⑴ 做电商平台，用SAAS账号还是源码比较好呢
做电商平台，用SAAS账号还是源码比较好呢？
众所周知，想做一个功能齐全的电商平台系统，可以选择购买成熟的SAAS账号、购买成熟的源码和自己定制开发三种模式，自己开发坑太多了，投入非常大，开发一套稳定防黑支持高迸发预留各种二次开发接口的分布式微服务架构的商城系统，经过几轮的功能修复和功能升级下来，少说要几百万到几千万不等（那种几万几十万的就不要考虑了，只能算能用而已），这个自己开发可以忽略不计，那么，该选择成熟的SAAS账号的系统还是成熟的源码系统呢？
必须要说，SAAS账号和源码各有优缺点，下面我们来分析一下：
一、我们先来看看SAAS账号系统优点：就是初始投入低一些
企业只以相对低廉的“年费”方式投资，不用一次性投资到位，不占用过多的营运资金，从而缓解企业资金不足的压力；需要购买服务器，刚开始只需要简单注册开立账号就行，前期投入相对低一点，试错成本低一些，适合一些小商家简单展示和少量卖货。
二、 SaaS系统的缺点：
1) 数据安全性差，数据自己不能掌控：
企业，尤其是大型企业，很不情愿使用SaaS正是因为安全问题，他们要保护他们的核心数据，不希望这些核心数据由第三方来负责。无法升级源码不允许数据独立，一旦不续费系统就会收回，辛苦积累的会员数据也彻底丢失。
2) 标准化无法满足个性需求：
SaaS解决方案只能提供标准功能应用，在分销模式灵活性、二次开发的可能性、功能应用快速迭代迭代方面是非常差的，无法满足客户个性化的需求。几十万个客户都是同一套模板做出来的。
3）迸发支持差
因为SAAS解决方案都是同时多个用户甚至数十万个用户同时部署在关联的服务器上，一旦数据会员订单迸发，会互相受影响，一个平台违规还会牵涉到一批平台同时被关，风险较大，不利于平台做大做强抗风险。
三、源码系统优势:
1）、如果项目做大的话，源码部署总体成本更低
在购买了商城系统源码之后，一开始就相当于买断整个系统，可以申请软着，可以直接进行二次开发，可以掌握自己核心资源，不像买SAAS账号，后面做大有会员数据再升级源码的费用很高，技术难度也大很多，还涉及数据迁移的额外费用，比如杭州某博的微商城，买SAAS账号只要3.8万-6.8万不等，但后续做大要独立源码出来，升级源码要60万以上费用，还不如直接多花一点点预算跟微三云购买源码系统，一次性投入大一点，但后续更省钱。
2）、个性化快速迭代更新
可以随时随地自由修改程序，打造完全符合自己意愿且独一无二的的商城系统。
商城系统源码比任何的商城系统更能适应市场的变化，商城系统源码能够灵活的根据每个目标市场的客户的兴趣和需求提供相应的产品信息、营销活动和订单流程，支持多门店管理、多城市站点、分销等功能，对企业来说是很方便的。
3）、自己掌握会员数据，会员数据可以通过广告和 游戏 和第三方服务进行多次变现
商城系统源码支持二次修改是它最大的优点，商城系统源码的成本相对高点，好处是客户的数据资源完全掌控在自己手中，这是大多数大型企业所青睐的。商城系统源码，集群部署的支持部署方案量身定制。支持将系统数据层的数据库更换、数据层的读写分离、图片等静态资源分离，这些常用的功能和资源单独部署在不同的服务器上，构成可用性强且高性能的集群系统。
会员数据有很大的价值，10万会员每天的广告收益在5000-1万，月收益在20万左右，如果买的是账号系统，没办法上架自己独立的APP，没办法广告变现，一年损失几百万的收益，这个收益可能比商城本身卖货和招代理的收益还要大很多
4）、可以申请软件着作权，增强企业实力背书，方便融资招商
用了源码系统，用户申请自己公司的软件着作权企业使用商城系统源码，可以申请软着和上架APP应用市场，在会员代理心目中树立起良好的企业形象，更容易招商融资和招募会员代理。
5）、独立自主，运行流畅不受其他客户影响
购买源码系统高安全性，独立自主，所有的程序数据，交易记录，商品图片等信息资料都保存在自己的服务器上，不需要依赖任何第三方，也不受任何第三方制约。如果是账号系统，因为是多个用户共用服务器，某一个客户做促销活动就会对同一个服务器上其他商家造成影响，会导致所有账号都登录不上，到时不止影响会员的体验和损失收入，还可能对项目造成毁灭性打击。
四、购买源码系统的劣势
唯一的劣势是首次部署的成本略微高一些，需要企业自己承担服务器的费用，开始阶段的预算要比买账号系统要高一些。
⑵ 想要搭建一款稳定的直播平台，直播源码怎么安装啊
一、搭建直播平台源码，移动直播推流端
直播推流端即主播端，主要通过手机摄像头采集视频数据和麦克风采集音频数据，经过一系列前处理、编码、封装，然后推流到CDN进行分发。
1、采集
移动直播SDK通过手机摄像头和麦克风直接采集音视频数据。其中，IOS硬件种类不多，所以比较简单，安卓则由于市面上硬件机型非常多，所以难以做到一个库适配所有硬件。
2、前处理
在这个环节主要处理美颜、水印、模糊等效果。美颜功能几乎是直播的标配功能。我们调研中发现太多case是因为没有美颜功能被抛弃使用的。另外国家明确提出了，所有直播都必须打有水印并回放留存15天以上。
3、编码
为了便于手机视频的推流、拉流以及存储，通常采用视频编码压缩技术来减少视频的体积，现在比较常用的视频编码是H.264。在音频方面，比较常用的是AAC编码格式，其它如MP3、WMA也是可选方案。
4、推流
要想用于推流还必须把音视频数据使用传输协议进行封装，变成流数据。常用的流传输协议有RTSP、RTMP、HLS等，使用RTMP传输的延时通常在1–3秒，对于移动直播这种实时性要求非常高的场景，RTMP也成为移动直播中最常用的流传输协议。最后通过一定的Qos算法将音视频流数据推送到网络断，通过CDN进行分发。
