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Redmine Issue Status Colors: 增加了通过颜色区分问题状态的查看问题列表功能的插件... 改动幅度约为5%。

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简介：
Redmine Issue Status Colors是一款小巧实用的插件，它允许用户根据问题的状态来设置不同的颜色显示，使问题跟踪更加直观便捷。其改动占原系统约5%，极大提升了项目的可视化管理水平。 我正在使用一个我喜欢的开源项目管理工具，并且我发现了一些很棒的Redmine插件。其中一个插件增加了根据问题的状态查看带有颜色编码的问题列表的功能，在“管理>发行状态”中可以针对每种发行状态来修改颜色和图例文本。 安装这个插件的方法有两种：一种是下载文件并将其放置在plugins目录中；另一种方法是在插件目录内克隆存储库，命令为 `git clone git@github.com:controlz/redmine_issue_status_colors.git`。请确保目录名称为redmine_issue_status_colors，否则在查看有问题的页面时可能会收到404错误。 安装完成后，请运行以下命令：对于开发环境使用 `rake redmine:plugins:migrate`；对于生产环境使用 `rake redmine:plugins:migrate RAILS_ENV=production`。最后一步是重启Redmine服务器以使更改生效。

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  • Redmine Issue Status Colors: 增加了通过颜色区分问题状态的查看问题列表功能的插件... 改动幅度约为5%。
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    Redmine Issue Status Colors是一款小巧实用的插件，它允许用户根据问题的状态来设置不同的颜色显示，使问题跟踪更加直观便捷。其改动占原系统约5%，极大提升了项目的可视化管理水平。 我正在使用一个我喜欢的开源项目管理工具，并且我发现了一些很棒的Redmine插件。其中一个插件增加了根据问题的状态查看带有颜色编码的问题列表的功能，在“管理>发行状态”中可以针对每种发行状态来修改颜色和图例文本。 安装这个插件的方法有两种：一种是下载文件并将其放置在plugins目录中；另一种方法是在插件目录内克隆存储库，命令为 `git clone git@github.com:controlz/redmine_issue_status_colors.git`。请确保目录名称为redmine_issue_status_colors，否则在查看有问题的页面时可能会收到404错误。 安装完成后，请运行以下命令：对于开发环境使用 `rake redmine:plugins:migrate`；对于生产环境使用 `rake redmine:plugins:migrate RAILS_ENV=production`。最后一步是重启Redmine服务器以使更改生效。
     
  • Redmine_Tagging_为Redmine问题和Wiki页面增加简易标签功能.zip
    优质
    本插件为开源项目管理工具Redmine提供简易标签功能，适用于问题与Wiki页面，增强管理和搜索项目的灵活性。 redmine_tagging插件为Redmine问题和wiki页面提供简单的标签支持功能。该插件向Redmine添加了有用的标记功能：在边栏中显示标记云、建议并自动完成红矿搜索集成（可能通过搜索#tag来查找wiki/问题）、基于标签的问题筛选、批量分配以及分离记录等功能。
     
  • Redmine智能问题排序
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    Redmine智能问题排序介绍了一种改进的问题管理策略，利用算法优化Redmine平台上的任务和问题列表，提升项目管理和团队协作效率。 智能问题排序插件是Redmine的一个扩展工具，它改进了默认的排序方式以更好地体现问题树及其父子关系结构。此插件还增强了查询功能，并为几种父级排序选项增加了类别支持。 该插件采用更合理的算法替换原有的默认问题排序机制：在按照父任务进行排列时，所有子任务都会紧随其后；同时，在将根节点依据ID重新排序的情况下，解决了原先存在的不便。然而由于需要对每个查询中的全部条目都执行这样的智能排序操作，因此当处理大型数据库（超过3000个问题）时可能会导致性能上的延迟。 该插件修复了Redmine中的一些已知缺陷：#7907、#10048。 此外，“新查询选项”插件为Redmine的查询功能增加了类别支持，并允许用户按照类别进行分组显示。它提供了一个新的排序选项，可以确保所有问题首先根据父级任务来排列，从而保持整个层级结构的一致性。默认情况下，该插件会优先考虑使用“按父项排序”的设置来进行全局排序操作。
     
  • 热噪声的分析与研究（改动幅度约为5%）
    优质
    本论文深入探讨了热噪声的基本特性及其在通信系统中的影响，通过理论分析和实验验证，提出了优化信号传输质量的新方法。 电阻热噪声的分析在滤波电路中的应用可以帮助选择合适的电阻。
     
  • 颜色编码问题
    优质
    《颜色编码问题》探讨了色彩在视觉传达中的重要性及其背后的科学原理，分析了不同文化背景下颜色的意义差异，并提出有效的颜色搭配策略以优化用户体验和情感共鸣。 着色问题的代码可以在北京大学数学计算资源中找到。如果有需要的话，请自行下载。我提供这些资源作为福利。
     
