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Computer Organization and Design, David Patterson, John Hennessy

南京邮电大学软件工程复习提纲2019年上

关于使用知识产权（IPR）来刺激软件行业的创新，存在很多争论。 在本文中，我们专注于知识产权制度的选择和行业的增长。 我们首先开发开放源代码和封闭源代码软件的最佳增长组合。 然后，以这种最佳方案为基础，研究各种制度框架（从无保护，版权到专利保护）中开放源代码软件和封闭源代码软件的共存性。 这样的分析是有益的，因为它可以在版权和专利均符合其设计目的的前提下对这三种情况进行客观比较。 我们基于溢出的存在与否进行的分析证实，共存对于该行业而言是最佳的增长。 此外，我们发现从无保护转向版权保护可以提高最大增长率。 但是，尽管假设专利能够正常运行，但是从版权转向专利保护的好处还不清楚。

一款用WPF开发的文件加密解密软件程序源代码。 提供给大家参考及使用。 如果有想法，欢迎大家与我私信交流。

32位 80x86 汇编语言基础

第 5 章 正交区域查找：数据库查询 5.1 一维区域查找 125 组点。这样，查询各数据域分别介于特定范围内的记录，就转化为“报告出落在某个与坐标轴平行 的d维（超）长方体内的所有点”的问题。在计算几何（computational geometry）中，这类查询被称 为矩形区域查询（rectangular range query），或者正交区域查找（orthogonal range query）。本章将 研究支持这类查找的数据结构。 5.1 一维区域查找 在着手处理二维或更高维矩形区域查找问题（range searching problem）之前，让我们首先来看 看一维的情形。给我们的输入数据是一维空间中⎯⎯即一条直线上⎯⎯的一个点集。需要查询的， 是该点集中落在某个一维矩形⎯⎯即某个区间[x : x']⎯⎯内的所有点。 设直线上给定的这一点集为 P := { p1, …, pn }。这个一维的区域查找问题可以有效的解决，为此 可以利用某种众所周知的数据结构⎯⎯平衡二分查找树 T。（当然，直接使用数组也可以圆满地解决 这一问题。然而，这种方法既不能推广到更高维的空间，也不能有效地支持对 P 的动态更新。）T 的叶子分别存储了 P 中的各点，而 T 的内部节点则记录了划分的数值，用来引导查找。将（内部） 节点 v 所对应的划分值记为 xv。我们假设：v 的左子树中存储了（坐标）不超过 xv的所有点，而其 右子树中则存储了（坐标）严格大于 xv 的所有点。 图5-3 在二分查找树上的一维区域查找 为了报告出落在待查询区域[x : x']内的所有点，可以如下进行。在T中分别查找x和x'，设两次查 找分别终止于叶子μ和μ'。于是，位于区间[x : x']之内的点，就对应于介于μ和μ'之间的那些叶子（可 能还要加上μ或μ'本身）。以如 图 5-3 所示的树为例，如果查询的区间是[18 : 77]，需要报告的就是 深灰色的那些叶子，再加上叶子μ自己。那么，如何才能找出介于μ与μ'之间的那些叶子呢？由 图 5-3 可以看出：在对应于μ和μ'的两条查找路径之间，存在一些子树；而需要找出的那些叶子，都分别来 自于其中的某棵子树。（在 图 5-3 中，这些子树已被标为深灰色，而分布于这两条查找路径上的各 个顶点都是淡灰色的。）更准确地讲，我们所选出的每一棵子树，都以介于这两条查找路径之间的 某个节点v为根，而且v的父亲节点位于某条查找路径之上。为了找到这类节点，首先要确定与x和x' 对应的两条查找路径开始分叉的位置，记这个节点为vsplit。这可以由下面的子程序来完成。分别将节

环己酮-戈莫德 cyclonedx-gomod从Go模块创建CycloneDX软件物料清单（SBOM） 安装 预构建的二进制文件在页面上可用。 从来源 go install github.com/CycloneDX/cyclonedx-gomod@latest 从源代码构建需要Go 1.16或更高版本。 兼容性 cyclonedx-gomod将为的最新版本的CycloneDX规范生成BOM。 您可以使用在多种BOM格式或规范版本之间进行转换。 用法 Usage of cyclonedx-gomod: -json Output in JSON format -module string Path to Go module (default ".") -noserial Omit serial number -novprefix

Software Design X-Rays Fix Technical Debt with Behavioral Code Analysis Welcome, dear reader—I’m happy to have you here! Together we’ll dive into the fascinating field of evolving software systems to learn how behavioral code analysis helps us make better decisions. This is important because our average software project is much less efficient than it could be. The history of large-scale software systems is a tale of cost overruns, death marches, and heroic fights with legacy code monsters. One prominent reason is technical debt, which represents code that’s more expensive to maintain than it should be. Repaying technical debt is hard due to the scale of modern software projects; with hundreds of developers and a multitude of technologies, no one has a holistic overview. We’re about to change that. In this book, you learn a set of techniques that gives you an easily accessible overview of your codebase, together with methods to prioritize improvements based on the expected return on investment. That means you’ll be comfortable with picking up any large-scale codebase, analyzing it, and suggesting specific refactorings based on how the developers have worked with the code so far. Good code is as much about social design as it is about technical concerns. We reflect that by learning to uncover organizational inefficiencies, resolve coordination bottlenecks among teams, and assess the consequences of knowledge loss in your organization.

本文研究了一个行业，公司可以选择提供开放式平台或封闭式平台。 开放平台（相对于封闭平台）是可扩展的，因此第三方生产商可以为其开发扩展。 我建立在一个双向市场模型的基础上，尽管开放平台是无成本的，开放平台对消费者更有价值，但企业可能更愿意承诺保持平台封闭。 原因是开放平台可能会导致消费者竞争加剧。