二、搭建直播平台源码，服务端处理
为了让推上来的流适配各终端各种不同协议，服务端还需要对流进行转码，包括截图、录制、水印等。
三、搭建直播平台源码，播放器端
1、拉流
拉流实际是推流的逆过程。首先通过播放端获取码流，标准的拉流格式有RTMP、HLS、FLV等。RTMP是Adobe的专利协议，开源软件和开源库都支持的比较好，如开源的librtmp库，播放端只要支持flashPlayer的就能非常简单的播放RTMP直播，直播延迟一般在1–3秒。
1、解码和渲染
是指从音视频的数据中提取原始数据，也即音视频的播放。前面介绍的H.264和H.265编码格式都是有损压缩，所以在提取后的原始数据，并非原始采样数据，存在一定的信息丢失。因此，在视频体积最小的情况下通过各种编码参数保留最好的原始画面，成为了各视频公司的核心机密。
总之，搭建一套直播系统还是很复杂的，大部分运营级的直播系统，是直接找专业的开发团队进行项目开发、系统测试和最终的上线部署，一整套开发到上架，最后还需要有专门的技术维护团队进行运营过程中的技术问题处理。我之前在山东布谷直播开发了一套直播程序，有售后保障，你可以咨询问问。
⑶ java低代码开发平台有哪些
原生低代码厂商
这部分是指专门为低代码行业而生的厂商，这部分厂商虽然创立时间不长，但凭借着融资能力，正在快速发展。这一类别中，投资方性质和关注点的差异会很大程度上影响到产品的发展方向，如国外的Outsystems投资方为KKR（大型私募），更关注成本和现金流，所以产品发展上更突出产品力，推广也是以大型、超大型企业集团为主；而国内的氚云主要投资方是阿里系（互联网基金），更关注流量和市占率，所以产品发展上倾向于在降低门槛、与钉钉等流量平台整合，走的是互联网的路线。楼上的APICloud也是这类玩家。
开发工具厂商
这部分是指以前专门做软件开发工具的厂商，整合自身的开发工具资源后推出了低代码产品。这部分厂商的产品技术能力很强，编程扩展性、可维护性等方面的竞争力也有保障。考虑到开发工具市场的头部效应较明显，推出低代码产品的开发工具厂商不多，但是都是有几十年历史的老厂。典型产品有Progress（Telerik、KendoUI的厂商）的Kinvey和GrapeCity（Spread、ActiveReport的厂商）的Forguncy活字格。产品发展方向上以产品力提升为主，在技术门槛和扩展性中间会更倾向于后者。用户集中在初创型软件开发团队、行业软件代理商、系统集成商和中大企业IT中心，而不是一线业务人员。运营模式为传统的toB，给企业客户更多信心，而不是争取更多普通用户使用。
云平台厂商
做云平台的厂商，希望借助低代码吸引更多用户购买其云服务。低代码在产品线中并不在核心位置上，大多专注于解决“有没有”的问题。代表性产品有Google的App Maker、微软Power Apps（绑定Windows Azure）和阿里云的宜搭。依托于云平台厂商的研发能力，这些产品的易用性有较强的竞争力。考虑到其定位于“引流”，发展方向上以深度整合自家云资源，降低门槛为主，互联网路线是这些厂商的共同选择。
行业软件厂商
行业软件厂商，希望利用低代码技术降低实施、特别是实施中客户化开发环节的工作量，提升行业软件自身的竞争力。典型产品有Salesforce的Lightning和用友的iUAP。这些产品严格意义上属于行业软件的一个模块，与主干产品同步，不会单独销售和运营。
BPM厂商
专注于流程和表单的BPM厂商在自身软件的基础上增加可视化设计器，进一步降低使用门槛后，就实现了向低代码的转型。典型代表有国外的K2和国内的炎黄盈动AWS PaaS。这部分产品的核心优势是强大的工作流引擎，目前主要的发展方向集中在提升页面定制程度。但是，这种基于表单而不是数据模型的架构，在应对复杂应用场景时会遇到诸多障碍，这也是限制这类厂商发展的主要原因。
数据处理软件厂商
与BPM厂商类似，数据处理软件本身可以归入零代码，厂商为产品追加编程接口、增强界面控制能力后即转型为低代码。这类软件在国内比较多，如魔方网表、云表等。这些产品大多处在零代码向低代码转型的过程中，暂时还没有办法给出判断。
⑷ 山东省数字化综合服务平台是怎么一回事刚听朋友说，有了解的吗
数字化综合服务平台规划以1万人为半径测算在全国建设约17万个“数字社区”，以构建完善的社会公共服务体系为目标，服务对象包括政府、企业、个人，服务内容涵盖“公共服务”、“商务”、“私务”、“政务”、“党务”五个方面，通过创建个人基础信息源代码，真正做到便民、利民、惠民。每个社区平台能够解决8-13名大学生、复转军人、转岗人员的就业创业问题，全国数字社区平台建成后，将提供200多万个就业岗位，并通过企业数据库的建立，为企业精准决策和数字化转型升级提供庞大的数据平台支持。除此之外，数字化综合服务平台还将以数字化手段盘活社会存量资本和资产，实现产业数字化和数字产业化，带动地方政府GDP增加、化解传统产能、经济增长和产业结构调整，真正实现“数字个人”、“数字社区”、“数字企业”、“数字城市”、“数字政府”、“数字中国”的战略构想和人民的幸福安康生活。
⑸ 国内有哪些能提源代码的bpm平台
目前国内的BPM产品已经形成对国外产品的反超，一些国外的bpm品牌在国内市场也逐渐失去了技术、产品领先的优势，近年来国内BPM发展的相当不错，像以 天翎、奥哲、炎黄为代表的一批国内BPM产品在BPMN标准后实现了从产品、功能到场景匹配的反超。各有各的优势，具体如下：
