1.智慧工地管理系统源码（SaaS模式）
2.音乐发行平台无加密开源源码
3.祝贺MLMD工作已被国际计算材料著名期刊"npj Computational Materials"接收！算料算料！源码！软件
4.bert源码解析
5.别人手上有拷贝我的算料算料源码，是源码不是可以随时修改我的软件什么的？
6.有哪些学科常常在论文中附上代码作为补充材料？
智慧工地管理系统源码（SaaS模式）
智慧工地管理系统，以SaaS模式为核心，软件createbitmap源码是算料算料通过物联网、云计算、源码大数据等先进技术，软件将人、算料算料机、源码料、软件法、算料算料环、源码安等关键因素深度融合，软件实现实时、可视化和智能化管理的新型工地模式。该系统具有全时段安全监管和全周期质量监测功能，通过集成监控与视频AI分析，实现工地动态仿真与智能预警，提升了施工效率、质量和安全水平。
采用微服务架构和Java等技术，支持多端展示，如PC、手机和平板，通过数字孪生可视化大屏，实时掌握项目全貌。系统利用轻量化模型进行三维可视化管理，集成数据后台，确保信息同步和数据融合。5G和智能终端算法则用于IOT设备数据采集与处理，满足各级住建部门的数据监管需求。
系统功能丰富，包括项目人员管理、视频监控管理、危大工程管理、绿色施工管理和现场物料管理等。人员管理方面，支持身份验证、考勤管理、个人介绍导航源码门禁管理及安全教育；视频监控方面，借助AI技术进行危险源识别和异常行为监测；危大工程管理涵盖设备识别、塔机监测、吊钩可视化等，确保施工安全；绿色施工管理包括环境监测、扬尘控制、水电管理等，实现环保施工；现场物料管理则通过智能识别和管理物料进出情况。
安全隐患排查模块提供了闭环管理功能，便于数据统计和可视化分析，确保工地环境安全。总而言之，智慧工地管理系统是通过先进技术推动工地管理现代化，提升施工管理水平的关键工具。
音乐发行平台无加密开源源码
针对音乐行业的专业需求，这篇文章介绍了一款针对唱片公司的音乐发行平台。这个平台具备接收和下载音乐物料的功能，支持个人或机构进行认证，方便用户上传专辑和歌曲，同时提供版税结算服务。它对技术环境有明确要求，需要PHP7.4版本的Nginx支持。
在使用过程中，首要步骤是设置数据库。平台提供了数据库导入功能，你可以在/inc/conn.php文件中填写相关的数据库连接信息，如密码，后台路径默认为/admin（你可以根据需要更改入口名称，但路径应保持在根目录的admin文件夹内）。初始后台账号和密码为admin。
然而，值得注意的是，用户中心的公告存在一些bug，用户在使用时需自行修复这一问题。尽管存在这一小瑕疵，但总体上，这款平台为音乐发行提供了一套实用的工具。
祝贺MLMD工作已被国际计算材料著名期刊"npj Computational Materials"接收！！！音乐解析无损源码
材料基因工程革新了材料研发方式，人工智能成为材料信息学的核心工具。面对材料科学领域中AI工具包或平台的局限性，如聚焦性能预测、不友好于无编程经验的材料研究人员、小数据集处理能力不足等问题，我们历时一年，开发了专为材料设计打造的AI平台——MLMD（Machine Learning for Materials Design）。此平台无需编程即可运用多个材料设计流程，包括高通量筛选与代理优化等。
为解决材料领域小数据的问题，我们自主研发了主动学习工具包（Bgolearn），并集成基于迁移学习的代理优化材料设计算法。如今，我们的工作已在“npj Computational Materials”期刊上成功发表，感谢所有支持与认可，欢迎一同开发与更新MLMD，使其成为材料设计的“瑞士军刀”。
MLMD平台可通过matdesign.top网站直接使用，或访问 /Jiaxuan-Ma/MLMD 进行本地部署。主动学习包Bgolearn源码请访问 /Bin-Cao/Bgolearn 。文章链接为：/articles/s---4
案例展示显示，MLMD平台能仅通过鼠标点击操作，完成材料性能预测与优化设计。代理优化模块中，我们利用MLMD设计出在 ℃环境下，具有强塑性、抗拉强度.1 MPa、总伸长率.7%的RAFM钢，与初始数据集相比，抗拉强度提高.5%，总伸长率提高.4%。通过简单的超参数设置，可发现位于Pareto边界上的其他特性优异材料，适用于多种应用场景。主动学习模块中，我们基于自研的主动学习库（Bgolearn），使用效能函数如EI、REI和UCB，对高硬度的2345玩转星球源码AlCoCrCuFeNi高熵合金进行了成分设计，所得成分与原始工作中的成分相近，同时提供了更多候选成分。
图1显示了通过代理优化模块设计RAFM钢的过程。图2展示了通过主动学习模块设计的新型AlCoCrCuFeNi高熵合金的原子百分比分布。
bert源码解析
