Ⅰ 如何保护源代码，防止其泄露、扩散。有什么源代码保护软件没有
当然有软件保护公司内部源代码了，搜索源代码加密软件即可。不过需要注意的是，这里所指的加密并不是对源代码本身进行加密保护，而是指环境加密（DSA数据安全隔离技术等）。根本原因在于代码本身进程较多、调用复杂，对本身依据进程进行加密保护（防泄密）容易卡、慢、死机。
Ⅱ ERP系统源码-云进销存（web+app）搭建附源码（PC+APP+H5+小程序）
企业资源规划(ERP)系统是一种全面的软件解决方案，旨在帮助企业更有效地管理各种关键资源，包括员工、财务、材料等。ERP系统通常被视作企业管理系统(EMS)，并涵盖多种类型，如制造执行系统(MES)、客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、人力资本管理(HCM)、财务会计与报告(FAR)、项目管理等。一个典型的ERP系统包含多个模块，涉及会计、销售、市场营销、人力资源、制造、采购、财务、质量保证、供应链、客户关系管理、项目管理等领域。
使用ERP源码搭建系统通常包括以下步骤：确保服务器满足系统要求，下载并解压源码至合适目录，创建数据库并导入ERP系统所需文件，配置数据库连接信息，设置系统基础参数，如网站域名、管理员账号，配置权限和角色，启动系统并按照安装向导进行初始化。安装流程在不同ERP系统中可能略有差异，建议在安装前查阅相关文档或咨询软件提供商。
ERP源码系统应具备权限控制、数据管理、采购管理、销售管理、库存管理、财务管理、生产管理、统计分析及接口集成等功能，以确保数据的安全性、准确性和完整性。系统应具备高度的定制化能力，能够根据企业需求进行个性化的配置。
ERP系统在企业中的作用广泛，可以自动化业务流程、简化操作、基于准确数据实现更好决策、提高各部门生产力。系统集成整个组织，从销售和营销到财务、人力资源和IT，提供单一的真实信息源，确保所有员工了解其工作及目标。
ERP系统的演化从专注于制造业的系统发展至适用于零售、医疗保健、金融服务等行业的全面解决方案。系统变得更加复杂，能够连接多个应用程序并整合来自不同来源的数据。如今，ERP解决方案不仅管理运营流程，还旨在改善客户体验和优化业务绩效。
ERP系统的优点因企业性质、规模和运营范围而异。小型企业可能从成本合理性角度考虑，而大型企业则可能因成本效益考虑而获益。在Salesforce平台上使用ERP系统可获得额外功能和集成，提高准确性和生产率、改善报告、增加效率、促进合作。
基于云的ERP系统提供了更多优势，如更容易设置、更快部署、更低成本和更少维护。基于云的ERP系统允许公司在线访问和管理重要交易，提供与传统软件程序相比的灵活性和成本效益。这些系统通常包含供应链管理、人力资源、客户关系管理、会计、项目管理、资产跟踪等功能。
随着企业数字化转型的加速，ERP系统的需求持续增长。开源ERP源码因其灵活性、成本效益和适应性而受到欢迎，企业可根据自身需求定制和集成各种功能模块。基于云计算和大数据技术的ERP系统正逐渐成为趋势，支持移动办公和远程协作，集成人工智能、物联网和区块链等新兴技术以提升业务处理效率和数据安全性。
Ⅲ scrm系统源码有哪些比较值得购买的
推荐企业老板们都来选择众安科技scrm 源码，它具有 7 大突出优势：
1、高安全性：企业选择众安科技SCRM 源码来部署 scrm 系统，可以把所有的客户数据、交易记录、商品图片等信息资料，保存在自己的服务器上，不需要依赖任何第三方，也不受任何第三方约束。
2、支持二次开发：企业只要提出需求，众安团队便会帮助细化需求，规划原型图，进行功能研发和测试后再交付给企业。
3、支持私有化安装：众安科技SCRM 源码支持代码私有化部署，保证企业客户数据隐私和安全性。
4、收费模式满足大中小企业需求：众安科技SCRM 源码根据企业所需的功能模块和企业员工数量，进行定价。需求不同，价位不同，满足大中小多种类型客户的付费能力。
5、一次付费，长期使用：企业选择众安科技SCRM 源码，只需要支付一次费用，就可以长期使用。
6、售后服务健全：众安拥有专业售后团队，不仅向购买 scrm 系统源码的企业提供系统部署服务。还会安排专业客服人员，进行全天候在线答疑。无论企业面临的是系统部署方面的问题，还是后续使用方面的问题，都能找到众安售后团队得到快速解决。
7、整套交付，快速使用：众安科技SCRM 源码将整套源码交付给企业，并交付技术文档，包括配置、接口、调用、结构说明等。企业使用众安科技SCRM 源码后，即使没有代码基础，也能通过简单的安装，几分钟内搭建属于自己的企业微信 scrm 系统。
