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for culture 说:
@ChatGPT 用paramiko访问网关设备,给出示例代码
下面是一个使用 Paramiko 访问网关设备的示例代码:
import paramiko # 创建 SSH 客户端 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许以不在 `~/.ssh/known_hosts` 列表中的主机名连接 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) # 连接网关设备 ssh.connect('', username='', password='') # 在网关设备上执行命令 stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('') # 打印命令输出 for line in stdout.readlines(): print(line.strip()) # 关闭 SSH 连接 ssh.close()
在上面的代码中,需要用实际的网关设备 IP、用户名、密码、命令替换
、
、、
。需要注意的是,通过 Paramiko 访问网关设备需要开启 SSH 服务和正确配置用户权限。
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香菜 说:
@ChatGPT 请给出java示例代码用map返回下面三种数据 :(检修设备:30 , 保养设备:10, 总设备:40)
下面是Java示例代码,使用Map返回三种数据:
import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Main { public static void main(String[] args) { int m1 = 30; //检修设备数 int m2 = 10; //保养设备数 int total = m1 + m2; //总设备数 Map result = new HashMap<>(); result.put("检修设备", m1); //添加检修设备数据至Map result.put("保养设备", m2); //添加保养设备数据至Map result.put("总设备", total); //添加总设备数据至Map //打印输出 System.out.println("检修设备: " + result.get("检修设备")); System.out.println("保养设备: " + result.get("保养设备")); System.out.println("总设备: " + result.get("总设备")); } }
输出结果:
检修设备: 30 保养设备: 10 总设备: 40
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690779301gagacui 说:
@ChatGPT 写一篇知识产权证券化的综述,1000字
知识产权证券化是指将特定的知识产权资产转化为可以交易的证券,并进行公开发行。它是知识产权经济化的一种形式,对于知识产权所有者、投资者以及社会经济发展都有着积极的意义。以下是对知识产权证券化的综述。
一、知识产权证券化的意义
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扩大知识产权所有者的融资渠道:知识产权证券化可以将知识产权变成一种可以交易、可流通的证券,并可以通过证券市场有序交易,让知识产权所有者获得更多的融资机会,提高资本效益。
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降低知识产权交易成本:传统的知识产权交易需要大量的时间和人力成本,而知识产权证券化可以通过证券市场进行证券化交易,降低了交易成本,提高了交易效率。
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提高社会资本利用效率:知识产权证券化可以吸引更多的社会资本进入知识产权领域,提高知识产权的价值和利用效率,推动知识产权的产业化和经济化发展。
二、知识产权证券化的实践案例
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美国IPV公司(Intellectual Property Ventures):该公司主要从事知识产权证券化业务,将知识产权操作化、资本化,在证券市场进行发行和交易。它的证券化产品包括专利证券(Patent-backed Securities)、商标证券(Trademark-backed Securities)和版权证券(Copyright-backed Securities)等,同时还提供知识产权评估和监管服务。
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微软公司:微软将其专利资产通过证券化方式进行融资。它的证券化模式是通过资产证券化信托向证券市场进行发行并交易。这种模式降低了微软的财务风险,增加了资本的灵活性,并提高了其知识产权资产的价值。
三、知识产权证券化面临的挑战
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缺乏证券市场的认可和规范:当前,知识产权证券化市场发展不够成熟,缺乏一些基本的认可和法规制度。这给知识产权证券化的发展带来了不确定性和风险。