训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本，这些样本按照目标（如Mask Language Model和Next Sentence Prediction）被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。此过程的核心在于函数create_training_instances，它接受原始文章作为输入，输出为训练instance列表。在这一过程中，文章首先被分词，随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。构建实例流程如下：
确定最大序列长度后，Next Sentence Prediction任务被构建。选取文章的开始位置至结尾，确保生成的句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置（a_end），将句子集分为两部分：前部分作为序列A，而后部分有%的概率成为序列B，剩余%则随机选择另一篇文章的句子集（总长度不小于「max_seq_length-序列A」），形成Next Sentence Prediction任务。
Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens，并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob（0.）概率进行掩码，对于被掩码的token，%情况下替换为[MASK]，%保持不变，%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。
训练样本结构由上述处理后形成，每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。
分词器包括全词分词器（FullTokenizer），它首先使用BasicTokenizer进行基础分词，包括小写化、纸上帝国源码按空格和标点符号分词，以及中文的字符分词，随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。
模型结构从输入开始，经过BERT配置参数，包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤，最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token（input_ids）转换为其对应的embedding，包括token embedding、segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的token embedding上加上position embedding和segment embedding，然后进行layer_norm和dropout处理。
Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建，用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成，query与key相乘得到attention score，经过归一化处理，并结合attention_mask和dropout，形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程，包括两个网络层：中间层（intermediate_size，激活函数gelu）和输出层（hidden_size，无激活函数）。
sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出，维度为hidden_size，激活函数为tanh。
训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量，分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数，主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签，输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数，本质为一个二分类任务，通过全连接网络将[CLS]向量映射，计算交叉熵作为损失。
别人手上有拷贝我的源码，是不是可以随时修改我的软件什么的？
我也是做软件的，你担心的情况是不存在的。你委托第三方开发的软件，对方有源码是一个正常的事情。
你的软件运行在你的电脑上（服务器上），第三方理论上是拿不到你服务器相关设置的权限，也就无法修改你的软件代码。
即使被黑客攻击，导致服务出现故障，那也是服务器安全设置有问题，需要修复相关漏洞即可。
给你打个比方：一个炉子产出了两个烧饼，你一个，对方一个；他怎么吃他的那个饼，跟你的饼有影响吗？
放心吧，好好做自己的事情，计算对方使坏，你还有法律武器呢。
有哪些学科常常在论文中附上代码作为补充材料？
在学术研究中，附上代码作为补充材料的做法越来越普遍，尤其是在那些涉及到计算、数据分析、模型构建和算法设计的学科。以下是一些常常在论文中附上代码的学科：
