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我也要
安装redmine对过程进行管理。
需要说明的是：当你在docker images的时候，会说没连接到xxxx的时候，而且会提示用“docker -d"，其实这只是把docker作为一个后台进程，但是当你的SecureCRT退出的时候，这个后台进程也是会被退出的。所以下次你又要。而且，数据很容易丢失。
正确的做法是。 service docker start。记住咯。
好，redmine的安装和使用教程
https://registry.hub.docker.com/u/sameersbn/redmine/
注意数据的保存。我有一种简单的方法，就是尽量不重启docker，也不stopredmine，如果非得停止了，记得docker ps -l 然后找出你刚刚运行的redmine 容器，然后docker commit 容器为 镜像，然后下次用它。不断的这么迭代。数据也是可以保存下来的。
下列是我主导开发的一个Android移动端产品的项目，用Redmine跟踪的。因为目前人员少，却是“很敏捷”，废话，你拿两个人来开发，能不敏捷么，当然，后续等团队步入正轨后，会多起来的。
项目管理：docker-compose一键安装bitnami-redmine项目管理系统
背景：随着新技术的层出不穷和业务逻辑日趋复杂，昔日的前端和后端也早已相互融合，使得软件开发任务逐渐繁重。与此同时，Git等分布式版本控制系统的出现，使得项目开发从数量上来看参与者愈来愈多，从范围上来看分布广度越来越大。因此做好项目管理显得尤为重要，使用恰当合理的项目管理工具，可以提升开发效率、确保开发质量，使得协作配合顺畅高效。
redmine介绍
以下内容属于摘抄，供个人参考。 基本介绍 Redmine是一个开源的、基于web的项目管理和缺陷跟踪工具。它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示，同时它支持多项目管理。Redmine是一个自由开放源码软件的解决方案，它提供集成的项目管理功能，问题跟踪，并为多个版本控制的选项的支持。 模块介绍 概述：该页面提供一个关于该项目的总体概述。其中问题跟踪标签的列出了每种类
手撕代码系列：Conv2D
在实际的神经网络中，每个卷积核都会对应一个偏置值。这意味着如果网络有多个卷积核，每个卷积核的输出都可以加上对应的偏置。
Docker -- redmine项目管理工具（Redmine 是一个开源的, 基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具. 它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示. 同时它又支持多项目管理）
统一代码权限分配,集中展示开发项目,随时查看项目进度,支持自定义所需任务类型/状态,任务进度实时追踪,报表统计,甘特图等进度可视化,可本地部署,超200,000家企业正在使用。Redmine 是一个开源的, 基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具. 它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示. 同时它又支持多项目管理. Redmine是一个自由开放源码软件解决方案,它提供集成的项目管理功能, 问题跟踪,并为多个版本控制选项的支持. Redmine是一个有用的Scrum和敏捷的选择. 由于Redmine的设计受到T
用Python玩转共现分析：从NLTK到热力图可视化（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用Python进行文本共现分析，从NLTK基础文本处理到构建共现矩阵，并实现热力图可视化。通过完整的代码示例，帮助数据分析师和开发者掌握这一揭示词语间关联网络的实用NLP技术，快速从文本中提取语义关系和主题结构。
Ubuntu环境下rknn-toolkit2的安装与兼容性解析
本文详细解析了在Ubuntu系统上安装瑞芯微rknn-toolkit2工具链的完整流程与关键注意事项。文章重点剖析了rknn-toolkit2与旧版rknn-toolkit的核心兼容性问题，强调两者在API、模型格式及运行时库上互不兼容，并推荐使用Conda虚拟环境进行隔离管理，为RK3566、RK3588等开发板的AI模型部署提供清晰的实践指南。
Docker中安装redmine（亲自安装有效）
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun (我用的它)docker start redmine -- 启动实例 redmine （这里的redmine是上面步骤三 指定name的实例）docker ps -as -- 查看docker容器中运行服务的状态。docker start redmine（这里的redmine是上面步骤三 指定name的实例）
高通410随身WiFi刷OpenWRT与Debian双系统一键集成方案
本文详细介绍高通410随身WiFi设备刷入OpenWRT与Debian双系统的一键集成方案。通过虎王工作室提供的一键刷机包，用户可轻松实现双系统部署，兼顾OpenWRT的网络功能与Debian的完整应用服务，适用于网络加速、服务器部署等多种场景，并提供了硬件资源分配与系统切换的实用指南。
Ubuntu安装Docker及redmine
一、安装Docker 官网安装参考手册 https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 阿里云镜像加速 介绍：https://www.aliyun.com/product/acr 注册一个属于自己的阿里云账户(可复用淘宝账号) 进入管理控制台设置密码，开通 查看镜像加速器自己的 查看执行结果： 测试命令 docker version docker run hello-world docker images 二、安装Compose
华为eNSP Pro实战：NE/CE设备SSH远程配置避坑指南
本文针对华为eNSP Pro用户在模拟多台NE路由器或CE交换机时遇到的浏览器卡顿问题，提供了详细的SSH远程配置避坑指南。通过对比浏览器与SSH客户端的资源占用和操作体验，文章详细阐述了为NE和CE设备配置SSH服务的关键步骤、命令差异及常见错误排查方法，旨在帮助用户提升实验效率，实现稳定高效的远程管理。
22、硬件工程师笔试面试——电机（2025版本）
例如，B级绝缘的电机可以承受的最高温度为130℃，而H级绝缘的电机可以承受高达180℃的温度。同时，也要考虑电机的成本和控制系统的复杂性。电机的选择取决于其应用的具体要求，包括所需的功率、速度、扭矩、效率、成本和工作环境等。根据电动机保护配置原则，为电机配置适当的保护，如过负荷保护、缺相保护、逆相保护、接地漏电保护、堵转保护、相不平衡保护、短路保护、过电压保护、低电压保护、过热保护等。根据安培环路定理，电流和磁场的相互作用会在电机的转子上产生力，这些力作用于转子上，使其绕轴旋转，从而产生转矩。
阿里云使用Docker部署工单系统（redmine）
环境：阿里云服务器 Redmine安装部署 Redmine是用Ruby开发的基于web的项目管理软件，是用ROR框架开发的一套跨平台项目管理系统，据说是源于Basecamp的ror版而来，支持多种数据库，有不少自己独特的功能，例如提供wiki、新闻台等，还可以集成其他版本管理系统和BUG跟踪系统，例如Perforce、SVN、CVS、TD等等。这种 Web 形式的项目管理系统通过“项目（Pro...