Ⅳ 股票分配预案使用办法
股票分配预案的使用办法如下：
获取分配预案基础数据：
筛选尚未实施的分红送转预案：
在图表上显示分配预案信息：
筛选特定分配预案：
通过以上步骤，你可以有效地使用股票分配预案，帮助你做出更明智的投资决策。
Ⅳ 【HBase】HBase 自动拆分和预分区
[TOC]
HBase 中，表会被划分为1...n 个 Region，被托管在 RegionServer 中。
Region 二个重要的属性：StartKey 与 EndKey 表示这个 Region 维护的 RowKey 范围，当读/写数据时，如果 RowKey 落在某个 start-end key 范围内，那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据。
默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配。
当数据越来越多，Region 的 size 越来越大时，达到默认的阈值时（根据不同的拆分策略有不同的阈值），HBase 中该 Region 将会进行 split，会找到一个 MidKey 将 Region 一分为二，成为 2 个 Region。而 MidKey 则为这二个 Region 的临界，左为 N 无下界，右为 M 无上界。< MidKey 被分配到 N 区，> MidKey 则会被分配到 M 区。
随着数据量进一步扩大，分裂的两个 Region 达到临界后将重复前面的过程，分裂出更多的 Region。
Region 的分割操作是不可见的，Master 不会参与其中。RegionServer 拆分 Region的步骤是：先将该 Region 下线，然后拆分，将其子 Region 加入到 META 元信息中，再将他们加入到原本的 RegionServer 中，最后汇报 Master。
执行 split 的线程是 CompactSplitThread。
在 2.0.5 版本中，HBase 提供了 7 种自动拆分策略：
他们之间的继承关系如下：
有三种配置方法：
0.94.0 之前的默认拆分策略，这种策略非常简单，只要 Region 中的任何一个 StoreFile 的大小达到了 hbase.hregion.max.filesize 所定义的大小 ，就进行拆分。
1）相关参数：
hbase.hregion.max.filesize
2）部分源码 ：
拆分的阈值大小可在创建表的时候设置，如果没有设置，就取 hbase.hregion.max.filesize 这个配置定义的值，如果这个配置也没有定义，取默认值 10G。
3）拆分效果：
经过这种策略的拆分后，Region 的大小是均匀的，例如一个 10G 的Region，拆分为两个 Region 后，这两个新的 Region 的大小是相差不大的，理想状态是每个都是5G。
**ConstantSizeRegionSplitPolicy **切分策略对于大表和小表没有明显的区分，阈值（hbase.hregion.max.filesize）：
4）创建表时配置：
该策略继承自 ConstantSizeRegionSplitPolicy，是 0.94.0 到 2.0.0 版本的默认策略，其 优化了原来 ConstantSizeRegionSplitPolicy 只是单一按照 Region 文件大小的拆分策略，增加了对当前表的分片数作为判断因子 。当Region中某个 Store Size 达到 sizeToCheck 阀值时进行拆分，sizeToCheck 计算如下：
如果表的分片数为 0 或者大于 100，则切分大小还是以设置的单一 Region 文件大小为标准。如果分片数在 1~99 之间，则由 min(单一 Region 大小， Region 增加策略的初始化大小 * 当前 Table Region 数的3次方) 决定 。
Region 增加策略的初始化大小计算如下：
1）相关参数：
hbase.hregion.max.filesize
hbase.increasing.policy.initial.size
hbase.hregion.memstore.flush.size
2）部分源码：
在默认情况，使用 策略拆分 Region 的过程是:
3）拆分效果：
和 ConstantSizeRegionSplitPolicy 一样，也是均匀拆分。
不同的是， 切分策略弥补了ConstantSizeRegionSplitPolicy 的短板，能够自适应大表和小表，并且在大集群条件下对于很多大表来说表现很优秀。