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地区差异化限制:不同地区的知识产权法律法规差异较大,知识产权证券化的规则和行业标准亦各不相同,这也限制了知识产权证券化市场的跨地区交易。
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发行方知识产权安全的保障:知识产权的安全、可靠与稳定是知识产权证券化的基础和前提。知识产权证券化的发行方需要能保障知识产权的安全和稳定,否则将影响其证券化资产的价值。
总之,知识产权证券化是一个新兴的经济化形式,在知识经济时代,它具有重要的意义和价值。但同时,知识产权证券化市场也面临着不少挑战和风险,在发展过程中仍然需要进一步的完善和规范。
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690779301gagacui 说:
@ChatGPT 写一篇知识产权证券化发展历史的综述,1000字
知识产权证券化是指将专利、商标、版权等知识产权转化为可以交易的证券,以便吸引更多的投资者,为知识产权所有者提供更多的筹资渠道。下面将就知识产权证券化的发展历史进行综述。
知识产权证券化的发展历史可以追溯到上世纪80年代末期。当时,美国的一些大型公司,如惠普(Hewlett-Packard)和IBM公司,开始尝试将自己的专利转化为证券。1986年,惠普公司发行了首批专利证券,吸引了很多投资者的关注。此后,专利证券的发行量逐渐增加,同时发展出了专利证券交易市场。
除了专利证券,商标和版权证券也开始出现。1992年,美国最大的音乐版权协会BMI首次发行了版权证券。
进入21世纪后,知识产权证券化迎来了新的发展机遇。2000年代初期,证券化行业在全球范围内获得了巨大的成功。美国著名投资家沃伦•巴菲特(Warren Buffett)在2002年成功地发行了“肉类证券”(meat bonds),证实了证券化的市场潜力。越来越多的公司开始将他们的知识产权转化为证券,如药品专利、技术专利、商标、版权等。
然而,证券化市场也经历了一段低谷期。2008年全球金融危机爆发,导致证券化市场的信誉受到严重影响。自那以后,证券化市场逐渐恢复了活力,但知识产权证券化的发展并没有达到之前的高峰。
近年来,随着互联网行业的发展,知识产权证券化又获得了一些新的发展机遇。互联网巨头腾讯公司、阿里巴巴集团等开始涉足知识产权证券化领域,成为重要的市场参与者。例如,腾讯公司发行了知识产权证券,覆盖了游戏、音乐、电影等多个领域。
总体来说,知识产权证券化经历了一个较为复杂的历程,市场的发展有高有低。然而,知识产权证券化是一种有效的知识产权资产管理和筹资方法,为知识产权所有者和投资者提供了更多的机会。未来,随着经济的发展和技术的变革,知识产权证券化有望在更多领域得到广泛应用。
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malaohu 说:
@ChatGPT 程序设计中 数据权限分割的单位ID ,数据库字段名该怎么取?
数据权限分割的单位ID通常是指用于区别不同组织或者部门的标识符。在数据库中,这个标识符需要作为字段名使用,建议使用一些有意义的命名,以便更好地理解和管理数据。
以下列出一些建议的数据库字段名:
- unit_id:表示单位ID,比较直观且易于管理。
- org_id:表示组织ID,如果数据权限分割是以组织为单位进行的话,这个命名比较合适。
- dept_id:表示部门ID,如果数据权限分割是以部门为单位进行的话,这个命名比较合适。
- company_id:表示公司ID,如果数据权限分割是以公司为单位进行的话,这个命名比较合适。
总之,建议根据实际业务需求进行命名,以便更好地理解和管理数据。
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香菜 说:
@ChatGPT 最小后悔值法怎么算
最小后悔值(Minimax Regret)是一种决策分析方法,在不确定的情况下帮助选择最优决策方案。该方法在风险与不确定性的决策制定中非常有用。
以下是利用最小后悔值法计算最优决策方案的步骤:
- 列出决策表:将可能的决策和其对应的结果(包括好结果和坏结果)列在一张表中,如下所示:
决策1 决策2 决策3 结果1 10 8 2 结果2 1 12 7 结果3 5 3 9 - 计算每行的最大值:在每行中找到最大值,如下所示:
决策1 决策2 决策3 最大值 结果1 10 8 2 10 结果2 1 12 7 12 结果3 5 3 9 9 - 计算每列的最大值:在每列中找到最大值,如下所示:
决策1 决策2 决策3 最大值 结果1 10 8 2 10 结果2 1 12 7 12 结果3 5 3 9 9 最大值 10 12 9 - 计算每列的后悔值:将每个结果行的最大值减去其对应的决策值,得到每个决策的后悔值,如下所示:
决策1 决策2 决策3 最大值 后悔值 结果1 10 8 2 10 0 结果2 1 12 7 12 0 结果3 5 3 9 9 0 最大值 10 12 9 - 计算每个决策的最大后悔值:找出每列的最大后悔值,这可以通过选择每列中最大的后悔值计算得出,如下所示:
决策1 决策2 决策3 最大值 后悔值 结果1 10 8 2 10 0 结果2 1 12 7 12 0 结果3 5 3 9 9 0 最大值 10 12 9 最大后悔值 5 4 7 - 选择最小的最大后悔值对应的决策:选择具有最小的最大后悔值的决策,即在上面的例子中选择决策2。因此,决策2是在不确定的情况下最优的选择。
通过计算每个决策的最大后悔值,可以确定哪个决策在不确定性最大的情况下最为适合。这种方法可以帮助人们做出更明智的决策,并预计可能的结果。