1.有没有可以提供源码的辅助辅助CRM_有源码怎么搭建
2.从 CodeGemma 到 CodeQwen1.5：开源编程大模型百家争鸣
3.好玩的开源项目推荐
4.开源科学工程技术软件介绍 – DICOM医学查看器Aliza MS
5.AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
6.开源许可证如何选择许可证
有没有可以提供源码的CRM_有源码怎么搭建
许多CRM系统能够与财务和会计软件集成，辅助公司跟踪收入和支出，源码源码并更准确地预测客户未来的开源开源需求。开源CRM系统的论坛部署相对简单，基本需求包括服务器、辅助辅助数据库和浏览器。源码源码网易新闻 ios 源码下面介绍五款有助于管理客户关系的开源开源开源CRM系统。
1. SugarCRM
SugarCRM具备所有基本功能，论坛包括用户、辅助辅助潜在客户和联系人管理；报告与分析；支持移动办公；以及一系列市场营销工具。源码源码SugarCRM提供两种版本：托管版本和社区版本。开源开源托管版本需付费，论坛并提供三种不同的辅助辅助服务级别。而社区版本免费，源码源码用户可将其安装在自有服务器上。开源开源尽管社区版本功能有限，但对于小型企业而言已足够使用。
2. Vtiger
Vtiger虽然基于SugarCRM开发，但并非简单的复制品。它继承了SugarCRM的核心功能，但并不包含例如协作、任务管理和第三方集成等某些功能。Vtiger被视为中小企业的理想选择，其社区版本整合了小型组织所需的关键功能，并支持进一步扩展。用户可以选择下载安装或使用托管版本，后者每月收费美元，并提供免费试用。
3. CiviCRM
CiviCRM的两个显著特点是非营利组织定位和能够与Drupal、Joomla或WordPress等内容管理系统无缝集成。这使得非营利组织能够轻松将其集成到自己的网站中。CiviCRM不仅帮助跟踪联系人和捐赠者，还密切监控捐款、筹款活动和募捐活动。用户可以随时下载演示版和完整工具。此外，也有第三方提供CiviCRM的托管服务。
4. FatFreeCRM
FatFreeCRM是一个小巧但功能全面的系统。开发者表示，该软件包含分组协作、潜在客户管理、联系人列表和机会跟踪等功能。虽然FatFreeCRM无法与其他大型CRM软件竞争，但其功能对于小型公司或组织来说已经足够。此外，FatFreeCRM以其吸引人的用户界面和易于操作而著称。它支持Ruby on Rails开发的插件/扩展，但没有提供托管版本，因此用户需要自行下载安装。
5. Zurmo
将CRM系统游戏化是Zurmo的创新之处。除了整合CRM应有的功能（如联系人管理、交易跟踪和报告），Zurmo还通过游戏化机制对使用系统的人员进行奖励，以此促进最佳实践。这种机制激励用户深入探索Zurmo系统，随着用户发现更多功能（例如，高效使用方法），他们将获得更多奖励。Zurmo提供在线演示，在线提取源码同样托管版本也提供免费试用。
从 CodeGemma 到 CodeQwen1.5：开源编程大模型百家争鸣
在编程领域，开源编程大模型 CodeQwen1.5 的出现，为开发者提供了新的选择，尤其是在 CodeGemma 后。这款开源模型的兴起，回应了对透明、可访问和道德开发的追求，区别于专有模型如 Github Copilot，它在隐私和安全方面更具吸引力。开源编程大模型的特性与优势
开源模型如 CodeQwen1.5，通过其透明性（允许审查和改进）、免费的可访问性（降低技术门槛）、协作性（汇聚全球智慧）、道德规范（避免偏见）和灵活性（定制适应），为编程工具开辟了新的前景。这些特点使它成为开发人员的理想工具，不仅提升了效率，还促进了技术普惠。CodeQwen1.5 特点
强大的代码生成和修改能力
长序列建模和 SQL 操作支持
覆盖多种编程语言，适应性强
高效的参数规模，性能与大小平衡
CodeQwen1.5 的开源特性使其在VSCode中，通过Twinny插件实现了高效集成，提供了代码补全、优化、测试和文档生成等功能，为开发者带来了显著的便利。获取与部署
