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区块链学堂(5):Geth 安装

Geth是什么? Geth 又名Go Ethereum. 是以太坊协议的三种实现之一,由Go语言开发,完全开源的项目。Geth 可以被安装在很多操作系统上,包括Windows、Linux、Mac的OSX、Android或者IOS系统 Geth官网:https://geth.ethereum.org/ Geth的Github地址:https://github.com/ethereum/go-ethereum Geth能干什么 Geth是以太坊协议的具体落地实现,通过Geth,你可以实现以太坊的各种功能,如账户的新建编辑删除,开启挖矿,ether币的转移,智能合约的部署和执行等等 Geth安装 安装文档:https://ethereum.github.io/go-ethereum/install/ 这里演示在MacBook上的安装,Linux&am

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模板学堂丨禅道业务数据分析大屏

DataEase开源数据可视化分析平台模板市场(https://dataease.io/templates/)于2022年6月正式发布。模板市场旨在为DataEase用户提供专业、美观、拿来即用的仪表板模板,方便用户根据自身的业务需求和使用场景选择对应的仪表板模板,并在优质模板的基础上轻松制作自己的仪表板。 9月上新模板 DataEase模板市场定期进行模板上新,9月共上新16个模板,涉及医药、电力、媒体运营、警务、零售、销售管理等主题,应用软件大屏模板新增Jira业务数据仪表板,欢迎大家在DataEase模板市场下载使用。 9月精选模板 本月为大家推荐的精选模板是禅道业务数据分析大屏。禅道是第一款国产的开源项目管理软件,它的核心管理思想基于敏捷方法Scrum,内置了产品管理和项目管理功能,同时又根据国内研发现状补充了测试管理、计划管理、发布管理、文档管理、事务管理等功能。用户使用禅道软件可以将软件研发过程中的需求、任务、Bug、用例、计划、发布等要素有序地跟踪管理起来,完整地覆盖了项目管理的核心流程。 1. 大屏信息 ■禅道基于v12.5.3版本,DataEase开源数据可视化分析平台基于v1.14版本。 ■此次共统计15项指标,各指标项具情况体如下: 2. 大屏展示 模板应用 接下来,为大家详细讲解如何应用禅道业务数据分析大屏。 1. 使用模板创建仪表板 1.1 内置模板市场 如果您所使用DataEase为v1.13.0及以上的版本,并且DataEase可直接访问到模板市场地址( https://dataease.io/templates/),可通过内嵌的“模块市场”在线应用模板。 为仪表板命名并选择放置的目录。 添加成功后即会自动进入到该新建仪表板的编辑界面。 1.2 在线模板市场 您也可以访问DataEase模板市场主页,找到禅道业务数据分析大屏。模板市场地址为: https://dataease.io/templates/。如需快速检索,可进行关键字搜索或分类切换,可以快速找到想要的大屏模板。 点击“禅道业务数据分析大屏”仪表板模板进入详情界面。点击“下载”按钮后可将模板下载至本地。 进入自己的DataEase系统的“仪表板”模块中,通过下图所示以“导入模板”的方式新建仪表板,点击“上传模板”按钮,选择使用“模板市场”下载的禅道业务数据分析大屏的模板文件。 导入成功后即可看到下图所示的大屏。 2. 准备数据 当前数据为模板示例数据,需要进一步将数据来源替换为自己环境的禅道数据库,从而展示真实的实时数据。 2.1 新建数据源 首先新建数据源,配置禅道数据库的真实信息,搭建DataEase与禅道服务器之间的数据连接。 2.2 添加相关的数据集 分别创建我们本次演示中需要用到的各类数据集。如果需要展示一些非模板所展示的内容,也可以根据自己需要创建对应的数据集。 此次我们涉及到的有只有SQL数据集,在创建时需要选择对应的类型。 本次用到以下SQL语句,分别以SQL数据集类型创建好即可。 ■用户数 select count(*) as 用户 from zt_user ■操作总数 select count(*) from zt_action ■消耗工时 select sum(consumed) from zt_task ■产品数 select count(*) from zt_product ■项目数 select count(*) from zt_project ■任务数 select count(*) from zt_task ■需求数 select count(*) from zt_story ■Bug数 select count(*) from zt_bug ■用例数 select count(*) from zt_case ■近30天的Bug状态分布 SELECT CASE STATUS WHEN 'active' THEN '已激活' WHEN 'resolved' THEN '已解决' WHEN 'closed' THEN '已关闭' ELSE '其他' END AS "类别", count(*) AS "数量" FROM zt_bug WHERE datediff(NOW(), openedDate) <= 30 GROUP BY STATUS ■近14天的Bug状态 SELECT DISTINCT DATE_FORMAT(openedDate, '%Y-%m-%d') AS "时间" , ( SELECT count(*) FROM zt_bug z1 WHERE status = 'active' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "已激活" , ( SELECT count(*) FROM zt_bug z1 WHERE