天翎：整合快速、拓展灵活，掌握流程管理大脑流程引擎核心科技，更适应中国式流程管理，支持定制化开发，有提供源码的版本；
奥哲：围绕以流程、应用、移动为基础的私有云开发平台,帮助企业构建连接上下、快速迭代、全面移动的私有云信息化综合管理基础平台；
炎黄：采用元数据驱动、可视化配置的设计思想，强调低代码驱动的交付流水线，业务应用场景覆盖广；
⑹ 国内的网格化管理系统源码交易平台哪一个好点
源码交易平台热门排行（排名不分先后只针对目前热门靠谱网站排名）。
csdn下载站 CSDN下载-IT资源大本营；
七爪网，七爪网源码交易平台,专注提供精品小程序源码、正版成品源码交易等。网站安全无忧的服务，让您快速省心选择属于自己源码；
猪八戒 一站式网站建设服务平台；
开源社区 OSCHINA - 中文开源技术交流社区；
gitee 码云 Gitee — 基于 Git 的代码托管和研发协作平台；
源码论坛 源码论坛-源码库，站长论坛，商业源码交易，网站源码下载；
github Build software better, together；
17素材 jQuery网页特效最全网页模板和网站模板jQuery代码_17素材网；
模板之家 网页模板,网站模板，DIV+CSS模板，企业网站模板下载-模板之家；
织梦园 织梦园 - 专业DEDECMS源码分享_织梦模板下载站；
开源中国OSCHINA - 中文开源技术交流社区。
源码交易。
源码交易就是买卖双方对网站源码或商业源码进行磋商谈判的一单生意，指源码买卖的通称。
⑺ 这种php整站源码如何安装不是CMS，没有install与备份页面，找不到打包好的数据
你说的数据是sql格式的数据的吗（一般.sql结尾），如果这样的话你可以先导入你希望存入的mysql数据库中。然后你所说的商业程序源码，一般来说一套程序一定会有一个系统配置文件，你需要找到这个系统配置文件，然后把数据库的路径改成你刚才导入数据库服务器的相关参数就可以了。
还有关于那个数据库的导入，一般来说虚拟主机的话可以用phpmyadmin的数据导入功能，这样可以简单的把数据导入到已建立的数据库中，如果你用的是VPS或者自己的个人电脑可用直接托到MYSQL安装目录的data目录下（前提是我假设你所拥有的数据库文件是一个文件夹并且你可以看到这个文件夹下面的文件的命名方式是.FRM,.MYD什么什么的）。
⑻ 求matlab做数值计算的函数的源代码大全，比如拉格朗日插值……
可以到Matlab技术论坛的数值分析板块下载，内容比较多。或者找本科学计算的书，上面一般都有Matlab代码。
⑼ 请教C语言各种数值排序的源码。冒泡、插入等等
================================================
功能：选择排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；
然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环
到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void select_sort(int *x, int n)
{
int i, j, min, t;
for (i=0; i <n-1; i++) /*要选择的次数：0~n-2共n-1次*/
{
min = i; /*假设当前下标为i的数最小，比较后再调整*/
for (j=i+1; j <n; j++)/*循环找出最小的数的下标是哪个*/
{
if (*(x+j) < *(x+min))
{
min = j; /*如果后面的数比前面的小，则记下它的下标*/
}
}
if (min != i) /*如果min在循环中改变了，就需要交换数据*/
{
t = *(x+i);
*(x+i) = *(x+min);
*(x+min) = t;
}
}
}
/*
================================================
功能：直接插入排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排
好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数
也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。
直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void insert_sort(int *x, int n)
{
int i, j, t;
for (i=1; i <n; i++) /*要选择的次数：1~n-1共n-1次*/
{
/*
暂存下标为i的数。注意：下标从1开始，原因就是开始时
第一个数即下标为0的数，前面没有任何数，单单一个，认为
它是排好顺序的。
*/
t=*(x+i);
for (j=i-1; j>=0 && t <*(x+j); j--) /*注意：j=i-1，j--，这里就是下标为i的数，在它前面有序列中找插入位置。*/
{
*(x+j+1) = *(x+j); /*如果满足条件就往后挪。最坏的情况就是t比下标为0的数都小，它要放在最前面，j==-1，退出循环*/
}
*(x+j+1) = t; /*找到下标为i的数的放置位置*/
}
}
/*
