R programming books (updated)

In a recent post, I asked for suggestions for introductory R computing books. In particular, I was looking for books that:

• Assume no prior knowledge of programming.
• Assume very little knowledge of statistics. For example, no regression.
• Are cheap, since they are for undergraduate students.

Some of my cons aren’t really downsides as such. Rather, they just indicate that the books aren’t suitable for this particular audience. A prime example is “R in a Nutshell”.

I ended up recommending five books to the first year introductory R class.

Recommended Books

• A first course in statistical programming with R (Braun & Murdoch)
  • Pros: I quite like this book (hence the reason I put it on my list). It has a nice collection of exercises, it “looks nice” and doesn’t assume knowledge of programming. It also doesn’t assume (or try to teach) any statistics.
  • Cons: When describing for loops and functions the examples aren’t very statistical. For example, it uses Fibonacci sequences in the while loop section and the sieve of Eratosthenes for if statements.
• An introduction to R (Venables & Smith)
  • Pros: Simple, short and to the point. Free copies available. Money from the book goes to the R project.
  • Cons: More a R reference guide than a textbook.
• A Beginner´s Guide to R by Zuur.
  • Pros: Assumes not prior knowledge. Proceeds through concepts slowly and carefully.
  • Cons: Proceeds through concepts very slowly and carefully.
• R in a Nutshell by Adler.
  • I completely agree with a recent review by Robin Wilson: “Very comprehensive and very useful, but not good for a beginner. Great book though – definitely has a place on my bookshelf.”
  • Pros: An excellent reference.
  • Cons: Only suitable for students with a previous computer background.
• Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R by Jones, Maillardet and Robinson.
  • Pros: A nice book that teaches R programming. Similar to the Braun & Murdoch book.
  • Cons: A bit pricey in comparison to the other books

Books not being recommended

These books were mentioned in the comments of the previous post.

• The Basics of S-PLUS by Krause & Olson.
  • Most students struggle with R. Introducing a similar, but slightly different language is too sadistic.
• Software for Data Analysis: Programming with R by Chambers.
  • Assumed some previous statistical knowledge.
• Bayesian Computation with R by Albert.
  • Not suitable for first year students who haven’t taken any previous statistics courses.
• R Graphics by Paul Murrell
  • I know graphics are important, but a whole book for an undergraduate student might be too much. I did toy with the idea of recommending this book, but I thought that five recommendations were more than sufficient.
• ggplot2 by Hadley Wickham.
  • Great book, but our students don’t encounter ggplot2 in their undergraduate course.

Online Resources

• Introduction to Probability and Statistics by Kerns
  • Suitable for a combined R and statistics course. But I don’t really do much stats in this module.
• The R Programming wikibook (a work in progress).
  • Will give the students this link.
• Biological Data Analysis Using R by Rodney J. Dyer. Available under the CC license.
  • Nice resource. Possibly a little big for this course (I know that this is very picky, but I had to draw the line somewhere). Will probably use it for future courses.
• Hadley Wickham’s devtools wiki (a work in progress).
  • Assumes a good working knowledge of R
• The R Inferno by Patrick Burns
  • Good book, but too advanced for students who have never programmed before.
• Introduction to S programming
  • It’s in french – this may or may not be a good thing depending on your point of view

日前,美国著名的《大众科学》杂志评出了第六届年度十大美国“科学才子”.为此,《大众科学》足足花费了半年时间,咨询了众多科学家、大学各系主任和科学杂志总编的意见,旨在选拔那些最有创造力、从事着最重要研究的美国年轻科学家.
在
数百名候选者中,为何独独选中这10位?《大众科学》解释道,被挑选为十大科学才子并不仅仅意味着他们最有创造力,最有开拓性,最才华横溢,而更意味着他
们有提出重大问题的胆量,即便这些问题在传统的求索范围之外;意味着他们敢于挑战我们认为永远无法了解的领域;意味着他们的答案带来了更加复杂的问题,激
励着科学家们继续探索.而他们自己,也有很长的路要走.

