项目管理工具Dectask安装

介绍

Dectask 是一款基于人工智能的新一代高性能项目管理工具,专为现代团队打造。它兼具企业级功能与轻量级体验,在保持系统简洁易用的同时,提供强大的项目管理能力。 Dectask 完美平衡了功能丰富性与操作简便性,能够替代 Jira、飞书项目、Notion 和 Trello 等传统工具,让项目管理更智能、更高效。

Ai

安装方式

Dectask 提供了多种安装方式,你可以根据自己的需求选择合适的方式进行安装,安装方式有:

普通安装
一键安装
docker安装
docker-compose安装
 

系统要求

  • 操作系统:Windows 7或更高版本,macOS 10.15 或更高版本,或 Ubuntu 18.04 或 Centos 7.0 或更高版本
  • 内存:建议 4GB 或更多
  • 硬盘空间:建议 10GB 或更多
  • 浏览器:最新版本的 Chrome、Firefox 或 Safari

安装步骤

Dectask依赖Mysql数据库,所以需要先安装Mysql数据库。Redis数据库是可选的,建议安装和启用,以提高性能。

1.下载和安装Mysql8数据库

Dectask 依赖于 Mysql8 数据库,你需要先安装 Mysql8 数据库。根据你的操作系统,选择合适的版本进行下载:

安装Mysql后,使用Mysql客户端如Navicat或Mysql Workbench,创建数据库dectask,字符集为utf8mb4,并创建用户dectask和密码。 同时解除Mysql严格模式。

-- 解除严格模式
SET GLOBAL sql_mode='NO_ENGINE_SUBSTITUTION';

-- 创建数据库dectask
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dectask CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

-- 创建用户dectask,密码
CREATE USER 'dectask_user'@'%' IDENTIFIED BY 'dectask_password';

-- 授权用户dectask_user
GRANT ALL PRIVILEGES ON dectask.* TO 'dectask_user'@'%';

-- 刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;

2.下载 Dectask

根据你的操作系统,选择合适的版本进行下载:

将下载好的文件解压到一个目录中,例如:/data/dectask,并赋予该目录读写权限

3.安装和启动 Dectask

将下载好的Dectask解压到一个目录中,例如:/opt/dectask 在解压后的目录中,编辑 config.yaml 文件,将数据库连接信息填写正确。

#其他内容暂不配置
mysql:
  path: 'localhost:3306'
  config: 'charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local'
  dbname: 'dectask'
  username: 'dectask'
  password: '修改为自己的密码'

安装过程需要打开命令行窗口,切换到Dectask目录,执行以下命令安装Dectask。

 ./dectask install zh_cn
 # 安装成功后会输出管理员账号和密码,请牢记
 # 装成功后会输出管理员账号和密码,请牢记

安装成功后,执行以下命令启动Dectask。

  ./dectask

守护进程方式运行

  ./dectask -d

停止和重启命令

  ./dectask stop
  ./dectask restart

之后就可以在浏览器 http://localhost:8888/login 上访问 Dectask 了.如需要修改端口,可以在config.yaml中修改.

登录界面如下

登录界面

事项管理界面

甘特图界面

4.安装和启用Redis(可选)

Dectask 建议安装和启用 Redis 数据库,以提高性能。根据你的操作系统,选择合适的版本进行下载:

安装 Redis 后,编辑 config.yaml 文件,将 Redis 连接信息填写正确。

#redis配置,根据实际情况修改
redis:
  db: 0
  addr: '127.0.0.1:6379'
  password: ''

重启命令

  ./dectask restart

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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