================================================
功能：冒泡排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上
而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较
小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要
求相反时，就将它们互换。
下面是一种改进的冒泡算法，它记录了每一遍扫描后最后下沉数的
位置k，这样可以减少外层循环扫描的次数。
冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]
=====================================================
*/
void bubble_sort(int *x, int n)
{
int j, k, h, t;
for (h=n-1; h>0; h=k) /*循环到没有比较范围*/
{
for (j=0, k=0; j <h; j++) /*每次预置k=0，循环扫描后更新k*/
{
if (*(x+j) > *(x+j+1)) /*大的放在后面，小的放到前面*/
{
t = *(x+j);
*(x+j) = *(x+j+1);
*(x+j+1) = t; /*完成交换*/
k = j; /*保存最后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/
}
}
}
}
================================================
功能：希尔排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加1个节点，
并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离（称为
增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比较就可能消除
多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现
了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中
记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量
对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成
一组，排序完成。
下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现，初次取序列的一半为增量，
以后每次减半，直到增量为1。
希尔排序是不稳定的。
=====================================================
*/
void shell_sort(int *x, int n)
{
int h, j, k, t;
for (h=n/2; h>0; h=h/2) /*控制增量*/
{
for (j=h; j <n; j++) /*这个实际上就是上面的直接插入排序*/
{
t = *(x+j);
for (k=j-h; (k>=0 && t <*(x+k)); k-=h)
{
*(x+k+h) = *(x+k);
}
*(x+k+h) = t;
}
}
}
/*
================================================
功能：快速排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中起止元素的下标
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟
扫描后，使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中，一次
扫描只能确保最大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只
减少1。快速排序通过一趟扫描，就能确保某个数（以它为基准点吧）
的左边各数都比它小，右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理
它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。它是由
C.A.R.Hoare于1962年提出的。
显然快速排序可以用递归实现，当然也可以用栈化解递归实现。下面的
函数是用递归实现的，有兴趣的朋友可以改成非递归的。
快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n)，最坏O(n2)
=====================================================
*/
void quick_sort(int *x, int low, int high)
{
int i, j, t;
if (low < high) /*要排序的元素起止下标，保证小的放在左边，大的放在右边。这里以下标为low的元素为基准点*/
{
i = low;
