TFS进行团队合作时需要注意的问题

.NET技术 > C# [问题点数:150分,结帖人ilovejolly]
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金牌 2006年10月 总版技术专家分月排行榜第一
2006年9月 总版技术专家分月排行榜第一
2006年8月 总版技术专家分月排行榜第一
2006年7月 总版技术专家分月排行榜第一
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TFS 使用心得--权限管理

最近一段时间负责管理公司技术人员的TFS的权限分配,在此之前,我对tfs一点都不了解,没用过,也没听朋友用过,只在进公司指导我的组长帮我把这个工具装上,告知要在上面报bug,即bug管理在上面,之后的很长一段...

TFS源代码管理的8大注意事项

首先,给出上一篇内容的word下载: TFS功能说明以及使用教程.zip ...1. 使用TFS进行源代码管理... 2 2. 如果代码没放在源代码管理软件里,等于它不存在... 2 3. 要早提交,常提交,并且不要觉得麻烦... 2 ...

code vs 集成tfs_Visual Studio TFS 团队项目和集合指南

在MSDN 杂志文章,“Visual Studio TFS 分支和合并指南”(msdn.microsoft.com/magazine/gg598921) 中,Visual Studio ALM Rangers 推出了一些新的分支方案和相关指导,可帮助您处理复杂的真实分支和合并环境,以便...

tfs 方法访问数据库 源代码_TFS源代码管理的8大注意事项

TFS源代码管理的8大注意事项目录源代码管理软件是我们工作的必备工具,是许多开发团队的血液。那么如何更好的利用TFS进行源代码管理呢?1. 为什么使用TFS 2012进行源代码管理为什么使用TFS,从源代码管理方面来说,...

[Visual Studio+TFS--强大的项目管理工具]

[Visual Studio+TFS–强大的项目管理工具] 一、前言 微软的Visual Studio非常强大,可以无缝结合...TFS是一种为 Microsoft 产品提供 源代码管理、 数据收集、 报告和项目跟踪,而为协作 软件开发 的项目。 可作为独立

Visual Studio+TFS--强大的项目管理工具

微软的Visual Studio非常强大,可以无缝结合Git或自家的TFS(Team Foundation Server),进行项目管理非常方便,从需求分析、开发、测试、维护,几乎可以贯穿软件开发的整个生命周期。这篇文章将会详细介绍如何使用...

[转载]TFS源代码管理8大注意事项

[转载]TFS源代码管理8大注意事项 目录 1. 使用TFS进行源代码管理 2. 如果代码没放在源代码管理软件里,等于它不存在 3. 要早提交,常提交,并且不要觉得麻烦 4. 提交前要检查你更改了什么 5. 写提交信息一定要...

为什么使用TFS 2012进行源代码管理——TFS 2012使用简介(一)

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

VS2010 TFS(转载)

原文地址1:http://hi.baidu.com/csuhkx/blog/item/675d18d181f5c4329a5027c4.html原文地址2:http://hi.baidu.com/csuhkx/blog/item/943ce71797e51a03c83d6dc4.html在本文的两个部分中,我将介绍Team Foundation ...

TFS学习总结

为了使得各种工具之间都够互相协作\它的集成性

visualstudio使用visualstudio online提供的TFS服务教程

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...

Team Foundation Server(TFS)

Visual Source Safe 是用于软件专业开发人员的源代码管理工具Team Foundation Server是为开发团队提供集成源代码管理、问题跟踪和进程管理的更改管理系统 相同点 1.同时开发产品的多个版本...

TFS(Team Foundation Server)介绍

 ... 在本文的两个部分中,我将介绍Team Foundation Server的一些核心特征,重点介绍在本产品的日常应用中是如何将这些特性结合在一起使用的。 作为一名软件开发人员,在我的职业生涯中,我经常会用到支持软件...

Git对Visual Studio的支持-将Git,TFS和VS放入上下文

Dogs and cats, living together...mass hysteria. This classic Ghostbusters quote is used by many geek-types (myself included) whenever something crazy or unexplained happens. 狗和猫在一起生活……...

VS2010 TFS

在本文的两个部分中,我将介绍Team Foundation ...在.NET平台上,大量的支持工具能够很好地独立工作,但是,为了使得各种工具之间都够互相协作,还是经常需要一些手动工作。 随着Visual Studio产品线中Team

Powershell&TFS_Part 1

TFS 对象模型 Powershell Powershell面向对象 Powershell默认会在PC中设置执行脚本权限 调试脚本 断点 Step Microsoft Visual Studio Team Foundation Server 2012 Power Tools 程序集 连接到TFS 获取TPCList 获取...

TFS在项目中Devops落地进程(上)

作为一名开发,经过近2年折腾,基于TFS的Devops主线工程大体落地完毕。 在此大体回忆下中间的各种历程。   开始之前简单说下什么是TFS(Team Foundation Server)。 TFS是微软推出的一款ALM(Application ...

微信小程序实战《精仿京东商城M站》

本课程是实战课程,并非入门课程,所以不会对小程序基础知识讲解,本课程注重实战,通过模仿京东商城M站的UI来给大家讲解,对主流的人机交互,数据处理进行深入的讲解。本课程还对小程序的模版、自定义组件、WXML节点信息、事件对象等知识的深入讲解。 通过本课程的学习,你将深入系统的完成小程序的高级实战应用,不会只停留在基础api的使用层面,通过本课程你将对模版,组件,节点信息,数据存储,事件对象等高级知识的全面了解。

SpringCloud微架构

SpringCloud是现在热门的RPC开发框架,也是以后的RPC开发趋势。在本套课程之中将为读者详细的讲解分布式技术的发展历史、以及各种分布式开发优缺点,同时详细的分析了整个SpringCloud中所涉及到的技术点以及相关作用。 本课程将基于Rest服务、SpringSecurity访问进行讲解,详细的讲解了Eureka注册发现服务、Eureka-HA机制、服务部署处理、Ribbon负载均衡、Feign接口映射、Hystrix熔断处理、Zuul代理访问等SpringCloud核心内容。随后在基础内容的讲解基础上又为读者讲解了SpringCloudConfig、GITHUB服务配置、消息服务、服务监控等辅助内容。

tipdm_CarsAnalysis_src:泰迪杯C组题,数据分析答题原始码-源码

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

初级学软件之ASP.NET 第九季 LINQ技术

主讲内容: 第一讲 LINQ技术概述 第二讲 from子句 第三讲 where子句 第四讲 select子句 第五讲 orderby子句 第六讲 建立LINQ数据源 第七讲 查询数据库中的数据 第八讲 向数据库中添加数据 第九讲 修改数据库中的数据 第十讲 删除数据库中的数据 学会LINQ技术

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

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