从GitHub获取源代码，可通过Hugging Face和ModelScope获取模型文件，Ollama的Windows客户端则提供简单易用的GPU运行环境。用户可以根据需求选择不同精度的模型。总结与应用
CodeQwen1.5作为开源编程大模型，为个人和团队提供了一个可靠的编码辅助工具，它的出现挑战了专有服务，为开发者带来了更自由、更负责任的编程体验。如果你寻找一个替代 Github Copilot 的选项，CodeQwen1.5 理应成为你的首选。好玩的开源项目推荐
欢迎光临，今日为您推荐一系列趣味十足的开源项目，让工作之余也能享受科技带来的乐趣。
项目一：Spleeter。一款音轨分离软件，只需输入一段命令，即可轻松分离音乐中的人声与乐器声，支持多种常见音频格式，由 Python 语言编写，并利用 TensorFlow 进行模型训练。
项目地址：github.com/deezer/spleeter...
项目二：FlutterBoost。由阿里系闲鱼团队开源的框架，提供快速便捷的原生应用与 Flutter 混合集成方案，最新版本为 v3.0-preview，目前仍持续维护中。
项目地址：github.com/alibaba/flutterboost...
项目三：Orika。一个基于字节码技术栈实现的高性能 Java 对象映射框架，以其简单易用、高效的特点成为众多映射框架中的佼佼者。
项目地址：github.com/orika-mapper...
项目四：hotkey。ff电影源码京东 APP 后台热数据探测开源框架，经过多次高压压测和京东 大促的考验，精确探测热门商品并快速推送到服务端，大幅减轻数据层查询压力，提升应用性能。
项目地址：gitee.com/jd-platform-hotkey...
项目五：PaddleOCR。基于飞桨的 OCR 工具库，提供超轻量级中文 OCR，支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别，同时包含多种文本检测、识别的训练算法。
项目地址：gitee.com/paddlepaddle/...
项目六：XXL-JOB。一个轻量级分布式任务调度平台，设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，现已开放源代码，并在多家公司线上产品线中应用。
项目地址：github.com/xuxueli/xxl-job...
项目七：CIM。基于 Netty 框架的即时消息推送系统，支持多端接入，适用于移动应用、物联网、智能家居等领域。
项目地址：gitee.com/farsunset/cim...
项目八：DevSidecar。为开发者提供辅助的边车工具，通过本地代理将 HTTP 请求代理到加速通道，解决网站和库无法访问或访问速度慢的问题。
项目地址：github.com/docmirror/devsidecar...
项目九：Jsoup。一款 Java 的 HTML 解析器，可直接解析 URL 或 HTML 文本，提供简单易用的 API，支持 DOM、CSS 以及类似 jQuery 的操作方法。
项目地址：github.com/jhy/jsoup...
项目十：Knife4j。为 Java MVC 框架集成 Swagger 生成 API 文档的增强解决方案，前身是 swagger-bootstrap-ui，取名 knife4j，旨在小巧、轻量、功能强大。
项目地址：github.com/xiaoymin/swagger-bootstrap-ui...
项目十一：Arthas。阿里巴巴开源的 Java 诊断工具，支持 JDK 6+，适用于 Linux/Mac/Windows，提供命令行交互模式与丰富的 Tab 自动补全功能。
项目地址：github.com/alibaba/arthas...
项目十二：El-admin。基于 Spring Boot、Jpa、Spring Security、redis、Vue 的前后端分离的开源后台管理系统，采用 RBAC 权限控制方式，支持数据字典、数据权限管理与代码生成。libusb 源码分析
项目地址：github.com/elunez/eladmin...