status = 'resolved' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "已解决" , ( SELECT count(*) FROM zt_bug z1 WHERE status = 'closed' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "已关闭" FROM zt_bug z2 WHERE datediff(NOW(), z2.openedDate) <= 14 ORDER BY z2.openedDate DESC ■产品数据 SELECT DISTINCT zp.NAME AS "产品名称" , ( SELECT count(*) FROM zt_productplan zpp WHERE zp.id = zpp.product ) AS "计划数" , ( SELECT count(*) FROM zt_story zs WHERE zp.id = zs.product ) AS "创建需求数" , ( SELECT count(*) FROM zt_story zs WHERE zp.id = zs.product AND zs.`status` = 'closed' ) AS "完成需求数" FROM zt_product zp ■项目数据 SELECT DISTINCT zp.NAME AS "项目名称" , ( SELECT count(*) FROM zt_story zs LEFT JOIN zt_projectstory zpjs ON zpjs.story = zs.id WHERE zs.STATUS = 'closed' AND zpjs.project = zp.id ) AS "完成需求数" , ( SELECT count(*) FROM zt_task zt WHERE zt.project = zp.id AND zt.`status` = 'done' ) AS "完成任务数" , ( SELECT count(*) FROM zt_bug zb WHERE zb.project = zp.id AND zb.`status` = 'resolved' ) AS "解决Bug数" FROM zt_project zp ■近30天的需求状态分布 SELECT CASE stage WHEN 'wait' THEN '等待中' WHEN 'planned' THEN '已计划' WHEN 'projected' THEN '已立项' WHEN 'developing' THEN '开发中' WHEN 'testing' THEN '测试中' WHEN 'verified' THEN '已验收' WHEN 'closed' THEN '已关闭' ELSE '其他' END AS "类别", count(*) AS "数量" FROM zt_story WHERE datediff(NOW(), openedDate) <= 30 GROUP BY stage ■近14天的需求状态 SELECT DISTINCT DATE_FORMAT(openedDate, '%Y-%m-%d') AS "时间" , ( SELECT count(*) FROM zt_story z1 WHERE stage = 'planned' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "已计划" , ( SELECT count(*) FROM zt_story z1 WHERE stage = 'wait' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "等待中" , ( SELECT count(*) FROM zt_story z1 WHERE stage = 'developing' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "研发中" , ( SELECT count(*) FROM zt_story z1 WHERE stage = 'testing' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "测试中" , ( SELECT count(*) FROM zt_story z1 WHERE stage = 'verified' AND DATE_FORMAT(z1.openedDate, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(z2.openedDate, '%Y-%m-%d') ) AS "已验收" FROM zt_story z2 WHERE datediff(NOW(), z2.openedDate) <= 14 ORDER BY z2.openedDate DESC 3. 替换数据 重新进入已导入的仪表板中,进入编辑界面,分别对各个视图的数据集进行替换,即会展示各个视图所用到的数据集及其维度与指标字段。正常情况下,数据集字段一致,替换为自己的数据集后视图会自动匹配字段进来,无需再进行维度与指标字段的配置。 ■注意事项:维度/指标字段提示错误 由于在模板设计阶段字段的命名可能与原数据集不同,维度或者指标会出现红色感叹号的情况。大家可以将红框指标删除,把左边的“时间”、“已激活”、“已解决”、“已关闭”字段重新直接拖入所示位置即可。 4. 最终效果 完成上述步骤后,属于自己的禅道业务数据分析大屏就完成了。如果您有个性化的需求,样式和展示内容还可以根据需要进行相应调整。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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