　　1.加斯帕·巴克斯

　　(Gaspar Bakos)

　　行星搜寻者

　　31岁，供职于哈佛-史密森天体物理中心

加斯帕·巴克斯和他的天文望远镜。

　　他自己建造的望远镜网络已经发现了多个人类意想不到的星群……

　　6年前，匈牙利天文学家加斯帕·巴克斯来到纽约，兜里揣着350美元，逛遍了纽约的摄影器材店，终于在曼哈顿一家二手照相器材店找到了自己想要的长焦镜头。

　　当时，巴克斯和其他三名业余天文爱好者朋友正筹划自建一个小型自动望远镜，用于搜寻新行星。但是他们并不需要一个巨大的天文台，普通体育摄影记者使用的四英寸宽镜头就足够了。巴克斯买下这个二手镜头，返回匈牙利，完成了自动望远镜的建造，几年后，就发现了一颗新行星。

　　巴克斯从小就梦想成为一名天文学家。青少年时期，巴克斯被布达佩斯一个公共天文台请去为天文爱好者进行培训课。正是在那时，他遇到了三个业余天文观测者，从此结为好友。他们自筹资金在匈牙利建造起一个小型自动望远镜网络——HATnet。

　　如今，HATnet已经拥有了6架望远镜，四架在夏威夷，2架在亚利桑那州。每一架都完全由巴克斯和三个朋友在匈牙利设计完成，每架耗资不到5万美元。与之相比，NASA同样为搜寻新星球而建造的“SIM行星搜寻”天文台，预计将耗资18亿美元。

　　三年间，巴克斯通过HATnet网络搜寻到了8个完全陌生的世界。巴克斯最重要的发现是HAT-P-1b，这是一颗太阳系外行星，其母星为450光年之外位于蝎虎座的一个恒星。

　　2.阿尔弗雷多·基努尼斯(Alfredo Quinones-Hinojosa)

　　大脑卫士

　　39岁，供职于约翰·霍普金斯医学院

神经外科医生阿尔弗雷多·基努尼斯。

　　昔日在美国农场打黑工的墨西哥非法移民如今在手术室和实验室两个战场上与脑癌作战……

　　接受采访前，阿尔弗雷多·基努尼斯即将开始一个长达6小时的手术，从病人大脑中切除一个高尔夫球大小的肿瘤。

　　很少有脑外科医生还有时间和经历搞实验，而基努尼斯主持着两个实验室。也正是这种敬业精神使得20年前一个打黑工的农场工人，成为约翰·霍普金斯湾景医学中心脑癌项目组主任，美国顶尖的神经外科医生。

　　他的传奇经历始于19岁时的那次“翻墙而入”。在墨西哥的时候，基努尼斯的家庭极度贫穷。19岁那年，他从美墨边境翻墙而入，来到美国。

　
　刚到美国的基努尼斯不会讲英文，躲在加州南部的一个农场里打黑工。农场里的工人都很喜欢这个干活卖命又极其聪明的男孩。大家鼓励他去学英文，继
续念书。他拿着自己在农场做工挣的7000多美元，去了一家社区学校。从此，从社区学院到加州伯克利大学，到哈佛医学院，再到约翰·霍普金斯医院，基努尼
斯的脚步再也没有停下。

　　基努尼斯的第一个实验室主要科研方向是神经干细胞，他认为或许神经干细胞能够为对抗脑癌和神经退化性疾病带来希望。第二个实验室正在建立能容纳10000名病人数据的数据库，目的是找出有些病人在术后发生严重并发症的原因。

　　3.弗朗斯·普里托里厄斯(Frans Pretorius)

　　黑洞撞击侦探

　　39岁，供职于普林斯顿大学

“黑洞撞击侦探”弗朗斯·普里托里厄斯。

　　他利用计算机模拟技术预测黑洞相撞时会发生什么……

　　黑洞有点像隐身人：你无法直接看到它，但是有可能看到它的“脚印”。不过，黑洞的“脚印”是怎样的呢？真得感谢普里托里厄斯，人们对此有了很好的了解。

　
　由于黑洞可以吞噬一切，包括光线，科学家只能通过搜索其重力能量来发现它们。两个黑洞相撞是宇宙中威力最强的事件，所释放的能量相当于5亿颗超
新星相撞所产生的能量。按照广义相对论的预测，黑洞相撞后，会产生大量的引力波，如今科学家已经可以探测到黑洞相撞的这种引力波。

　　为
了辨认这些引力波，物理学家必须模拟引力波到达地球时的状态。要做到这一步，必须将爱因斯坦方程复杂的数学展开转换成数千行的计算机代码。但
是这种转换难免导致一些小错误，并引发连锁错误，导致信息乱码。40年来，这些小错误总是让试图模拟引力波状态的计算机群陷于瘫痪。一些科学家担心这一问
题将永远无法解决。

