Ⅰ 如何保護源代碼，防止其泄露、擴散。有什麼源代碼保護軟體沒有
當然有軟體保護公司內部源代碼了，搜索源代碼加密軟體即可。不過需要注意的是，這里所指的加密並不是對源代碼本身進行加密保護，而是指環境加密（DSA數據安全隔離技術等）。根本原因在於代碼本身進程較多、調用復雜，對本身依據進程進行加密保護（防泄密）容易卡、慢、死機。
Ⅱ ERP系統源碼-雲進銷存（web+app）搭建附源碼（PC+APP+H5+小程序）
企業資源規劃(ERP)系統是一種全面的軟體解決方案，旨在幫助企業更有效地管理各種關鍵資源，包括員工、財務、材料等。ERP系統通常被視作企業管理系統(EMS)，並涵蓋多種類型，如製造執行系統(MES)、客戶關系管理(CRM)、供應鏈管理(SCM)、人力資本管理(HCM)、財務會計與報告(FAR)、項目管理等。一個典型的ERP系統包含多個模塊，涉及會計、銷售、市場營銷、人力資源、製造、采購、財務、質量保證、供應鏈、客戶關系管理、項目管理等領域。
使用ERP源碼搭建系統通常包括以下步驟：確保伺服器滿足系統要求，下載並解壓源碼至合適目錄，創建資料庫並導入ERP系統所需文件，配置資料庫連接信息，設置系統基礎參數，如網站域名、管理員賬號，配置許可權和角色，啟動系統並按照安裝向導進行初始化。安裝流程在不同ERP系統中可能略有差異，建議在安裝前查閱相關文檔或咨詢軟體提供商。
ERP源碼系統應具備許可權控制、數據管理、采購管理、銷售管理、庫存管理、財務管理、生產管理、統計分析及介面集成等功能，以確保數據的安全性、准確性和完整性。系統應具備高度的定製化能力，能夠根據企業需求進行個性化的配置。
ERP系統在企業中的作用廣泛，可以自動化業務流程、簡化操作、基於准確數據實現更好決策、提高各部門生產力。系統集成整個組織，從銷售和營銷到財務、人力資源和IT，提供單一的真實信息源，確保所有員工了解其工作及目標。
ERP系統的演化從專注於製造業的系統發展至適用於零售、醫療保健、金融服務等行業的全面解決方案。系統變得更加復雜，能夠連接多個應用程序並整合來自不同來源的數據。如今，ERP解決方案不僅管理運營流程，還旨在改善客戶體驗和優化業務績效。
ERP系統的優點因企業性質、規模和運營范圍而異。小型企業可能從成本合理性角度考慮，而大型企業則可能因成本效益考慮而獲益。在Salesforce平台上使用ERP系統可獲得額外功能和集成，提高准確性和生產率、改善報告、增加效率、促進合作。
基於雲的ERP系統提供了更多優勢，如更容易設置、更快部署、更低成本和更少維護。基於雲的ERP系統允許公司在線訪問和管理重要交易，提供與傳統軟體程序相比的靈活性和成本效益。這些系統通常包含供應鏈管理、人力資源、客戶關系管理、會計、項目管理、資產跟蹤等功能。
隨著企業數字化轉型的加速，ERP系統的需求持續增長。開源ERP源碼因其靈活性、成本效益和適應性而受到歡迎，企業可根據自身需求定製和集成各種功能模塊。基於雲計算和大數據技術的ERP系統正逐漸成為趨勢，支持移動辦公和遠程協作，集成人工智慧、物聯網和區塊鏈等新興技術以提升業務處理效率和數據安全性。
Ⅲ scrm系統源碼有哪些比較值得購買的
推薦企業老闆們都來選擇眾安科技scrm 源碼，它具有 7 大突出優勢：
1、高安全性：企業選擇眾安科技SCRM 源碼來部署 scrm 系統，可以把所有的客戶數據、交易記錄、商品圖片等信息資料，保存在自己的伺服器上，不需要依賴任何第三方，也不受任何第三方約束。
2、支持二次開發：企業只要提出需求，眾安團隊便會幫助細化需求，規劃原型圖，進行功能研發和測試後再交付給企業。
3、支持私有化安裝：眾安科技SCRM 源碼支持代碼私有化部署，保證企業客戶數據隱私和安全性。
4、收費模式滿足大中小企業需求：眾安科技SCRM 源碼根據企業所需的功能模塊和企業員工數量，進行定價。需求不同，價位不同，滿足大中小多種類型客戶的付費能力。
5、一次付費，長期使用：企業選擇眾安科技SCRM 源碼，只需要支付一次費用，就可以長期使用。
6、售後服務健全：眾安擁有專業售後團隊，不僅向購買 scrm 系統源碼的企業提供系統部署服務。還會安排專業客服人員，進行全天候在線答疑。無論企業面臨的是系統部署方面的問題，還是後續使用方面的問題，都能找到眾安售後團隊得到快速解決。
7、整套交付，快速使用：眾安科技SCRM 源碼將整套源碼交付給企業，並交付技術文檔，包括配置、介面、調用、結構說明等。企業使用眾安科技SCRM 源碼後，即使沒有代碼基礎，也能通過簡單的安裝，幾分鍾內搭建屬於自己的企業微信 scrm 系統。
Ⅳ 股票分配預案使用辦法
