免费敏捷开发管理工具:火星人安装指南就绪

火星人软件计划于7月初发布正式安装包,此前将提供测试版。为确保顺利安装,建议使用Win7高级版以上系统,搭配IIS7、SQL Server Express 2008 R2 和 .net 4.0。客户端推荐使用Chrome 19及以上版本。通过Webdeploy+IIS7导入配置文件,整个安装过程只需几分钟。

7月初将发布正式安装包,之前会向部分爱好者放出一些测试包,内部测试的结果安装过程大约在5~XX分钟,主要问题发生在准备安装环境上。

所以,如果您对火星人感兴趣,可以提前准备好安装环境。最佳运行环境是:

服务器 Win7 Home高级以上(自带IIS7)+ SQL Server Express 2008 R2 + .net 4.0,

客户端Chrome 19以上(必须19+,否则一些关键功能出不来)。

尽管火星人会安装在wwwroot下的任意虚拟路径中,但若服务器只安装火星人,则可以用Web deploy +IIS7 直接导入我们提供的配置文件,安装过程将在数分钟内结束。

本周我们将制作样例项目,即通过把火星人自己的数据进行匿名化,产生一个虚拟企业,安装在wwwroot下的另外一个虚拟路径中,供企业参考。

这个样例系统,基本可以认为是企业级应用的案例,日后还会推出互联网案例、外包行业案例、嵌入式行业案例,敬请关注。

更多细节,请参考Yock的详细安装指南,不愧是工作多年的技术支持,写得很详细。

原文在Yock博客上:http://blog.youkuaiyun.com/yock_zhang/article/details/7642670

Yock的QQ在其博客左侧。

另:产品功能及外观请参考:http://blog.youkuaiyun.com/cheny_com/article/details/7355542

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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