　　就在这时，黑马出现了。当时还在加州理工学院做博士后的普里托里厄斯在一年内解决了这个问题。他的诀窍是让这一转换过程(从而整个模拟过程)越简单越好。

　　4.海伦·布莱克威尔

　　(Helen Blackwell)

　　让细菌发抖的人

细菌问题专家海伦·布莱克威尔。

　　35岁，供职于威斯康星大学麦迪逊分校

　　为了防止细菌引发感染，她阻止细菌彼此交谈……

　　在布莱克威尔看来，细菌可以教给人类很多东西。她认为，细菌这些导致感染的介质其实是很“闲散”的，只有在细菌群体大面积聚合，并开始“聊天”后才开始作怪。

　　在被称作“群体效应”的过程中，细菌群体分泌一种或多种化学物质——自诱导剂，细菌通过感应这些自诱导剂来判断菌群密度和周围环境变化，形成层层生物膜，以保护细菌群体免受人体免疫系统的破坏。

　　不过，布莱克威尔有了对付“群体效应”的方法。她所领导的实验室生产出能够模仿自诱导剂的工作原理但是又略有不同的化合物。她把化合物添加到正在壮大的细菌群体中，这些化合物能抑制细菌进行“沟通”。

　　5.劳里·桑托斯

　　(Laurie Santos)

　　揭示猴子经济学的专家

　　32岁，供职于耶鲁大学

揭示猴子经济学的专家劳里·桑托斯。

　　是她发现了原来灵长类动物也有人们原本以为人类特有的弱点……

　　从1993年起，尚在哈佛大学读一年级的桑托斯就在波多黎各的一个小岛上研究恒河猴。如今，她已经是耶鲁大学的副教授，是耶鲁猴类实验室的主管。

　
　桑托斯的主要研究方向之一是在猴子中寻找“心灵原理”的迹象。所谓心灵原理是一种通过对他人身体动作的观察，进行心理推测的能力。在认知科学
界，多年来对此一直存在争议。许多认知心理学家认为，心灵原理为人类所独有，是人区别于其他物种的重要特质。但是，桑托斯通过试验证明了猴子能够研究推测
其他动物的想法。

　　桑托斯的另一个重大研究是发现了猴子也懂经济学，而且也会犯跟人类一样的毛病。

格雷格·埃斯纳

　　6.格雷格·埃斯纳

　　(Greg Asner)

　　测绘大师

　　39岁，供职于斯坦福大学卡耐基研究院

　　他研制出一种对某一环境进行测绘的最快最系统的新方法。

　　15年前，格雷格·埃斯纳来到夏威夷自然保护区从事测绘工作。一开始他满怀热情，然而他很快就灰心了，因为他发现，对这么一大片自然保护区的管理依靠的竟然是测绘领域几位专家分散而有限的数据，工作起来非常不便。

　　15年后，埃斯纳掌握了全球最先进的空中数据采集技术，比以往任何时候都更快更系统地测绘着大片森林。

　　如今，埃斯纳每天驾驶着“双水獭”多用途短距离运输机在夏威夷自然保护区高空进行测绘，工作能力远远超越了美国地质勘测卫星Landsat。

　　埃斯纳研制的先进测绘系统集激光扫描、超谱和制导系统于一身，不仅能够测绘出小到单棵树木的整个森林结构，而且能够测绘森林的化学面貌。比如，可以探测到某一地区的水量，从而用来预测干旱；可以探测到森林中碳的浓度，从而用来调控植树项目，对抗全球变暖。

　　最重要的是，利用埃斯纳的先进科技，一天的测绘范围可以达到161平方公里。不到一年，他已经交出了多幅测绘地图，帮助夏威夷自然保护区有效控制了入侵物种。

艾明·古恩·萨若

　　7.艾明·古恩·萨若

　　(Emin Gün Sirer)

　　互联网修复者

　　36岁，供职于康奈尔大学

　　他是解决信息时代各种疑难杂症和常见病症的行家里手。

　
　2004年，艾明·古恩·萨若找到了黑掉美国联邦调查局(FBI)网站的方法。问题不在于FBI的网络，而在于互联网的结构本身。任何时候只要
你在浏览器内键入www.fbi.gov，你的搜索请求就会被输送向几个大型网站服务器。萨若意识到，许多这样的目录都是不安全的，黑客很容易将这些指向
FBI网站的搜索请求恶意改写从而指向另一个网站，令FBI的网站瘫痪。