j = high;
t = *(x+low); /*暂存基准点的数*/
while (i <j) /*循环扫描*/
{
while (i <j && *(x+j)>t) /*在右边的只要比基准点大仍放在右边*/
{
j--; /*前移一个位置*/
}
if (i <j)
{
*(x+i) = *(x+j); /*上面的循环退出：即出现比基准点小的数，替换基准点的数*/
i++; /*后移一个位置，并以此为基准点*/
}
while (i <j && *(x+i) <=t) /*在左边的只要小于等于基准点仍放在左边*/
{
i++; /*后移一个位置*/
}
if (i <j)
{
*(x+j) = *(x+i); /*上面的循环退出：即出现比基准点大的数，放到右边*/
j--; /*前移一个位置*/
}
}
*(x+i) = t; /*一遍扫描完后，放到适当位置*/
quick_sort(x,low,i-1); /*对基准点左边的数再执行快速排序*/
quick_sort(x,i+1,high); /*对基准点右边的数再执行快速排序*/
}
}
/*
================================================
功能：堆排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
================================================
*/
/*
====================================================
算法思想简单描述：
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。
堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当
满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi <=h2i,hi <=2i+1）(i=1,2,...,n/2)
时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。
由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项。完全二叉树可以
很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。
初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储顺序，
使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点
交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点
的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。
从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素
交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数
实现排序的函数。
堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog2n)。
*/
/*
功能：渗透建堆
输入：数组名称（也就是数组首地址）、参与建堆元素的个数、从第几个元素开始
*/
void sift(int *x, int n, int s)
{
int t, k, j;
t = *(x+s); /*暂存开始元素*/
k = s; /*开始元素下标*/
j = 2*k + 1; /*右子树元素下标*/
while (j <n)
{
if (j <n-1 && *(x+j) < *(x+j+1))/*判断是否满足堆的条件：满足就继续下一轮比较，否则调整。*/
{
j++;
}
if (t <*(x+j)) /*调整*/
{
*(x+k) = *(x+j);
k = j; /*调整后，开始元素也随之调整*/
j = 2*k + 1;
}
else /*没有需要调整了，已经是个堆了，退出循环。*/
{
break;
}
}
*(x+k) = t; /*开始元素放到它正确位置*/
}
/*
功能：堆排序
输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数
*/
void heap_sort(int *x, int n)
{
int i, k, t;
int *p;
for (i=n/2-1; i>=0; i--)
{
sift(x,n,i); /*初始建堆*/
}
for (k=n-1; k>=1; k--)
{
t = *(x+0); /*堆顶放到最后*/
*(x+0) = *(x+k);
*(x+k) = t;
sift(x,k,0); /*剩下的数再建堆*/
}
}
void main()
{
#define MAX 4
int *p, i, a[MAX];
/*录入测试数据*/
p = a;
printf("Input %d number for sorting :\n",MAX);
for (i=0; i <MAX; i++)
{
scanf("%d",p++);
}
printf("\n");