但并不完美，这种策略下很多小表会在大集群中产生大量小 Region，分散在整个集群中。而且在发生 Region 迁移时也可能会触发 Region 分裂。
4）创建表时配置：
2.0 版本默认切分策略。SteppingSplitPolicy 是 的子类，其对 Region 拆分文件大小做了优化，如果只有1个 Region 的情况下，那第1次的拆分就是 256M，后续则按配置的拆分文件大小（10G）做为拆分标准。
1）相关参数：
同 。
2）全部源码：
它的源码只有一个方法，优化了 getSizeToCheck 方法，其他都是继承 自 类。
3）拆分效果：
在 策略中，针对大表的拆分表现很不错，但是针对小表会产生过多的 Region，SteppingSplitPolicy 则将小表的 Region 控制在一个合理的范围，对大表的拆分也不影响。
4）创建表时配置：
KeyPrefixRegionSplitPolicy 是 的子类，该策略除了具备其父类自动调整 Region 拆分阈值大小、适应大小表的特点外，增加了对拆分点(splitPoint，拆分点就是 Region 被拆分处的 RowKey)的定义，可以保证有相同前缀的 RowKey不会被拆分到两个不同的 Region 里面。
1）相关参数：
在 的配置之上增加了一个参数。
KeyPrefixRegionSplitPolicy.prefix_length
2）部分源码：
先从父类获取拆分点，如果设置了 prefixLength > 0，就从父类拆分点中截取需要的前缀作为新的拆分点返回。
3）拆分效果：
KeyPrefixRegionSplitPolicy （SteppingSplitPolicy、、BusyRegionSplitPolicy (HBase-2.x Only)）按照 RowKey 的前缀去拆分 Region，但是什么时候拆分，原 Region 容量的最大值是多少还是需要使用 的方法去计算 。
如果所有数据都只有一两个前缀，那么采用默认的策略较好。 如果前缀划分的比较细，查询就比较容易发生跨 Region 查询的情况，此时采用KeyPrefixRegionSplitPolicy 较好。
所以这个策略适用的场景是：
4）创建表时配置：
继承自 ，也是根据 RowKey 前缀来进行拆分的。不同就是：KeyPrefixRegionSplitPolicy 是根据 RowKey 的固定前几位字符来进行判断，而 是根据分隔符来判断的。
1）相关参数：
在 的配置之上增加了一个参数。
.delimiter
2）部分源码：
先找到分隔符下标位置，然后从父类的拆分点截取出来。
3）拆分效果：
根据 RowKey 中指定分隔字符做为拆分，显得更加灵活，如 RowKey 的值为“userid_eventtype_eventid”，userId 不是定长的，则 可以取 RowKey 值中从左往右且第一个分隔字符串之前的字符做为拆分串，在该示例中就是“userid”。
4）创建表时配置：
之前的策略都未考虑 Region 热点问题，考虑某些 Region 可能被频繁访问，负荷很大，BusyRegionSplitPolicy 策略同样继承自 ，但主要针对 Region 问题，是在 2.x 中新增加的拆分策略。
1）相关参数：
在 的配置之上增加了如下参数：
hbase.busy.policy.blockedRequests
hbase.busy.policy.minAge
hbase.busy.policy.aggWindow
2）部分源码：
在判断是否需要进行拆分的时候，先调用父类的 shouldSplit 方法检验，如果需要则直接返回 true，否则需要判断当前时间是否比开始时间大于 minAge 值，如果是的，则计算请求阻塞率 blockedReqRate，如果阻塞率大于设定的阈值，则进行拆分。
阻塞率的计算如下：
主要的计算逻辑是：请求的被阻塞率(aggBlockedRate) = curTime - prevTime 时间内新增的阻塞请求 / 这段时间的总请求。
3）拆分效果：
如果系统常常会出现热点 Region，又对性能有很高的追求，那么这种策略可能会比较适合。
它会通过拆分热点 Region 来缓解热点 Region 的压力，但是根据热点来拆分Region 也会带来很多不确定性因素，因为不能确定下一个被拆分的 Region 是哪个。
4）创建表时配置：
DisabledRegionSplitPolicy 就是不使用 Region 拆分策略，将所有的数据都写到同一个 Region 中。
1）全部源码：