　　萨若设计出一个方案：通过将信息分散到上万台较小型计算机中，消除互联网对脆弱的中央服务器的依赖。

　
　萨若目前正在进行的工作是互联网打假——甄别真假图片，清除垃圾邮件。萨若设计出一种运行系统，它可以根据文件被创建时的细节对文件做出标记。
比如，一张图片的数字文件是跟创建时的时间、地点相符的，哪怕改变一个像素都会令图片失去真实性。或许，FBI不仅应当感激萨若保护了自己的网站，而且还
应感激他设计出了数字世界最大的测谎仪。

松冈容子

　　8.松冈容子

　　(Yoky Matsuoka)

　　仿真手制造者

　　36岁，供职于华盛顿大学

　　她设计出与人手非常相似的仿生手，而且令其直接听人脑指挥。

　
　松冈容子小时候一直梦想成为一名职业网球种子选手。她一边在网球场上挥汗如雨，一边思考自己的大脑是如何控制手臂，令自己轻松挥拍，在合适的时
间从合适的角度把球打出去。10多年后，松冈还在思考相似的问题——如何设计一个功能上完全模仿人手的仿生手，并令其直接受大脑控制。

　　在麻省理工学院攻读博士期间，她为该校人工智能实验室有名的类人型机器人COG设计出了能受大脑控制的仿生手。这种仿生手具有复杂的腱结构，在仿生手研究上产生了几个重大进步，让义肢能直接受大脑控制。松冈因此名声大噪，成为本年度麦克阿瑟基金会“天才奖”的得主。

马克·施尼策

　　9.马克·施尼策

　　(Mark Schnitzer)

　　大脑阅读者

　　37岁，供职于斯坦福大学

　　他所设计的显微镜能够揭示大脑的微妙活动。

　　由马克·施尼策领导的斯坦福大学生物研究小组发明了一种微型显微镜，可以用来观察老鼠的大脑活动。在未来，这种技术可用于脑部肿瘤成像和神经元活动的拍摄。

　　“我们可以直接将其插进老鼠的大脑，观察以前从未触及的区域。”施尼策说。

　　这种微型内窥镜被安放在一根1毫米探头的末端，然后通过在被麻醉的小鼠头上钻一个小孔插入脑内，通过近红外线对事先注射了荧光标记物的血管进行照明。探头可以采集血管发出的光线，并记录在微型内窥镜中。血管图像可在计算机屏幕上观看。

　　施尼策表示，这种设备的未来应用还包括：将显微镜插入清醒状态的动物脑中并拍摄神经元的活动以及进行脑肿瘤成像。

　　目前，虽然核磁共振成像(MRI )和CAT扫描仪可以让医生对大脑所有区域进行全方位观察，但是这些扫描仪都无法显示大脑细胞层次的变化。

　　“马克的工作将给神经学领域带来革命，为观察大脑神经元如何指挥行为开启了一个窗口。”其他神经学家如此评论。

马丁·巴桑特

　　10.马丁·巴桑特

　　(Martin Bazant)

　　微流体研究专家

　　37岁，供职于麻省理工学院

　　他对显微镜层面液体流动状态的研究令便携式诊断型实验室的出现成为可能。

　　马丁·巴桑特对微流体的研究为其他研究者建立便携式诊断型实验室、迷你药物注射设备等提供了理论基础。

　
　巴桑特关于微流体芯片实验室设备的设计原理如下：在芯片载体上，有成千上万个通道，这些通道将从血样上分离单个细胞，将各个细胞分到芯片上不同
的区域用于测试。这一便携式设备只需要采集很少的样本，而且按照巴桑特的设想，可以同时做成千上万个实验。不过，有个技术难题是，如果不借助巨型泵或者高
压泵的力量，没有人可以将8微米宽的血细胞抽送到10微米宽的试管中。

　　巴桑特大胆提出利用动电学原理解决了这一问题，取得了微流体技术运用上的突破性进展。根据动电学，有电荷的微粒在电场移动时可以推动液体前行。

　
　巴桑特设计出一个数学结构，展示了如何在分子层面控制液体。根据这一结构，分布在微流体芯片通道上的电流可以像沿着一个小型传输带一样将液体向
前输送。接着，通过巧妙地将细小的金属棒置于几个通道的交接处，通上电流，巴桑特可以将从不同方向流过来的液体导向指定的通道。

 

 

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最适合一个人玩的视觉游戏

究竟这个人是在顺时针还是逆时针转动呢？第一眼看上去，你会很笃定地下一个结论，因为一切看似很明显。但是，如果你看了别人的回帖，会发现事情并非那么简单，有人和你完全不同，而且和你一定确信。对此，网上已经有人给出了答案：

