项目管理工具一文纵评 - Jira、bugzilla、kanass

Jira、bugzilla、kanass在项目管理与缺陷管理上都有很好的表现,本文通过产品特点、适用场景、产品页面预览三个方面,进行详细介绍。

1、jira

1.1 产品介绍

JIRA一款项目与事务跟踪工具,主要用于缺陷跟踪、客户服务、需求收集、流程审批及敏捷管理等领域,具有配置灵活、功能全面、部署简单和扩展丰富的特点。

1.2 产品特点

  • 支持多种事项类型并提供工作流程、项目状态、事项状态等的自定义;

  • 支持多系统部署,集成Atlassian旗下的全家桶;

  • jira功能强大,但页面设计复杂,上手有一定难度;

  • 产品非开源免费。

1.3 适用场景

适用于软件开发、IT服务等领域,帮助团队高效管理需求、任务分配及问题追踪。由于jira为非开源免费,需要企业有一定预算。

1.4 产品预览

bug详情

提交bug

2、bugzilla

2.1 产品介绍

Bugzilla是一款开源的缺陷跟踪系统,主要用于管理软件缺陷的提交、修复和关闭等全生命周期流程。

2.2 产品特点

  • 支持 Bug 的提交、分类、优先级设定、状态追踪,可以自定义字段和工作流,适应不同团队的需求;

  • 支持多系统部署,可与 Git、SVN、Jenkins 等开发工具集成,实现自动化 Bug 追踪;

  • 交付逻辑复杂、上手较难,UI设计相对传统,交互不够直观;

  • 代码开源,允许企业自行定制和扩展功能。

2.3 适用场景

Bugzilla 作为一款成熟的缺陷跟踪系统,广泛应用于软件开发、测试及项目管理中。通过 Bugzilla 提交、分配、修复和验证缺陷,确保问题闭环管理,提升团队协作效率。

2.4 产品预览

提交bug

bug详情

3、kanass

3.1 产品介绍

kanass是一款项目管理工具,包含项目管理、产品管理、项目集管理、事项管理、工时管理、统计分析等相关模块,支持多种项目类型与事项视图。该工具功能易用、页面简洁

3.2 产品特点

  • 支持多种项目管理模型,如敏捷式项目、瀑布式项目、看板项目、IPD项目、混合项目,且内置多种事项类型、事项工作流、需求与测试的审批流,高度支持自定义;

  • 支持集成tiklab旗下的所有产品,如sward(知识库管理系统)、CI\CD工具等;

  • 支持多操作系统部署,且实现一键安装、0配置;

  • 页面设计风格极简,功能易用;

  • 开源免费,允许企业自行定制和扩展功能。

3.3 适用场景

适用于软件开发、IT服务等企业,帮助团队高效管理项目、需求、任务和缺陷。由于kanass的集成能力与开源免费,更适合预算有限但对项目管理有定制化需求的企业。

3.4 产品预览

添加缺陷

事项列表

看板视图

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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