计算机科学：计算机科学是最常见的需要附上代码的学科之一。研究者在提出新的算法、数据结构、软件工具或系统时，通常会提供源代码，以便其他研究者验证结果、复现实验或者进一步开发。
数据科学：数据科学领域的研究通常涉及大量的数据处理和分析。为了验证研究中提出的方法和模型，研究者会提供用于数据清洗、处理、分析和可视化的代码。
机器学习和人工智能：在这些领域，研究者会开发新的学习算法或者改进现有算法。为了证明新算法的有效性，通常需要提供实现这些算法的代码，以及用于训练和测试模型的数据集。
生物信息学：生物信息学结合了生物学、计算机科学和统计学，研究者在分析基因组数据、蛋白质结构或者生物大数据时，会使用到复杂的计算方法。因此，提供相关的代码可以帮助其他研究者理解分析流程并复现结果。
物理学和天文学：在这些学科中，研究者可能会使用自定义的软件来模拟物理现象或者分析天文数据。提供代码可以使得其他研究者验证模拟结果或者使用相同的工具分析不同的数据集。
化学和材料科学：在研究化学反应机制、材料属性或者分子动力学时，研究者可能会开发专门的软件或者使用计算化学的方法。在这种情况下，共享代码可以帮助其他研究者复现实验或者进行进一步的研究。
地球科学：在气候模型、地理信息系统（GIS）分析或者地震学研究中，研究者会使用到复杂的数值模拟和数据分析技术。提供代码可以帮助其他研究者更好地理解研究方法和结果。
数学：虽然数学研究通常不直接涉及编程，但在应用数学领域，如数值分析、优化理论或者金融数学中，研究者可能会开发算法来解决问题。在这些情况下，提供实现这些算法的代码是很有帮助的。
工程学：在各种工程学科中，尤其是电子工程、机械工程和土木工程，研究者可能会开发用于设计、模拟和优化工程系统的软件工具。共享代码可以促进技术创新和知识传播。
社会科学：在一些社会科学领域，如经济学、政治学或者社会学中，研究者可能会使用计算模型来模拟社会现象或者网络分析。提供代码可以帮助其他研究者理解和验证这些模型。
总的来说，任何涉及到计算过程或者数据分析的学科都可能需要在论文中附上代码。这不仅有助于提高研究的透明度和可重复性，也促进了学术界的合作和知识的累积。随着开源文化的推广和数字化研究工具的发展，预计未来会有更多的学科采用这种做法。
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)软件解决方案帮助企业高效管理资源，包括员工、财务和材料。ERP系统通常被称为企业管理系统(EMS)。常见ERP解决方案包括制造执行系统(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、采购、仓库管理、资产跟踪和库存管理。ERP系统包含多个模块，如会计、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。 源码及演示：x.csymzs.top 安装ERP源码步骤：确保服务器满足ERP系统需求，包括操作系统、数据库、运行环境等。
下载ERP源码，解压至服务器的合适目录。
创建数据库并导入ERP系统所需数据库文件。
配置ERP系统数据库连接信息，包括地址、用户名、密码等。
配置系统基本参数，如网站域名、管理员账号。
配置系统权限和角色，包括用户权限、角色权限。
启动ERP系统，访问网站，按安装向导进行系统初始化。
ERP源码系统常见要求：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、接口集成、安全性。 ERP系统在企业中的作用：自动化流程，简化操作，基于数据决策，提高生产力。ERP系统管理销售、市场营销、客户关系和财务等各个方面，跟踪库存、工资、采购、运输等。 ERP系统历史：从制造公司管理工具发展到零售、医疗保健和金融服务等行业的解决方案，从简单系统到集成多应用、多数据源的系统。 ERP系统的好处：提高准确性和生产率、改善报告、增加效率、促进合作。ERP实施可以提高%的效率，提供跨部门数据的单一真实来源，提升决策质量，增强团队协作。 基于云的ERP系统：提供在线金融交易访问和管理，成本低、部署快、维护少。包括供应链管理、人力资源、客户关系管理、会计、项目管理和资产跟踪。 总结：ERP系统在数字化转型中越来越重要，开源ERP源码具有高灵活性、可定制性，降低成本。云计算、大数据技术推动ERP系统向云端、数据驱动转型，引入AI、物联网、区块链等新兴技术。未来ERP源码发展将与新兴技术紧密相关。定做软件要给源代码吗
1. 在定制软件的过程中，如果价格没有包含源代码，你应该明确告知客户。通常情况下，客户会认为支付了费用后应该获得包括源代码在内的所有材料，因为付费后才能使用相应的成果。
2. 就像我们提供施工图的服务一样，通常会提供可编辑的CAD图形，以及相关的计算分析和模型数据，这些都是服务的一部分。
3. 如果你不想提供源代码，你应该在项目开始前就明确告知客户，而不是让客户来提醒你。