一、文字叙述版

其實答案很普通, 就只是大腦自己決定而已..
因為黑色缺少了光影的遠近對比, 使黑裸體女人在側面對你時, 無法確定
她那時是抬起哪一隻腳, 假如在側面時腦子裡是想 “抬起左腳”
那她下個動作就是逆時針轉, 如果那時候想的是 “抬起右腳”
那麼下一個動作就是順時針臉往外轉背對你, 所以不管把左腳或右腳當成支點選轉都可以!
看習慣後, 妳要逆時針轉或順時針轉都可以.. 自由控制^^
重點是你要說服你的大腦去些接受!! 還有.. 有旋轉的速度也是可以控制的!

我也是一開始看是順轉, 但後來花了 2, 3 分鐘才能控制逆時針或順時針..:)
如果還沒辦法的人, 教一下小撇步..
*先看影子, 然後強迫自己想像順或逆. 等到想像成功之後再往上看身體就 ok 了!!

雖然我花了 2, 3 分鐘才能自由控制看到逆或者順, 但昨天我有朋友
只花 10 分鐘就看到左右晃而不是旋轉的圖..>”< 他的大腦想像結構比較強吧..:)

至於說圖片會偷換的這些都不是, 答案就是 “大腦錯覺”..
各位朋友可以試試看吧..:) 請說服自己的大腦吧!

MLChen 現在很好奇的是看到逆轉跟順轉的人有什麼特質呢?
我想用 “文理組”, “男女生”, “左右撇子” 來調查一下..
希望你們可以講講看..:) 看是否跟這些有關係..:)
MLChen 先講自己好了.. 順/理/男/右

另外, 妳看看.. 這也是另一種視覺錯誤..

二、图像说明版

网友果酱提供了一个图片分析：

在图中的这个瞬间，由于人像是全黑的，所以是由你的大脑来给人像做判断。从上图可以看出来，同一个位置，你的大脑可以分析出两种不同的结果来，一种是左腿支撑，一种是右腿支撑。这完全取决于你第一眼看上去，你的大脑在那一瞬间如何判断人像的体态，于是人像就有不同的旋转方式。

更好玩的是，当你能看出两种旋转方式以后，还可以进一步玩下去，感觉相当神奇。

当我尽量不看人像，而是把目光对准地面上脚的阴影的时候，可以在脑子里”想”，要它顺时针转，她就顺时针，要她逆时针，她就逆时针，仿佛你的思维可以控制图片的转动一样。而如果精神高度集中，就可以让人像左右摆动，根本绕不出一个完整的圈子。我一直在努力尝试，看能不能把人像给定住，让她静止不动。

这个游戏最好玩的地方在于，你只能自己玩，然后你和别人说你的感受，他们一开始会绝对不相信。但是，你又没有办法把你看到的景象用任何方式记录下来，给别人做个证明，因为那只存在于你的脑子里。但是，一旦别人也适应了，能看到这一点的时候，他们会无条件地赞同你，仿佛你们分享了天地间的一大秘密。

唯心主义者应该非常喜欢这个例子，境由心造。不过在我看来，它最适合一个人面对电脑屏幕玩。一开始的时候，我只能看见逆时针方向。等我偶然看见顺时针方向以后，就一直是顺时针旋转。而等我把人像遮住，只看脚的阴影，并试图用思维”改变”它的旋转方向并且取得成功以后，竟然这么看这玩了半个小时。一个人，一张图，中间除了光线没有任何介质，但是你就是可以控制它的转动，非常迷人的小游戏。

 

 

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小孩子的造句

 

 

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东拉西扯：为什么不是Real

12年前，当Rob Glaser离开他工作了10年的微软公司，创办RealNetworks的时候，他认为自己选择了一个无比正确的创业方向—-流媒体技术，因为微软对此不感兴趣。那时候他对创业者的忠告是，避开微软。

12年后，Glaser还在为微软的垄断而苦苦拼争的时候，更年轻的YouTube们却早已远远地把Real甩在身后。论技术、论声望、论历史、论公司实力，怎么都轮不到YouTube，但当互联网视频时代真的呼啸而来的时候，Real又在哪里呢？当Real忿忿不平地抱怨微软垄断的时候，连Google都无法阻挡YouTube的火爆。