项目十三：Halo。使用 Java 开发的开源博客系统，基于 Spring Boot 框架，通过一行命令即可完成安装。
项目地址：github.com/halo-dev/halo...
项目十四：Hutool。一个功能全面的 Java 工具类库，提供静态方法封装，降低学习成本，提高工作效率。
项目地址：github.com/dromara/hutool...
希望以上推荐能满足您的需求，若感兴趣，不妨前往 GitHub 上探索更多好玩的开源项目，每日都有更新！
开源科学工程技术软件介绍 – DICOM医学查看器Aliza MS
在医学领域，开源的DICOM医学查看器Aliza MS是现代临床诊断的重要辅助工具。这款由德国波恩的Aliza Medical Imaging公司开发的软件，凭借其开源免费特性，帮助医疗专业人员处理从医学成像设备获取的图像。Aliza MS基于C和C++编程，采用Qt用户界面和OpenGL图形渲染技术，提供Linux和FreeBSD的安装包，可以从其官方网站aliza-dicom-viewer.com获取。
除了开源版本，Aliza MS还提供商业版本以供购买。自年7月发布的1.1.0版本以来，它不断更新，最新的1.9.版展现了其功能的不断进步。通过Github，用户可以访问其源代码：github.com/AlizaMedical...
Aliza MS以其直观的图形用户界面和丰富的功能截图，如查看器、分析工具等，成为了开源科学工程技术软件系列中的一个重要组成部分。与Weasis等其他开源软件一起，它为科学家和医生提供了强大的工具，支持了一系列科学研究和医疗实践工作。
如果你对医学图像处理软件、科学可视化或开源工具感兴趣，一系列的文章如《科学可视化软件介绍》系列，详细介绍了包括Aliza MS在内的众多工具，涵盖了从医学图像到分子动力学的广泛领域，为专业人士和爱好者提供了丰富的选择。
AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手，提供代码编写、修复和自动完成功能，并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文，生成更好的代码，使用广泛的API、impl和习惯用法，同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能，但其专注于解决编程问题，不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具，安装后需通过Sourcegraph账号授权。
以下是Cody插件的安装和使用步骤：
1. 访问Cody官网获取安装指导。
2. 插件安装后需授权，对于VS Code用户，starbbs源码下载通过登录Sourcegraph账号即可使用。
3. 对于其他IDE如IDEA，需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥，保存到IDEA的Cody设置中。
4. 使用Cody时，只需输入代码问题或请求解释，如解释源码类的方法。
Cody插件提供免费使用，相比其他非官方插件，其功能和价值较高，适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody，可以提高代码开发效率，解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。
开源许可证如何选择许可证
在处理开源软件时，选择合适的许可证显得尤为重要。最常见的几种许可证包括GPL和BSD，还有Adobe常用的MPL。GPL的特点是具有较强的传染性，任何基于GPL代码的修改若要发布二进制版本，必须同时公开源代码，这在一些项目中可能限制了自由度。相比之下，BSD许可证更为宽松，允许修改后的代码保留商业使用，只需要在发布时包含许可证，无需公开源代码，微软就曾采用这种方式在产品中引入BSD网络部分的源码。