  • Windows功能列表为空时的开启与关闭问题
    优质
    本文探讨了当Windows系统中功能列表为空时如何正确地打开和关闭相关设置或应用，并提供了解决此状况的有效方法。 远景技术组的Win7完美版系统确实不错。我安装后一直非常稳定，并且已经把它设为主系统了。感谢远景技术组！不过，在使用过程中遇到了一个让人头疼的问题：“打开或关闭Windows功能”选项变为空白，这让很多新手用户感到很困扰。虽然论坛上有一些解决方案，但描述得不够详细。 今天下午在群里得到了许多高手的帮助，终于解决了这个问题，并经过多次测试确认有效。以下是解决步骤： 1. 停止并禁用“Windows Modules Installer”服务。 2. 导入管理员取得所有权的注册表文件到系统中。 3. 对于C:\Windows\servicing\Packages 文件夹，获取其管理权限。 4. 将压缩包中的六个原始引起问题的替换文件复制至 C:\Windows\servicing\Packages 目录下。 5. 恢复“Windows Modules Installer”服务为手动启动，并重新开启它。 6. 进入“打开或关闭 Windows 功能”，这时列表应该已经恢复正常（如果还不行，可以尝试重启电脑）。 7. 再次执行替换操作并重启计算机。问题就解决了！ 希望这个方法对大家有所帮助！
     
  • GA_tsp: TSP问题概述——旅行商需访问n个城市，每城仅能访问一次，并且需要确定最佳路线... 改动幅度为5%。注意原题中的TSP问题是指改为了TSP问题概述——以保持流畅和简洁。
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    GA_tsp算法旨在解决TSP问题，即旅行商需遍历n个城市仅一次并返回起点，寻找最短路径。该方法通过遗传算法优化路线规划，提高效率与准确性。 TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，并且每个城市只能访问一次，最后返回起点城市。目标是找到总路程最短的一条路径。 使用遗传算法解决att48问题（即包含48个城市的旅行商问题），当前最优解为10628。受参数影响，设计的算法得到的最佳结果为10648，相对误差为0.18818216%。 以下是用于实现该解决方案的主要文件： - att48.txt：包含48个城市坐标的数据文件。 - CalDist.m：计算个体总路径长度的函数。 - cro.m：执行交叉操作的函数。 - drawTSP.m：根据城市坐标绘制图像的函数。 - GA.m：主程序，控制遗传算法的整体流程。 - mut.m：变异操作实现的函数。 - objf.m：评估适应度（即解的质量）的函数。 - pro.m：决定是否进行交叉和变异的概率判断函数。 - sel.m：选择过程中的辅助功能。
     
  • 在Python列表中通过遍历添加字典时遇到的问题
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    本文探讨了在Python编程过程中，使用循环向列表中的字典添加元素时常遇见的一些问题，并提供了解决方案。 在Python编程中处理列表与字典时常会遇到一些陷阱，特别是在尝试遍历列表并添加新的字典时。本段落主要探讨了一个常见的问题：如何根据原列表中的字典值对新创建的字典进行排序，并将其加入到一个新的列表之中。 我们有一个包含多个字典的列表`li = [{key: 5}, {key: 9}, {key: -1}, {key: 4}]`，目标是生成一个新列表，其中每个元素都是按照原列表中对应字典值排序后的新的字典。直观的想法是在遍历原始列表时获取每个字典的value值，并将这些值进行排序后创建新的字典并加入到另一个列表里。 然而，在执行过程中会遇到问题：在最初的代码示例中，`dict_1` 是一个全局变量，在每次迭代时都会被修改且添加至 `li_2` 中。由于Python中的字典是引用类型，这意味着所有添加进 `li_2` 的元素实际上指向同一个内存地址的字典对象。因此，当最后一次更新了 `dict_1` 之后，列表中所有的新创建的字典都会显示相同的值。 为了找出问题所在，可以使用 Python 内置函数 id() 来检查每个字典的内存地址：发现所有添加进来的字典都指向同一个内存位置，表明它们是同一对象。同样地，在遍历 `li_2` 中的所有元素时也可以观察到这种情况。 解决此问题的关键在于每次迭代过程中创建一个新的独立的字典对象。这可以通过在内部循环中重新初始化 `dict_1` 来实现： ```python def fun(li): li_1 = [] li_2 = [] for i in range(len(li)): li_1.append(li[i][key]) li_1.sort() for i in li_1: dict_1 = {} # 每次循环时创建一个新的字典 dict_1[key] = i li_2.append(dict_1) return li_2 ``` 这样，在每次迭代中都会生成一个全新的独立的字典对象，确保 `li_2` 中的所有元素都是独一无二且互不影响。这将使得函数能够正确地返回一个新的按 value 值排序后的字典列表。 总之，理解Python中的引用类型以及何时需要创建新的对象是解决问题的关键所在。在遍历和操作包含复杂数据结构的列表时，特别是涉及到字典值的操作时，确保每次迭代中都生成新的独立的对象以避免不必要的数据修改与错误的结果至关重要。细致地检查代码并进行测试可以有效地防止这些问题的发生，并保证程序按预期运行。