在Real一边跟微软打着官司，一边努力地向娱乐业抛送媚眼的时候，YouTube只做了一件事—-把平台开放给用户。Real的节目向导还是娱乐明星阵地，YouTube早就让普通人的创意红遍网络。做了12年的RealNetworks市值只有12.5亿美元，YouTube做了一年就卖了16.5亿美元，貌似不公平，但却很说明问题。

时代在变，死抱着传统内容，轻视网民创造力的人，就像起大早赶晚集的Real，注定被这个时代的网民慢慢忘记。我看到仍有很多公司花大价钱去购买传统的娱乐内容，去跟传统内容提供商进行不平等的合作，我仿佛看到，更多的Real正在未老先衰。

Real错失了网民自己的视频时代，不免令人扼腕，但Real的Web 1.0思维几乎注定让它与这个时代无缘。

 

 

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常用开源协议详细解析[Z]

开源在今天的软件业已经很普遍,但开源是否意味着使用者可以对开源后的代码为所欲为呢?答案是否定的.开源运动同样有自己的游戏规则和道德准则.不遵行这些规则不但损害开源运动的健康发展,也会对违规者造成名誉和市场上的损失,更可能陷入法律纠纷和赔偿.
　　首先,要对几个概念有所了解:

　　1. Contributors 和 Recipients

　 　Contributors 指的是对某个开源软件或项目提供了代码(包括最初的或者修改过的)发布的人或者实体(团队、公司、组织等),Contributors 按照参与某个软件开源的时间先后,可以分为 an initial Contributor 和 subsequent Contributors .

　　Recipients指的是开源软件或项目的获取者,显然,subsequent Contributors 也属于 Recipients之列.

　　2. Source Code 和 Object Code

　　Source Code 指的是各种语言写成的源代码,通过Source Code,结合文档, 可以了解到整个软件的体系结构及具体到某个功能函数的实现方法等.

　　Object Code 指的是Source Code 经过编译之后,生成的类似于”类库”一样的,提供各种接口供他人使用的目标码,按我的理解,它就是像常见的DLL、ActiveX、OCX控件性质的东西.(不知道这样理解对不对)

　　分清楚这两个概念的目的在于,有些开源,只发布Object Code ,当然,大多数发布的是Source Code.很多协议也对 “你发布的是哪种Code的时候应该怎样”,有着明确的约束.

　　3. Derivative Module 和 Separate Module

　　Derivative Module 指的是,依托或包含”最初的”或者”从别人处获取的”开源代码而产生的代码,是原”源代码”的增强(不等于增加)、改善和延续的模块,意为”衍生模块”.

　　Separate Module 指的是,参考或借助原”源代码”,开发出的独立的,不包含、不依赖于原”源代码模块”,意为”独立的模块”.理解这两个概念的目的在于,很多协议对涉及到商业发布的时候,会有哪些是衍生的,哪些是独立的,有着明确的商业发布规定.

　　现今存在的开源协议很多,而经过Open Source Initiative组织通过批准的开源协议目前有58种.我们在常见的开源协议如BSD, GPL, LGPL, MIT等都是OSI批准的协议.如果要开源自己的代码,最好也是选择这些被批准的开源协议.
　　这里我们来看四种最常用的开源协议及它们的适用范围,供那些准备开源或者使用开源产品的开发人员/厂家参考.

　　BSD开源协议(Berkeley Software Distribution )

　 　BSD开源协议是一个给予使用者很大自由的协议.基本上使用者可以”为所欲为”可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件 再发布.但”为所欲为”的前提当你发布使用了BSD协议的代码,或则以BSD协议代码为基础做二次开发自己的产品时,需要满足三个条件:

　　1. 如果再发布的产品中包含源代码,则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议.

　　2. 如果再发布的只是二进制类库/软件,则需要在类库/软件的文档和版权声明中包含原来代码中的BSD协议.

　　3. 不可以用开源代码的作者/机构名字和原来产品的名字做市场推广.

　　其实这几个规则约定的目的也只是达到一个目的:是他人的东西,别人以BSD开源了,你就不能不做任何声明而占为己有,更不能用他人的名义来做商业推广.你只对你自己的东西拥有绝对控制权.

　 　举个例子,你用开源代码(A)修改或做其他增添之后,产生了产品B,这时候,你对B的控制由你自己决定,你可以用任何协议再开源,也可以闭源商业发布. 但,因为如果B中包含了A或A的一部分(一点都不包含就不叫修改了),那你在B产品的版权声明中,必须有提到你有使用到 A ,并且附带上 A 的开源协议.而且不能做商业推广的时候将B 冠以原开源作者的名义以促进商业推广.