从开发者的角度看，如果你只是利用开源工具作为辅助，大多数许可证都能满足需求。然而，商业性发布时，如果你不想公开修改的源码，BSD许可证是个不错的选择，因为它支持专有化。若追求源代码的完全自由，GPL和LGPL（尽管LGPL有漏洞，如divX案例）是首选，但LGPL的漏洞可能导致戒心，建议在开源基础上，选择BSD以保护自己的商业版本不受开源规则约束。
对于希望在分享代码的同时保护自己的创新，MPL许可证是个巧妙的解决方案。它通过区分受保护部分和贡献部分，为开源和专有之间的界限提供了一种平衡，允许你在开源和封闭之间灵活操作。
VS Code 的 7 个开源替代品 | Linux 中国
为了避免使用微软版本的 VS Code，我们需要另行选择一个开源的代码编辑器。
Visual Studio Code，简称 VS Code，是一款跨平台代码编辑器，适用于 Linux、Windows 以及 macOS。它不仅可以编辑简单文本，还可以像集成开发环境（IDE）一样管理整个代码库。它可以通过插件进行扩展，并被证明是一个可靠的文本编辑器，轻松击败非开源的强大竞品编辑器。
微软以开源的方式发布了 VS Code，但下载的版本并非开源。不过，你仍有办法以开源方式使用 VS Code，或者选择其它的开源替代品。
以开源方式构建 VS Code
你可以在 GitHub 获得 VS Code 的源代码。然而，当你从微软下载 VS Code 时，你会发现它是基于微软软件许可证授权的。这并不是一个开源许可证。其区别在于构建过程。
Chris Dias 是微软 VS Code 项目开发者之一，他对 VS Code 作了一个对比，就像 Chrome 浏览器和其开源的“上游”项目 Chromium 一样。VS Code 确实是基于开源代码库构建的。微软官方发布的版本带有一些与微软相关的功能，包括一项商标、一个插件库、一个 C# 调试器以及遥测。但如果你克隆仓库然后自行编译，这些东西都不会被加入，所以你会得到一个名为 Code - OSS 的“干净”版本（OSS 代表开源软件）。
实际上，VS Code 与 Code - OSS 之间的差异很小。最值得注意的是，VS Code 包含遥测功能，它会记录使用数据。微软不可能监控你的一举一动，而且目前越来越多软件都在收集使用数据。是否在乎 VS Code 的遥测功能，完全取决于你自己。如果你不希望它追踪你的使用情况，这里有一些很棒的 VS Code（开源）替代品。
VSCodium
最简单的替代方案就是构建不带微软附属功能的 VS Code 版本。VSCodium 项目提供了可下载的 Code-OSS 可执行文件，它基于 VS Code 代码库编译，没有配置微软的 product.json 中的改变。VSCodium 的开发者还竭尽全力禁用了所有难以寻找的遥测选项，除非你自行编译，否则这已经是你能找到的最干净的 VS Code 版本了。
VSCodium 提醒说，VS Code 悄悄地包含了一些专有工具，这些工具无法与开源版本一起提供。这包括一个 C# 调试器和部分插件。如果你需要它们，可以在 [文档中] 找到解决办法。假如你依赖 VS Code 中某些特定的功能，你应该验证它在 VSCodium 中是否可以发挥功用。
此外，你还应该验证是否已禁用所有的遥测功能。
Code - OSS
如果不想用 VSCodium 的版本，你可以自己从头编译 VS Code，得到一样的版本。可执行文件叫做 Code - OSS，而不是 VSCode，适用于 VSCodium 的许可证限制也适用于你的构建，而工作方式也是一样。
如果通过编译源码构建应用，首次启动时你要确保 [所有遥测都已经被禁用]。
Atom
Atom 是一个类似于 IDE 的文本编辑器，当微软收购 Github 的同时也收购了它。和 VS Code 一样，你可以使用插件，扩展 Atom 编辑器，此外，你还能通过自己的工具和主题实现定制。它开源且与 Github 集成。简而言之，只要你能找到你想用的插件，或者你愿意自己动手写，那么 Atom 几乎可以满足你的一切需求。
跟 VS Code 一样，Atom 也默认包含遥测。你可以禁用这个功能，而且跟 VS Code 不同的是，使用插件不受任何限制，所以不必再因为隐私改变你的工作流。对写代码的人来说，毫无疑问 Atom 是很有用的工具，而对于使用电脑的任何人，它同样会是一个很赞的编辑器。如果你需要一个顺手的通用文本编辑器，请试试 Atom。
