kanass入门到实战(8) - 如何进行版本管理

kanass是一款国产开源免费的项目管理工具,工具功能完善,支持一键安装,页面设计简洁明了。本文主要介绍如何进行版本管理。

1、添加版本

进入项目->版本->添加版本->填写版本信息->确定

添加版本

属性

是否必填

描述

版本名称

必填

为版本添加名称

版本状态

必填

设置版本状态,默认为未开始

负责人

必填

设置版本负责人

计划日期

必填

设置版本的计划日期

2、版本列表

2.1 查看版本

版本添加成功后,会在列表中显示版本信息

版本列表

字段

描述

事项

显示当前版本下关联的事项个数,新添加的版本还未关联事项,此时显示为0

状态

新添加的版本默认为未开始,可根据状态的变化分别显示进行中、已完成

进度       根据版本中事项的完成情况,计算出版本进度

收藏

点击收藏按钮,可以在“我关注的”tab下查看到被收藏的版本

全部版本“全部版本”tab下显示,当前项目中所有的版本
我创建的“我创建的”的tab下显示,当前登录用户为创建人的版本
我关注的“我关注的”的tab下显示,当前登录用户收藏的版本
更多按钮更多按钮下有删除按钮,点击删除,可以将版本删除

2.2 查询版本

  • 使用版本名称查询

在“搜索版本”的搜索框中,输入版本名称,点击回车即可查询;支持模糊查询

  • 使用版本状态查询

点击“状态”的下拉框,可以根据版本状态进行查询,如未开始、进行中、已完成,点击确定显示查询结果;点击清空,取消勾选

3、添加事项

点击版本名称,进入到版本事项页面,点击添加事项->选择事项类型,在此版本下添加事项,所属版本字段默认显示为当前版本

添加事项

属性

是否必填

描述

所属迭代

非必填

创建位置:在项目->迭代中创建

所属版本

非必填

默认显示为当前版本

所属模快

非必填

创建位置:在项目->事项->左侧导航栏的模块树中创建

计划日期

非必填

设置当前事项的计划完成日期

4、规划事项

点击规划,进入规划事项页面

规划事项

  • 待办规划事项

显示未关联到当前版本的待办事项

  • 版本下事项

显示已经关联到当前版本的事项

  • 拖动

页面支持事项拖拽,从“代办规划事项”拖动到“版本下事项”后,会自动关联版本;反之,从“版本下事项”拖动到“代办规划事项”,会取消关联版本

  • 搜索

属性

类型

描述

搜索事项

输入框

使用事项名称进行搜索,支持模糊查询

类型

下拉框

事项类型搜索,如:需求、任务、缺陷或者自定义。确定:显示搜索数据,清空:清空搜索条件,显示全部数据

负责人

下拉框

事项的负责人搜索,下拉框展示当前项目下所有人员。确定:显示搜索数据,清空:清空搜索条件,显示全部数据

状态

下拉框

事项的状态搜索,如驳回、进行中、待办等。确定:显示搜索数据,清空:清空搜索条件,显示全部数据

5、版本概况

点击概况,概况页面会详细展示出当前版本的版本信息、事项信息、迭代燃尽图、最新动态

概况

  • 开始版本

若当前版本下未规划事项,“开始版本”按钮为灰色不可点击

若当前版本下已经规划事项,点击“开始版本”,版本的状态变为进行中

  • 完成版本

版本的状态变为进行中后,按钮由“开始版本”变为“完成版本”。若当前版本下有未完成事项,系统会有提示,并支持将未完成事项转移到其他版本下。

完成版本

属性

是否必填

描述

此版本包含非必填显示当前版本下已完成和未完成的事项个数
将未完成事项移动至非必填可以将未完成的事项移动至其他版本下

确定

--点击后,版本变为已完成
取消--点击后,版本仍然为进行中
  • 版本信息

主要包含:版本名称、负责人、版本中不同状态的事项个数、版本状态、版本计划时间和进度等

  • 我的代办

显示当前登录用户的代办事项、进行中事项、已完成事项、逾期事项。点击不同tab页面会自动跳转到事项页面,并显示筛选结果

  • 版本燃尽图

显示当前版本的计划和实际完成曲线,直观的显示当前版本的进展

  • 最近动态

显示当前版本中,事项的添加和状态改变的信息;点击向右箭头可以查看所有的动态

6、编辑版本

点击版本列表中或者版本详情页面的编辑按钮,编辑版本

版本编辑

属性

描述

保存

修改信息后,点击保存,修改成功

取消

修改信息后,点击取消,会取消修改

7、删除版本

点击版本列表中或者版本详情页面的更多->删除按钮,删除版本

删除版本会将版本与事项的关联关系一起删除

删除版本

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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