　　BSD代码鼓励代码共享,但需要尊重代码作者的著作权.BSD由于允许使用者修改和重新发布代码,也允许使用或在BSD代码上
开发商业软件发布和销售,因此是对商业集成很友好的协议.而很多的公司企业在选用开源产品的时候都首选BSD协议,因为可以完全控制这些第三方的代码,在必要的时候可以修改或者二次开发.

　 Apache Licence 2.0

　　Apache Licence是著名的非盈利开源组织Apache采用的协议.该协议和BSD类似,同样鼓励代码共享和尊重原作者的著作权,同样允许代码修改,再发布(作为开源或商业软件).需要满足的条件也和BSD类似:

　　1. 需要给代码的用户一份Apache Licence

　　2. 如果你修改了代码,需要再被修改的文件中说明.

　　3. 在延伸的代码中(修改和有源代码衍生的代码中)需要带有原来代码中的协议,商标,专利声明和其他原来作者规定需要包含的说明.

　　4. 如果再发布的产品中包含一个Notice文件,则在Notice文件中需要带有Apache Licence.你可以在Notice中增加自己的许可,但不可以表现为对Apache Licence构成更改.

　　Apache Licence也是对商业应用友好的许可.使用者也可以在需要的时候修改代码来满足需要并作为开源或商业产品发布 /销售.

　 GPL (Gun General Public License)vesion 2.0 1991

　 　我们很熟悉的Linux就是采用了GPL.GPL协议和BSD, Apache Licence等鼓励代码重用的许可很不一样.GPL的出发点是代码的开源/免费使用和引用/修改/衍生代码的开源/免费使用,但不允许修改后和衍生的代 码做为闭源的商业软件发布和销售.这也就是为什么我们能用免费的各种linux,包括商业公司的linux和linux上各种各样的由个人,组织,以及商 业软件公司开发的免费软件了.

　　GPL协议的主要内容是只要在一个软件中使用(“使用”指类库引用,修改后的代码或者衍生代码)GPL 协议的产品,则该软件产品必须也采用 GPL协议,既必须也是开源和免费.这就是所谓的”传染性”.GPL协议的产品作为一个单独的产品使用没有任何问题,还可以享受免费的优势.

　　由于GPL严格要求使用了GPL类库的软件产品必须使用GPL协议,对于使用GPL协议的开源代码,商业软件或者对代码有保密要求的部门就不适合集成/采用作为类库和二次开发的基础.

　　最常见的开源协议,使用它作为授权协议的有大名鼎鼎的 Linux .GPL最显著的两个特点就是网上称为的”病毒性传播”和”不允许闭源的商业发布”.

　 　所谓的”病毒性传播”,指的是,GPL规定,所有从GPL协议授权的源码衍生出来的(即上面提到的Derivative Module),或者要跟GPL授权的源码混着用的Project,都要遵循GPL协议,就像病毒一样,粘上了关系,就”中毒”了.GPL这样规定的目的 是,保证在GPL协议保护下的产品,不会再受到其他协议或者授权的约束.即让跟GPL有关系的源码都能免费获取.举个例子,如果你的改进的Linux中使 用了GPL授权下的开源模块(也必须使用,你不可能自己重新去做个内核吧,如果做出来了,你也没必要叫Linux了.),那么你整个Linux产品也必须 遵循GPL协议去开源,不能以其他方式去开源发布,更不允许闭源发布.这样一来,就不会出现这样一个Linux–这个功能是GPL协议授权的,可以免费 获取源码,而另外一个功能是其他协议下的,拿不到源码.这点规定对使用或者研究该产品的人来说,是一个极大的便利.

　　而”不允许闭源商 业发布”指的是,在GPL授权下,你的软件产品可以商业发布,拿去卖钱,但是在这同时,你也必须将该产品的源码以GPL协议方式开源发布出去,供他人免费 获取.也许有人会迷惑,拿去卖,又同时开源,那谁来买阿?这个产品怎么赚钱呢??这就涉及到开源产品的商业模式的问题了,想了解相关一些信息的话,可以看 看以上我给出链接的一些文章.至于后面,可能会写一篇关于开源项目的商业模式的随笔.

　　GPL协议下的商业发布的一个关键点就像 Java 视线论坛的 Robbin所说的,GPL是针对软件源代码的版权,而不是针对软件编译后二进制版本的版权.你有权免费获得软件的源代码,但是你没有权力免费获得软件的 二进制发行版本.GP对软件发行版本唯一的限制就是:你的发行版本必须把完整的源代码一同提供.

