confluence wiki

时间: 2023-07-28 19:02:25 浏览: 128
Confluence Wiki是一种用于团队协作和知识管理的在线平台。它提供了一个集中存储和共享文档、文件、问题和想法的空间,使团队成员可以轻松地创建、编辑和协作。 Confluence Wiki具有简单直观的界面,用户可以通过简单的编辑工具创建和格式化页面。页面可以包含丰富的内容,如文本、图片、表格、链接和嵌入式多媒体等。这些页面可以根据团队的需求进行组织,形成层级结构和链接。 与传统的文档共享方式相比,Confluence Wiki具有许多优势。首先,它可以随时随地访问,只需要一个互联网连接。这对于跨地域的团队协作非常有利。其次,Confluence Wiki是一个实时协作平台,多个用户可以同时编辑同一页面,无需等待其他人完成编辑。这大大提高了团队的工作效率。 Confluence Wiki还具有强大的搜索功能,用户可以轻松地找到他们需要的信息。此外,它支持文件版本控制和评论功能,使得用户可以跟踪文档的历史和进展,并与其他团队成员进行交流和讨论。 总之,Confluence Wiki是一种非常有用的团队协作和知识管理工具,可以帮助团队更好地组织、共享和利用信息,提高工作效率和团队合作能力。
相关问题

Windows Confluence wiki

对于 Windows 系统上的 Confluence Wiki,您可以按照以下步骤进行安装和设置: 1. 下载 Confluence 安装文件并运行它以启动安装向导。 2. 在向导中,您需要选择安装目录和数据库选项。您可以选择内置的 H2 数据库或使用外部数据库,如 MySQL 或 PostgreSQL。请注意,外部数据库需要手动设置。 3. 安装完成后,您需要访问 Confluence 管理控制台以进行进一步的设置。默认情况下,它位于 http://localhost:8090/confluence/admin。 4. 在管理控制台中,您可以设置 Confluence 的全局设置、用户和权限、主题和其他功能。 5. 最后,您可以创建自己的 Confluence 空间并开始编写和共享文档和知识库。 希望这些步骤对您有所帮助!

confluence插件

Confluence插件是对Confluence软件功能的扩展,可以增加一些定制化的能力,例如企业定制化的消息通知、增加自定义wiki内用户同步、增加单点登录能力等等。插件分为两种类型:系统app和自定义的第三方插件。系统app提供系统核心能力,而自定义的第三方插件是指自定义开发的或者第三方开发者定制的扩展Confluence已有功能的程序。\[2\]如果你想了解更多关于Confluence插件的信息,你可以在浏览器中访问http://localhost:1990/confluence/plugins/servlet/upm,这里可以看到muPlugin这个插件。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Confluence插件开发 - 1 - 开发环境准备](https://blog.csdn.net/supper_sheep/article/details/105570210)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [confluence插件开发(一): 搭建开发环境并进行项目创建和基本设置](https://blog.csdn.net/erfu6081/article/details/96914812)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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