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1.?度源??ƶ? Դ??
2.带你了解几种二进制代码相似度比较技术
3.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
4.CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
5.软件侵权诉讼之源代码的比对

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       软件源代码的相似度哪怕只有1%，也可能引发法律纠纷，码相因此在软件开发中务必谨慎。似度作为法律和技术的度源结合体，我将分享一个案例，码相探讨软件著作权侵权的似度班级签到源码微妙界限。

       A公司指控B公司及其离职员工黄某等人侵犯其软件著作权，度源源代码鉴定报告显示，码相尽管B公司的似度软件与A公司软件有部分相似，如数据库结构和部分代码风格，度源但总量中相似代码占比仅为1.%。码相这一比例虽低，似度但并不意味着侵权不存在。度源在我国，码相软件侵权认定遵循“接触+实质性相似”的似度原则，即便接触过A公司软件，只要不构成实质性相似，就不构成侵权。

       B公司辩称其源代码主要来自开源代码，但需证明早于A公司且符合开源协议。然而，法院并未采纳这一抗辩，因为B公司未能提供充分证据证明哪些代码是开源的，且部分相似代码的解释并不合理，A公司有权主张其他权利。

       最高法院最终裁定，B公司部分复制了A公司的软件，赔偿金额万元，教资报名网站源码而黄某等个人不承担责任。案例启示我们，软件开发者应保护核心源代码，通过合同和技术手段限制员工访问，同时在软著登记时采取策略，以第三方机构的源代码作为权利基础。程序员需增强法律意识，清楚自己编写的代码归属，避免无意间侵犯他人权益。

       证据保全在软件著作权侵权案件中至关重要，案例中的A公司通过证据保全确保了源代码鉴定的公正性。源代码的保护可以依赖于著作权、技术秘密甚至专利，开发者需根据具体情况采取合适的保护措施，以降低法律风险。

       总之，软件源代码的相似度并非侵权的决定因素，法律保护的是独创性和实质性相似，因此在软件开发过程中，不仅要注重技术创新，还要注意法律合规，确保知识产权的合法保护。

带你了解几种二进制代码相似度比较技术

       摘要：二进制代码相似度比较技术在安全分析中扮演着关键角色，它用于追踪恶意代码变种、检测已知漏洞和确认补丁的存在。该技术的核心理念是比较编译生成的二进制代码，尽管它们可能因CPU架构、优惠活动网页源码操作系统、编译选项等因素而存在差异。本文总结了二进制代码相似度比较的技术挑战、研究方向以及学术界和工业界的进展，旨在为研究人员提供参考。

       1. 二进制代码生成的复杂性：源代码通过不同编译选项、CPU架构和操作系统等组合，可以生成多种二进制程序。这些因素增加了二进制代码相似度比较的难度。

       2. 源代码信息丢失：在编译过程中，有助于理解代码意图的信息（如函数名、变量名等）通常会被丢失，这增加了二进制代码语义理解的难度。

       3. 二进制代码混淆：为了保护知识产权或增加理解难度，二进制代码可能会被混淆，进一步增加了比较的难度。

       4. 学术界的研究进展：过去年中，学术界开发了多种二进制代码相似度比较方法，并在顶级会议上发表了相关研究成果。

       5. 相似度比较的方法和粒度：研究涵盖了多种比较方法（如相似性、等效性、相同性）和不同的分析粒度（如指令级、基本块、函数级等）。

       6. 结构相似度计算：这种方法在二进制代码的图表示上计算相似性，介于句法相似性和语义相似性之间。

       7. 基于特征的节点式组件界面源码相似度：通过将二进制代码表示为向量或特征集，计算其相似性。机器学习在此领域有广泛应用。

       8. Hash匹配相似度：使用局部敏感哈希算法快速匹配多维向量数据的相似性。

       9. 跨架构比较：针对不同CPU架构的二进制代码，通过计算语义相似性进行比较。

       . 分析类型和归一化方法：包括静态分析、动态分析和数据流分析，以及指令规范化技术。

       . 技术评估和比较：对不同的二进制代码相似度比较方法进行了鲁棒性、准确度和性能指标的评估。

       总结：尽管二进制代码相似度比较技术在学术界和工业界都有所进展，但仍面临诸多挑战，如小片段代码比较、源代码与二进制的比较、数据相似度比较、语义关系、可扩展性、混淆问题等。这些方向需要进一步的研究和探索。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、安卓源码转app**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。

CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax

       深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色，尤其在多分类任务中，其用于将logits映射成概率分布，或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例，即Warp级别的Softmax，特别适用于矩阵宽度不超过的场景。

       Softmax操作的计算公式如下：

       [公式]

       为解决数值溢出问题，通常先减去向量的最大值。优化后的公式为：

       [公式]

       Softmax计算涉及五个关键步骤：reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。

       OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel，针对不同数量的列选择不同实现策略，以适应各种场景。为实现优化，OneFlow提供三种Softmax实现方式，以期在所有情况下达到较高的有效带宽。

       对于WarpSoftmax分支，源码中函数调用关系清晰，实现细节分为四部分：数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。

       在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中，重点实现以下步骤：核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中，OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作，以及束内通信，提升了计算效率。

       总结WarpSoftmax源码中的关键点，本文详细解读了其优化策略与实现细节，旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现，读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。

软件侵权诉讼之源代码的比对

       源代码的比对在软件侵权诉讼中扮演关键角色。依据我国《著作权法》和《计算机软件保护条例》，计算机软件作品包括源程序和软件文档，司法实践中判定侵权遵循“接触+实质性相似”原则。其中，比对源代码和文档的相似度，是判定实质性相似的可靠方法。文档比对相对简单，而源代码比对则更为复杂，通常需要通过专业鉴定机构进行。

       源代码，亦称为源程序，是由计算机语言指令编写、未经过编译的文本文件。源代码旨在通过编译器编译成二进制指令，供计算机执行。源代码分为自由软件和非自由软件两大类。对于源代码的保护，可通过著作权法或反不正当竞争法进行。在判断侵权时，源代码比对是首要考虑因素。

       在进行源代码比对时，需满足以下条件：获取并存储两方软件的源代码、具备软硬件环境，包括电子数据存储设备、检验设备等，以及运行环境、文件比对工具、反编译工具、源代码分析工具等。

       源代码比对的内容包括目录结构、文件名、文件内容、变量、函数、宏定义等。比对时需排除名称更改对结果的影响，并对程序逻辑与结构进行深入比对。比对过程中，需去除公共程序库文件、第三方库文件等，以及基于相同软件应用的公有领域文档或程序。同时，不应保护功能性特征，因为实现相同功能的方法多样，功能性特征相同不能证明代码相同。

       司法审判中，源代码比对遵循直接比对和间接比对原则。直接比对通常通过委托专业鉴定机构进行软件同一性鉴定或组织技术调查官进行比对，相似度超过一定比例时，可直接认定侵权。间接比对则依赖于编译环境下的唯一性，即相同的源代码可编译成唯一的目标代码，反之亦然。在缺乏源代码的情况下，可通过比对目标代码、证据保全或获得被告目标程序反编译等方法来判断。

       在某些案件中，若被告无法提供合理解释或无法提交源代码，法院可能推定侵权成立。例如，在江苏擎天信息科技有限公司与南京云松信息技术有限公司、张京等侵害计算机软件著作权纠纷案中，法院通过比对发现两软件在多个方面存在大量相似之处，足以证明被告曾经接触过原告的源程序，最终认定侵权。

       综上所述，源代码比对在软件侵权诉讼中具有重要地位，但并非唯一判断依据。在无法获取源代码的特定情况下，需结合其他路径和方式综合判断侵权与否，如分配举证责任、证据保全等方法。在具体实践中，源代码比对应与其他证据共同作为判断侵权的依据。