　　它细节如再发布的时候需要伴随GPL协议等和BSD/Apache等类似.

　　LGPL

　 　LGPL是GPL的一个为主要为类库使用设计的开源协议.和GPL要求任何使用/修改/衍生之GPL类库的的软件必须采用GPL协议不同. LGPL允许商业软件通过类库引用(link)方式使用LGPL类库而不需要开源商业软件的代码.这使得采用LGPL协议的开源代码可以被商业软件作为类 库引用并发布和销售.

　　但是如果修改LGPL协议的代码或者衍生,则所有修改的代码,涉及修改部分的额外代码和衍生的代码都必须采用 LGPL协议.因此LGPL协议的开源代码很适合作为第三方类库被商业软件引用,但不适合希望以LGPL协议代码为基础,通过修改和衍生的方式做二次开发 的商业软件采用.

　　GPL/LGPL都保障原作者的知识产权,避免有人利用开源代码复制并开发类似的产品.

　　CPL(Common Public Liecense) vesion 1.0

　　CPL是IBM 提出的并通过了OSI(Open Source Initiative)批准的开源协议.主要用于一些IBM或跟IBM相关的开源软件 /项目中.如很著名的Java开发环境 Eclipse 、RIA开发平台Open Laszlo等.

　　CPL也是一项对商业应用友好的协议.它允许 Recipients 对源码进行任意的使用、复制、分发、传播、展示、修改以及改后做闭源的二次商业发布,这点跟 BSD 很类似,也属于自由度比较高的开源协议.但是,需要遵循:

　　1. 当一个Contributors将源码的整体或部分再次开源发布的时候,必须继续遵循 CPL开源协议来发布, 而不能改用其他协议发布.除非你得到了原”源码”Owner 的授权.

　　2. CPL协议下,你可以将源码不做任何修改来商业发布.但如果你要将修改后的源码其开源,而且当你再发布的是Object Code的时候,你必须声明它的Source Code 是可以获取的,而且要告知获取方法.

　　3. 当你需要将CPL下的源码作为一部分跟其他私有的源码混和着成为一个 Project 发布的时候,你可以将整个Project/Product 以私人的协议发布,但要声明哪一部分代码是CPL下的,而且声明那部分代码继续遵循CPL.

　　4. 独立的模块(Separate Module),不需要开源.

来源。

 

 

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有用的 Linux 命令

1. arch：显示处理器的架构类型
2. cat：查看文件的内容，如 cat lorem.txt
3. cd：更改工作目录，如 cd /bin
4. cksum：查看 CRC 校验和及文件的字节数，如 cksum lorem.txt moo.txt
5. cp：复制文件，如 cp lorem.txt copy_of_lorem.txt
6. date：显示当前的日期和时间
7. df：查看磁盘的占用空间及可用空间
8. du：查看目录的占用空间，如 du -h /bin
9. echo：回显文本，如 echo foobar
10. groups：查看你的帐号属于哪些用户组
11. hostname：显示主机名称
12. id：查看用户 id、组 id 及你帐号的组
13. man：阅读手册页，如 man bash
14. md5sum：查看文件的 MD5 值，如 md5sum lorem.txt
15. mkdir：创建目录，如 mkdir foobar
16. mv：移动或重命名文件，如 mv lorem.txt ipsum.txt
17. ping：ping 主机，如 ping -c 2 127.0.0.1
18. ps：查看正在运行的进程
19. pwd：查看当前工作的目录
20. sha1sum：查看文件的 SHA1 值，如 sha1sum lorem.txt
21. stat：查看文件的状态，如 stat lorem.txt
22. rm：删除文件或目录，如 rm lorem.txt
23. rmdir：删除目录，如 rmdir foobar
24. touch：更改文件的访问及修改时间戳，如果该文件不存在，则创建它，如 touch lorem.txt
25. tty：查看当前终端的名称
26. uname：查看系统、主机名称、内核版本、日期与时间、以及处理器等信息，如 uname -a
27. uptime：查看系统已经运行了多长的时间
28. w：查看谁登录及他们在干什么
29. wc：统计文件的行数，如 wc -l lorem.txt
30. who：查看谁登录了系统
31. whoami：查看你的用户名（或帐号名）

via http://www.mvpdream.org/blog/2007/03/linux-1.html

 

 

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