GNOME Builder
为 GNOME 桌面而开发的 IDE，GNOME Builder 是一个 Linux 平台的代码编辑器，专门用于构建 GNOME 应用。如果你为 Linux 构建应用程序，希望轻松解决兼容性问题，那么 Builder 就是最简单的选择。从 Flathub.org 安装 Builder；当你开启一个新项目，如果没有安装 GNOME SDK，它会提醒你。这意味着当维护你的应用时，你不必刻意关注 GNOME 的状态，因为 Builder 在替你做这件事。
然而，Builder 不仅能够构建 GNOME 程序。它还支持各种各样的编程语言，包括 Python、Rust、C/C++、Java、Go、JavaScript、TypeScript、VB.NET、Markdown 和几种标记语言等等。它对部分语言有全面的支持，包括自动补全以及弹出式函数定义，但是其它语言仅仅含有一些比较方便的功能，例如语法高亮跟自动匹配括号。不管你是不是一个专门的程序员，或者你只想要一个给力的 HTML 和 CSS 编辑器，这个 IDE 都能让你舒心使用。
Geany
Geany 是一个强大、稳定而轻量级的编辑器，它有很多有用的特性，能帮你写 Bash、Python、Lua、XML、HTML、LaTex，当然远不止这些。对 种各种编程及脚本语言、标记语言和各种文件类型（比如 .diff 和 .po），Geany 都有很好的支持。退一万步讲，Geany 还有括号匹配和语法高亮 —— 通常来说，它包含更多功能。
Geany 是一个小型编辑器，但是通过插件，你可以为它添加特性，例如项目视图面板、文件系统树、调试、终端等，直到它看起来像一个 IDE。当然，萝卜白菜各有所爱，你也可以尽量使它保持简洁易用。如果因为电脑 CPU 或者内存的限制而无法使用 VS Code，那么很明显 Geany 可以作为你的选择。它只占用少量内存，而且启动迅速。即便跟运行在终端里的 Vim 相比，Geany 稍显笨重，但就算在树莓派，它也能做到快速、灵活。
Brackets
Brackets 是一款面向网页开发者的文本编辑器和 IDE。对于 HTML、CSS、JavaScript、PHP 甚至 Python，它都有很强大的支持。而且跟 VS Code 一样，它也有一个很丰富的插件生态，所以你可以最大限度地扩展它，以适应你所有编程语言的工作。
有的插件用于辅助解析语言、运行脚本，甚至编译执行代码。Brackets 有一个传统的界面，不管你是否熟悉 IDE 或者像记事本一样简单的文本编辑器，都能驾轻就熟。如果稍微花点时间，添加几个相关插件，然后熟悉它们，你会发现 Brackets 真的是一个很精妙、很有用的编辑器，不管你输入什么，它都能通过自动补全、提示帮你避免低级错误。假如你是程序员，它能帮你加快测验和调试周期。
Che
如果你喜欢新技术，那你应当尝试 Che 编辑器。这是一个基于云的 IDE，所以它默认以软件即服务（SaaS）的形式运行，但它是完全开源的，如果你有 Kubernetes 实例，那就可以运行为你自己的 SaaS。
Che 不仅是一个在线 IDE，而且是一个为云开发而构建的 IDE。在 Che 的概念里，用户无需查看本地文件系统。由于它在云端工作，所以你也可以这么做。事实上，如果你有一台 Git 服务器，那就可以直接把它当作你的文件系统，在它的仓库中完成你的项目。当然，你也可以下载所有文件做本地备份。
但 Che 的主要特点，也是云开发者最为兴奋的一点，它是一个功能全面、带有 Kubernetes 感知功能的开源 IDE。如果你正在为云构建应用、网站或容器（或三者的组合），那么 Che 是一个你需要尝试的编辑器。
那么你的选择是？
你有没有在使用这些 VS Code 替代品中的某一个呢？想不想挑一个试试呢？欢迎在评论中分享你的见解。
Java开源技术框架是指什么啊？请你捡重点详细的说一下，谢谢！
目前主流的开源技术框架 是SSH 即 Spring struts2和hibernate
Spring Framework Java开源 J2EE框架
