用JIRA、CVS、XPlanner、WIKI来进行项目管理

最新推荐文章于 2019-08-15 17:29:29 发布
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#项目管理 #cvs

本文介绍了JIRA这一项目管理系统，并提供了一个链接供读者深入了解。
JIRA是一个很不错的项目管理系统，希望下面的连接能帮到大家。

http://blog.youkuaiyun.com/ekylin/archive/2006/07/09/896882.aspx
基于JIRA的Scrum敏捷开发的项目管理
02-25
Scrum敏捷开发的关键字就是增量、迭代，他更重视项目团队之间的现场沟通，不向传统瀑布式开发那样需要万事具备，才开始开发，Scrum在大方向和小故事点确认好了后，团队就可以开动了。Scrum的团队一般都不大，一Scrum...
使用JIRA和Jenkins进行项目管理.doc
06-20
最后，值得注意的是，无论是使用JIRA进行项目跟踪管理还是利用Jenkins实现自动化构建和部署，都需要结合项目实际情况进行适度调整。每个项目有其独特性，因此在实际应用中可能需要对标准流程进行定制化调整，以满足...
项目管理工具strber
Loadrunn的专栏
01-31 1808
1.Streber背景介绍： Streber是一个基于WEB的在线项目协调工具，它融合了wiki的思想和项目协作管理机制，成为了一个适用于小型团队的可以贯穿真个项目生命周期的项目协作和管理工具。 Streber的出现的历史并不长，作者为德国人，网名pixtur，其产品原型为05年一个作者的在线office系统，在进行这个在线office系统开发工作当中，作者发现其思路可以很好的成为一个在项目
项目协作工具-JIRA使用笔记和相关资料
orpheus8888的专栏
01-09 294
去年的时候,我写过一篇关于基于WIKI的Streber的文章,Streber是一个对人员素质和自觉性要求较高的工具,在一般的团队中,建议还是使用 规范性较高的工具对项目信息和任务进行管理的工具较好,在这方面JIRA是成熟的使用率很高的项目管理工具,但是设置起来稍微有些复杂,所以我将其中一些 关键点总结了一下,并附上两篇详细的教程,收集起来便于以后使用.     问题类型(issue type...
一些项目管理工具
T T的记忆
09-20 3243
<br /><br />JIRA<br />一个非常出色的Issue跟踪系统，这里的Issue不单单是指BUG， 很多时候也可以是TASK， IMPROVEMENT， NEW FEATURE， 甚至是一个QUESTION。<br /><br />　　在多年前， 我曾经尝试使用过那个经典的的Bugzilla，但是一个项目作下来，大家都反映那个东西的界面实在是太粗糙，简直无法忍受而且报表功能也是在太弱。最后大家就讨论自己作一个BUG的跟踪系统，就在大家已经完成了设计文档准备编码的时候， 我们发现JIRA原来就是
Redmine和DotProject项目管理工具简介
yuyin86的专栏
08-16 1441
在项目管理中，我们需要一些工具来辅助我们的工作。通过介绍Redmine和DotProject这两款软件，希望能帮助大家能更好的管理项目，实施项目。 项目管理逐渐在各行各业深入人心，于是应运而生出现了许多的在线项目管理网站，去年我曾经介绍过忙吧和易度两家在线项目管理服务网站，最近还发现了趣客、快做网，国外提供在线项目管理服务的网站则更多。 不过在这类网站上进行项目管理存在着安全隐患，对于
IT 项目管理工具总结
Carter的菜园子
04-27 1725
<br />俗话说"工欲善其事必先利其器",在一个项目开发流程中，如果搭配一个比较完善的项目管理工具，必将取得事半功倍的效果。本文搜集了目前项目管理界比较有规模的管理工具，给予了简单介绍，同时为了发扬免费开源的精神，重点总结了免费开源工具Dotproject 和Redmine。<br />  一：完善的项目管理工具，需要具有如下的管理模块：<br />          1. 需求管理：项目的需求变更，跟踪，控制<br />          2. 资源管理: 项目的可利用的资源(人力，物力，财力) <br
项目管理工具-streber中文资料-实践使用笔记
orpheus8888的专栏
08-20 635
1.Streber背景介绍： Streber是一个基于WEB的在线项目协调工具，它融合了wiki的思想和项目协作管理机制，成为了一个适用于小型团队的可以贯穿真个项目生命周期的项目协作和管理工具。 Streber的出现的历史并不长，作者为德国人，网名pixtur，其产品原型为05年一个作者的在线office系统，在进行这个在线office系统开发工作当中，作者发现其思路可...
软件项目管理工具
zhy206517的专栏
06-02 923
在一个项目开发流程中，如果搭配一个比较完善的项目管理工具，必将取得事半功倍的效果。本文搜集了目前项目管理界比较有规模的管理工具，给予了简单介绍，同时为了发扬免费开源的精神，重点总结了免费开源工具Dotproject 和Redmine。 一： 完善的项目管理工具，需要具有如下的管理模块： 1. 需求管理：项目的需求变更，跟踪，控制 2. 资源管理: 项目的可利用的资源(人力，物力，财力) 3. 计划管理: 包括成员管理
IT项目管理工具总结
weixin_30378623的博客
08-15 545
俗话说"工欲善其事必先利其器",在一个项目开发流程中，如果搭配一个比较完善的项目管理工具，必将取得事半功倍的效果。本文搜集了目前项目管理界比较有规模的管理工具，给予了简单介绍，同时为了发扬免费开源的精神，重点总结了免费开源工具Dotproject和Redmine。 一： 完善的项目管理工具，需要具有如下的管理模块： 1. 需求管理...
使用JIRA+Jenkins进行敏捷开发项目管理
11-27
### 使用JIRA+Jenkins进行敏捷开发项目管理 #### 一、引言 随着软件开发领域的不断进步，敏捷开发已成为主流方法之一。敏捷开发强调快速响应变化、持续交付可用的软件以及鼓励团队间的紧密协作。在这样的背景下，...
jira项目管理系统使用指南.pdf
03-18
Jira项目管理系统使用指南通常会介绍如何设置和使用Jira进行项目管理，包括创建项目、分配任务、追踪进度和使用各种插件等功能。以下内容将详细介绍Jira项目管理系统的一些关键知识点。 ### Jira的基本概念 Jira...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
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