股票分配預案的使用辦法如下：
獲取分配預案基礎數據：
篩選尚未實施的分紅送轉預案：
在圖表上顯示分配預案信息：
篩選特定分配預案：
通過以上步驟，你可以有效地使用股票分配預案，幫助你做出更明智的投資決策。
Ⅳ 【HBase】HBase 自動拆分和預分區
[TOC]
HBase 中，表會被劃分為1...n 個 Region，被託管在 RegionServer 中。
Region 二個重要的屬性：StartKey 與 EndKey 表示這個 Region 維護的 RowKey 范圍，當讀/寫數據時，如果 RowKey 落在某個 start-end key 范圍內，那麼就會定位到目標region並且讀/寫到相關的數據。
默認，HBase 在創建表的時候，會自動為表分配一個 Region，正處於混沌時期，start-end key 無邊界，所有 RowKey 都往這個 Region里分配。
當數據越來越多，Region 的 size 越來越大時，達到默認的閾值時（根據不同的拆分策略有不同的閾值），HBase 中該 Region 將會進行 split，會找到一個 MidKey 將 Region 一分為二，成為 2 個 Region。而 MidKey 則為這二個 Region 的臨界，左為 N 無下界，右為 M 無上界。< MidKey 被分配到 N 區，> MidKey 則會被分配到 M 區。
隨著數據量進一步擴大，分裂的兩個 Region 達到臨界後將重復前面的過程，分裂出更多的 Region。
Region 的分割操作是不可見的，Master 不會參與其中。RegionServer 拆分 Region的步驟是：先將該 Region 下線，然後拆分，將其子 Region 加入到 META 元信息中，再將他們加入到原本的 RegionServer 中，最後匯報 Master。
執行 split 的線程是 CompactSplitThread。
在 2.0.5 版本中，HBase 提供了 7 種自動拆分策略：
他們之間的繼承關系如下：
有三種配置方法：
0.94.0 之前的默認拆分策略，這種策略非常簡單，只要 Region 中的任何一個 StoreFile 的大小達到了 hbase.hregion.max.filesize 所定義的大小 ，就進行拆分。
1）相關參數：
hbase.hregion.max.filesize
2）部分源碼 ：
拆分的閾值大小可在創建表的時候設置，如果沒有設置，就取 hbase.hregion.max.filesize 這個配置定義的值，如果這個配置也沒有定義，取默認值 10G。
3）拆分效果：
經過這種策略的拆分後，Region 的大小是均勻的，例如一個 10G 的Region，拆分為兩個 Region 後，這兩個新的 Region 的大小是相差不大的，理想狀態是每個都是5G。
**ConstantSizeRegionSplitPolicy **切分策略對於大表和小表沒有明顯的區分，閾值（hbase.hregion.max.filesize）：
4）創建表時配置：
該策略繼承自 ConstantSizeRegionSplitPolicy，是 0.94.0 到 2.0.0 版本的默認策略，其 優化了原來 ConstantSizeRegionSplitPolicy 只是單一按照 Region 文件大小的拆分策略，增加了對當前表的分片數作為判斷因子 。當Region中某個 Store Size 達到 sizeToCheck 閥值時進行拆分，sizeToCheck 計算如下：
如果表的分片數為 0 或者大於 100，則切分大小還是以設置的單一 Region 文件大小為標准。如果分片數在 1~99 之間，則由 min(單一 Region 大小， Region 增加策略的初始化大小 * 當前 Table Region 數的3次方) 決定 。
Region 增加策略的初始化大小計算如下：
1）相關參數：
hbase.hregion.max.filesize
hbase.increasing.policy.initial.size
hbase.hregion.memstore.flush.size
2）部分源碼：
在默認情況，使用 策略拆分 Region 的過程是:
3）拆分效果：
和 ConstantSizeRegionSplitPolicy 一樣，也是均勻拆分。
不同的是， 切分策略彌補了ConstantSizeRegionSplitPolicy 的短板，能夠自適應大表和小表，並且在大集群條件下對於很多大表來說表現很優秀。