YOLO11涨点优化：半监督学习 | 结合Unbiased Teacher框架，利用海量无标签数据实现自训练暴力涨点
本文提出了一种基于Unbiased Teacher v2的半监督学习方法，用于解决YOLO11目标检测模型在标注数据不足时的性能瓶颈问题。通过分析纯监督YOLO11在小样本场景下的局限性，揭示了朴素自训练方法的三大陷阱：确认偏差、类别不均衡和噪声累积。文章详细解析了Unbiased Teacher框架的核心设计理念，包括教师-学生模型互监督机制、类别平衡损失和Burn-In预热策略，并重点介绍了v2版本针对无锚框检测器的优化。最后提出将Unbiased Teacher与YOLO11相结合的融合架构设计方案，
阿里云ECS+CentOS 7.0+Docker+Redmine环境搭建
转自：http://www.cnblogs.com/iluzhiyong/p/redmine.html 前言 搭建Redmine环境可以选择使用分别安装Ruby+Rails+Redmine+MySQL的方式， 但是过程中需要解决各种扰人的依赖问题。Docker为我们提供的Plan B，方便，快捷。 安装环境 当然可以选择Ruby+Rails+Red
YOLO11改进-注意力-引入级联组注意力机制(Cascaded Group Attention, CGA）
输入特征拆分：输入特征进入 CGA 模块后，被均匀拆分为个部分，每个部分作为一个注意力头的输入，这样每个头关注输入特征的不同部分，实现特征的并行处理，同时为提高注意力多样性奠定基础。注意力头计算单元：每个注意力头包含三个线性投影层、、用于将输入特征映射到不同子空间，以及计算自注意力的单元。在计算过程中，通过注意力头之间的级联操作，前一个头的输出会累加到下一个头的输入上，实现特征的逐步细化。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
docker+mysql+redmine
1.安装docker 安装环境：Centos 7 安装条件：docker官方要求至少3.8以上 步骤： ①关闭防火墙： systemctl stop fifirewalld.service vi /etc/selinux/confifig ②下载阿里云docker社区版 yum源 cd /etc/yum.repos.d/ wget http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
redmine服务迁移
系统迁移原因： 为方便各地的测试人员使用 ，所以需要将内网的BUG管理系统（redmine） 移植的阿里云服务器上。 系统迁移环境对比： 原BUG管理系统（redmine）安装环境：内网，Windows Server 2008R2 x64 目标BUG管理系统（redmine）安装环境：外网，Linux Centos 7 x64 系统迁移方案： 考虑到BUG管理系统（redmine）在Cento...
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
iCloud__Redmine（云服务器安装redmine）
关于云服务器如何安装redmine
CentOS7 Fedora26 基于docker.io/redmine镜像配合MySQL搭建redmine服务器
1. 安装docker# sudo yum install docker -y2.设置docker服务自启动，并启动服务# systemctl enable docker Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service to /usr/lib/systemd/system/docker....
redmine的安装
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Redmine邮件通知避坑指南：从零配置SMTP到测试发信（Docker版）
本文详细介绍了在Docker环境下配置Redmine邮件通知的完整流程与避坑指南。重点解析了如何通过修改`configuration.yml`文件配置SMTP服务，并提供了阿里云、腾讯云企业邮等国内常见服务的实战参数。文章还分享了使用`telnet`进行SMTP协议级测试的终极验证方法，帮助用户彻底解决邮件发送失败问题，确保项目协作流程顺畅。
docker安装（mysql,postgreSQL,redis,mongo,rocketmq,nacos,sentinel,seata,yapi,rabbitmq,nacos）
centos安装docker，ubuntu安装docker，docker配置国内镜像 docker安装mysql，配置数据挂载 docker安装redis，配置文件方式启动；主从复制 docker安装mongodb docker安装rocketmq docker安装nacos-server docker安装Sentinel-Dashboard docker安装seate-server docker安装yapi
五班二组高级软件测试进度报告
昨天介绍了一下redmain测试工具，今天就来说一下小组成员总结的安装过程。 1. 平台： 平台：阿里云 操作系统：centos 7.0 2. 安装过程 2.1 docker安装 1.设置yum镜像 国外的镜像安装速度很慢，采用清华大学 TUNA 镜像源。 用root用户新建 /etc/yum.repos.d/docker.repo 文件，内容如下： [dockerrepo] ...
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