Spring 是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。 Spring提供了管理业务对象的一致方法并且鼓励了注入对接口编程而不是对类编程的良好习惯。Spring的架构基础是基于使用JavaBean属性的 Inversion of Control容器。然而，这仅仅是完整图景中的一部分：Spring在使用IoC容器作为构建完关注所有架构层的完整解决方案方面是独一无二的。 Spring提供了唯一的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率并且减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了 Hibernate和其他O/R mapping解决方案。Spring还提供了唯一的事务管理抽象，它能够在各种底层事务管理技术，例如JTA或者JDBC事务提供一个一致的编程模型。 Spring提供了一个用标准Java语言编写的AOP框架，它给POJOs提供了声明式的事务管理和其他企业事务--如果你需要--还能实现你自己的 aspects。这个框架足够强大，使得应用程序能够抛开EJB的复杂性，同时享受着和传统EJB相关的关键服务。Spring还提供了可以和IoC容器集成的强大而灵活的MVC Web框架。SpringIDE：Eclipse平台下一个辅助开发插件.
Struts Java开源 Web框架
Struts 是一个基于Sun J2EE平台的MVC框架，主要是采用Servlet和JSP技术来实现的。由于Struts能充分满足应用开发的需求，简单易用，敏捷迅速，在过去的一年中颇受关注。Struts把Servlet、JSP、自定义标签和信息资源(message resources)整合到一个统一的框架中，开发人员利用其进行开发时不用再自己编码实现全套MVC模式，极大的节省了时间，所以说Struts是一个非常不错的应用框架。StrutsIDE：用于Struts辅助开发的一个Eclipse插件
Hibernate Java开源 持久层框架
Hibernate 是一个开放源代码的对象关系映射框架，它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装，使得Java程序员可以随心所欲的使用对象编程思维来操纵数据库。 Hibernate可以应用在任何使用JDBC的场合，既可以在Java的客户端程序实用，也可以在Servlet/JSP的Web应用中使用，最具革命意义的是，Hibernate可以在应用EJB的J2EE架构中取代CMP，完成数据持久化的重任。Eclipse平台下的Hibernate辅助开发工具:Hibernate SynchronizerMiddlegenIDE
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(二十三)运动控制器源码解析---控制和优化思想
开源MIT Min Cheetah机械狗设计：控制与优化解析
在这个开源项目中，MIT Min Cheetah机械狗的控制与优化策略是其亮点，特别是MPC控制与QP优化策略。WBC作为辅助手段，已在前期讨论，本文主要聚焦于这两个核心部分。 控制问题的核心是通过状态方程，如微分方程，来描述和控制系统的运动，如牛顿第二定律。它不仅体现了物理规律，如位移与速度的关系，而且揭示了如何通过不同的输入策略达到期望状态，这便是优化的起点。 优化则涉及代价函数的选择和权重设置。LQR关注整个时间的最优性，而MPC关注当前时刻到未来的最优路径。LQR是闭环控制，而MPC是开环的，这使得MPC可以处理不等式约束，适应更复杂的控制环境。 相较于传统PID控制，现代控制理论如状态空间模型，具有更强的系统理解能力，但复杂项目中，传统控制方法仍占有重要地位。例如在汽车行业，虽然现代控制算法有优势，但安全性和落地性仍是考量的关键。 控制算法的应用领域主要集中在无人机、机器人和汽车工业，尤其是动力学模型成熟的场景。机器学习和强化学习作为补充，分别在参数辨识和规则环境中的应用有所贡献，但仍有发展空间。 接下来，我们将深入探讨机械狗的仿真实现，以及可能的扩展功能，如路径规划和激光雷达扫描，以期为设计提供更全面的支持。