但並不完美，這種策略下很多小表會在大集群中產生大量小 Region，分散在整個集群中。而且在發生 Region 遷移時也可能會觸發 Region 分裂。
4）創建表時配置：
2.0 版本默認切分策略。SteppingSplitPolicy 是 的子類，其對 Region 拆分文件大小做了優化，如果只有1個 Region 的情況下，那第1次的拆分就是 256M，後續則按配置的拆分文件大小（10G）做為拆分標准。
1）相關參數：
同 。
2）全部源碼：
它的源碼只有一個方法，優化了 getSizeToCheck 方法，其他都是繼承 自 類。
3）拆分效果：
在 策略中，針對大表的拆分表現很不錯，但是針對小表會產生過多的 Region，SteppingSplitPolicy 則將小表的 Region 控制在一個合理的范圍，對大表的拆分也不影響。
4）創建表時配置：
KeyPrefixRegionSplitPolicy 是 的子類，該策略除了具備其父類自動調整 Region 拆分閾值大小、適應大小表的特點外，增加了對拆分點(splitPoint，拆分點就是 Region 被拆分處的 RowKey)的定義，可以保證有相同前綴的 RowKey不會被拆分到兩個不同的 Region 裡面。
1）相關參數：
在 的配置之上增加了一個參數。
KeyPrefixRegionSplitPolicy.prefix_length
2）部分源碼：
先從父類獲取拆分點，如果設置了 prefixLength > 0，就從父類拆分點中截取需要的前綴作為新的拆分點返回。
3）拆分效果：
KeyPrefixRegionSplitPolicy （SteppingSplitPolicy、、BusyRegionSplitPolicy (HBase-2.x Only)）按照 RowKey 的前綴去拆分 Region，但是什麼時候拆分，原 Region 容量的最大值是多少還是需要使用 的方法去計算 。
如果所有數據都只有一兩個前綴，那麼採用默認的策略較好。 如果前綴劃分的比較細，查詢就比較容易發生跨 Region 查詢的情況，此時採用KeyPrefixRegionSplitPolicy 較好。
所以這個策略適用的場景是：
4）創建表時配置：
繼承自 ，也是根據 RowKey 前綴來進行拆分的。不同就是：KeyPrefixRegionSplitPolicy 是根據 RowKey 的固定前幾位字元來進行判斷，而 是根據分隔符來判斷的。
1）相關參數：
在 的配置之上增加了一個參數。
.delimiter
2）部分源碼：
先找到分隔符下標位置，然後從父類的拆分點截取出來。
3）拆分效果：
根據 RowKey 中指定分隔字元做為拆分，顯得更加靈活，如 RowKey 的值為「userid_eventtype_eventid」，userId 不是定長的，則 可以取 RowKey 值中從左往右且第一個分隔字元串之前的字元做為拆分串，在該示例中就是「userid」。
4）創建表時配置：
之前的策略都未考慮 Region 熱點問題，考慮某些 Region 可能被頻繁訪問，負荷很大，BusyRegionSplitPolicy 策略同樣繼承自 ，但主要針對 Region 問題，是在 2.x 中新增加的拆分策略。
1）相關參數：
在 的配置之上增加了如下參數：
hbase.busy.policy.blockedRequests
hbase.busy.policy.minAge
hbase.busy.policy.aggWindow
2）部分源碼：
在判斷是否需要進行拆分的時候，先調用父類的 shouldSplit 方法檢驗，如果需要則直接返回 true，否則需要判斷當前時間是否比開始時間大於 minAge 值，如果是的，則計算請求阻塞率 blockedReqRate，如果阻塞率大於設定的閾值，則進行拆分。
阻塞率的計算如下：
主要的計算邏輯是：請求的被阻塞率(aggBlockedRate) = curTime - prevTime 時間內新增的阻塞請求 / 這段時間的總請求。
3）拆分效果：
如果系統常常會出現熱點 Region，又對性能有很高的追求，那麼這種策略可能會比較適合。
它會通過拆分熱點 Region 來緩解熱點 Region 的壓力，但是根據熱點來拆分Region 也會帶來很多不確定性因素，因為不能確定下一個被拆分的 Region 是哪個。
4）創建表時配置：
DisabledRegionSplitPolicy 就是不使用 Region 拆分策略，將所有的數據都寫到同一個 Region 中。