源码很简单，就是直接返回 false。
2）拆分效果：
这个策略极少使用。
即使在建表的时候合理的进行了预拆分，还没有写入的数据的时候就已经手动分好了 Region，但是随着数据的持续写入，我预先分好的 Region 的大小也会达到阈值，那时候还是要依靠 HBase 的自动拆分策略去拆分 Region。
但这种策略也有它的用途：
假如有一批静态数据，一次存入以后不会再加入新数据，且这批数据主要是用于查询，为了性能好一些，可以先进行预分区后，各个 Region 数据量相差不多，然后设置拆分策略为禁止拆分，最后导入数据即可。
3）创建表时配置：
已经有自动分区了，为什么还需要预分区？
HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时（shouldSplit 为 true），HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。表在进行 split 的时候，会耗费很多的资源，有大量的 io 操作，频繁的分区对 HBase 的性能有很大的影响。
所以，HBase 提供了预分区功能，让用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。
假设初始 10 个 Region，那么导入大量数据的时候，就会均衡到 10 个 Region 里面，显然比初始 1 个 Region 要好很多， 合理的预分区可以减少 Region 热点问题，提升写数据的性能和速度，而且也能减少后续的 split 操作 。
首先要明白数据的 RowKey 是如何分布的，然后根据 RowKey 的特点规划要分成多少 Region，每个 Region 的 startKey 和 endKey 是多少，接着就可以预分区了。
比如，RowKey 的前几位字符串都是从 0001~0010 的数字，这样可以分成10个Region：
第一行为第一个 Region 的 stopKey。为什么后面会跟着一个"|"，是因为在ASCII码中，"|"的值是124，大于所有的数字和字母等符号。
shell中建分区表
也可以通过指定 SPLITS_FILE 的值指定分区文件，从文件中读取分区值，文件格式如上述例子所示：
预分区后，可以从 HBase ui 页面观察到：
HBase API 建预分区表
为防止热点问题，同时避免 Region Split 后，部分 Region 不再写数据或者很少写数据。也为了得到更好的并行性，希望有好的 load blance，让每个节点提供的请求处理都是均等的，并且 Region 不要经常 split，因为 split 会使 server 有一段时间的停顿，随机散列加上预分区是比较好的解决方式。
预分区一开始就预建好了一部分 Region，这些 Region 都维护着自已的 start-end keys，再配合上随机散列，写数据能均等地命中这些预建的 Region，就能通过良好的负载，提升并行，大大地提高了性能。
hash + 预分区
在 RowKey 的前面拼接通过 hash 生成的随机字符串，可以生成范围比较随机的 RowKey，可以比较均衡分散到不同的 Region 中，那么就可以解决写热点问题。
假设 RowKey 原本是自增长的 long 型，可以将 RowKey 先进行 hash，加上本身 id ，组成rowkey，这样就生成比较随机的 RowKey 。
那么对于这种方式的 RowKey 设计，如何去进行预分区？
partition + 预分区
partition 顾名思义就是分区式，这种分区有点类似于 maprece 中的 partitioner，将区域用长整数作为分区号，每个 Region 管理着相应的区域数据，在 RowKey 生成时，将 id 取模后，然后拼上 id 整体作为 RowKey 。
1. HBase Region 自动拆分策略
2. hbase预分区
Ⅵ pvm是什么东西
PVM是一种并行虚拟环境技术，也称为并行虚拟机器。以下是关于PVM的详细解释：
一、基本定义
PVM是一个开放源代码的并行计算框架，旨在支持科学计算、数据分析以及其他需要大规模并行处理的任务。它提供了一个虚拟环境，允许应用程序在不同的计算机节点上运行并相互通信。
二、核心功能
三、应用领域
PVM在多个领域都有广泛的应用，包括：
四、技术特点
Ⅶ 怎么防止公司的网站源码不被程序员盗走呢
把网络隔离啊
工作用台式机，连局域网，不能上公网
把usb封了，刻录光驱卸了
很多软件公司都是这样的
还得在交换机设置，识别mac
禁止外来电脑发起的连接