制操作列表:
      • 从安装介质到硬盘的程序复制
      • 从硬盘到计算机随机存取内存(RAM)的程序复制
      • 将RAM复制到交换空间
      • 将RAM复制到主板或CPU上的各种小缓存以提高性能
      • 为防止磁盘故障对硬盘进行一次或多次备份
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值