1）全部源碼：
源碼很簡單，就是直接返回 false。
2）拆分效果：
這個策略極少使用。
即使在建表的時候合理的進行了預拆分，還沒有寫入的數據的時候就已經手動分好了 Region，但是隨著數據的持續寫入，我預先分好的 Region 的大小也會達到閾值，那時候還是要依靠 HBase 的自動拆分策略去拆分 Region。
但這種策略也有它的用途：
假如有一批靜態數據，一次存入以後不會再加入新數據，且這批數據主要是用於查詢，為了性能好一些，可以先進行預分區後，各個 Region 數據量相差不多，然後設置拆分策略為禁止拆分，最後導入數據即可。
3）創建表時配置：
已經有自動分區了，為什麼還需要預分區？
HBase 在創建表的時候，會自動為表分配一個Region，當一個 Region 達到拆分條件時（shouldSplit 為 true），HBase 中該 Region 將會進行 split，分裂為2個 Region，以此類推。表在進行 split 的時候，會耗費很多的資源，有大量的 io 操作，頻繁的分區對 HBase 的性能有很大的影響。
所以，HBase 提供了預分區功能，讓用戶可以在創建表的時候對表按照一定的規則分區。
假設初始 10 個 Region，那麼導入大量數據的時候，就會均衡到 10 個 Region 裡面，顯然比初始 1 個 Region 要好很多， 合理的預分區可以減少 Region 熱點問題，提升寫數據的性能和速度，而且也能減少後續的 split 操作 。
首先要明白數據的 RowKey 是如何分布的，然後根據 RowKey 的特點規劃要分成多少 Region，每個 Region 的 startKey 和 endKey 是多少，接著就可以預分區了。
比如，RowKey 的前幾位字元串都是從 0001~0010 的數字，這樣可以分成10個Region：
第一行為第一個 Region 的 stopKey。為什麼後面會跟著一個"|"，是因為在ASCII碼中，"|"的值是124，大於所有的數字和字母等符號。
shell中建分區表
也可以通過指定 SPLITS_FILE 的值指定分區文件，從文件中讀取分區值，文件格式如上述例子所示：
預分區後，可以從 HBase ui 頁面觀察到：
HBase API 建預分區表
為防止熱點問題，同時避免 Region Split 後，部分 Region 不再寫數據或者很少寫數據。也為了得到更好的並行性，希望有好的 load blance，讓每個節點提供的請求處理都是均等的，並且 Region 不要經常 split，因為 split 會使 server 有一段時間的停頓，隨機散列加上預分區是比較好的解決方式。
預分區一開始就預建好了一部分 Region，這些 Region 都維護著自已的 start-end keys，再配合上隨機散列，寫數據能均等地命中這些預建的 Region，就能通過良好的負載，提升並行，大大地提高了性能。
hash + 預分區
在 RowKey 的前面拼接通過 hash 生成的隨機字元串，可以生成范圍比較隨機的 RowKey，可以比較均衡分散到不同的 Region 中，那麼就可以解決寫熱點問題。
假設 RowKey 原本是自增長的 long 型，可以將 RowKey 先進行 hash，加上本身 id ，組成rowkey，這樣就生成比較隨機的 RowKey 。
那麼對於這種方式的 RowKey 設計，如何去進行預分區？
partition + 預分區
partition 顧名思義就是分區式，這種分區有點類似於 maprece 中的 partitioner，將區域用長整數作為分區號，每個 Region 管理著相應的區域數據，在 RowKey 生成時，將 id 取模後，然後拼上 id 整體作為 RowKey 。
1. HBase Region 自動拆分策略
2. hbase預分區
Ⅵ pvm是什麼東西
PVM是一種並行虛擬環境技術，也稱為並行虛擬機器。以下是關於PVM的詳細解釋：
一、基本定義
PVM是一個開放源代碼的並行計算框架，旨在支持科學計算、數據分析以及其他需要大規模並行處理的任務。它提供了一個虛擬環境，允許應用程序在不同的計算機節點上運行並相互通信。
二、核心功能
三、應用領域
PVM在多個領域都有廣泛的應用，包括：
四、技術特點
Ⅶ 怎麼防止公司的網站源碼不被程序員盜走呢
把網路隔離啊
工作用台式機，連區域網，不能上公網
把usb封了，刻錄光碟機卸了
很多軟體公司都是這樣的
還得在交換機設置，識別mac
禁止外來電腦發起的連接