jbpm

理解JBPM(java Business Process Management)的基本概念:

jPDL - JBPM Process Definition Language

JBPM简要过程:
1、定义流程(利用JPDL)
2、部署流程(部署到数据库)
3、创建公文并与流程实例绑定
4、可通过JBPM的接口,触发流程向下流动
5、可通过JBPM的接口,获得流动到某个用户那里的文档(即待处理任务列表)
6、可通过JBPM的接口,结束某个用户的任务(这将触发流程继续向下流动)
7、如此,直到结束

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测试:

1、安装JBPM
- 引入Hibernate依赖包
- 引入JBPM依赖包
* bsh.jar
* jcr-1.0.jar
* jbpm-identity.jar
* jbpm-jpdl.jar
- 引入数据库驱动
* mysql-connector-java-3.1.13-bin.jar
2、定义相关配置文件
- Hibernate配置文件
* 提供hibernate配置文件(可以从config/目录下拷贝,并修改其中的数据库连接设置即可)
3、假设现在有一个公文,需要经过:张三、李四、王五的审批之后才能结束
4、我们定义一个Document对象,及其hibernate映射,并将修改hibernate配置文件,将映射添加到其配置中(以便创建相应的数据库表)
5、现在让我们来测试一下:
- 创建数据库表: JbpmConfiguration.getInstance().createSchema();
- 定义流程: 参考process.xml
- 部署流程:
* JbpmConfiguration.getInstance() - 创建jbpmConfiguration对象
* ProcessDefinition.parseXmlResource(String); - 读取流程定义文件,创建processdefinition对象
* jbpmConfiguration.createJbpmContext(); - 创建jbpmContext对象
* context.deployProcessDefinition(definition); - 部署流程到数据库
* context.close(); - 关闭context对象
- 创建公文
- 将公文与流程绑定(即需要创建流程实例)
* JbpmConfiguration.getInstance() - 创建jbpmConfiguration对象
* jbpmConfiguration.createJbpmContext(); - 创建jbpmContext对象
* context.setSessionFactory(sessionFactory),将JBPM与程序中的session绑定
* context.getGraphSession().findLatestProcessDefinition("流程名称");
* new ProcessInstance(definition); - 创建流程实例
* context.save(processInstance); - 存储流程实例
* 在Document中添加Long processInstanceId 属性
* context.getSession().load 操作,加载Document对象
* document.setProcessInstanceId - 绑定流程实例到公文
* processInstance.getContextInstance.createVariable("document",document.getId()) - 绑定公文到流程实例
- 公文创建者提交公文
* (Document)context.getSession().load(Document.class, 1); - 加载公文信息
* context.getProcessInstance(从公文中获取的流程实例ID); - 即根据流程实例ID加载流程实例
* processInstance.getRootToken().signal(); - 触发流程往下走(即到达第一个节点)
- 这时候,我们可以测试一下,看看流程当前所处的节点
* processInstance.getRootToken().getNode().getName()
- 第一个节点对应的用户登录,应该能够查询到其当前的任务(有公文等待其审批)
* List tasks = context.getTaskMgmtSession().findTaskInstances("张三"); - 查找张三的任务列表
* 列表元素是TaskInstance实例
* 通过:taskInstance.getProcessInstance().getContextInstance().getVariable("document"); 可以找到其绑定的公文ID
- 查找到当前的任务对应的公文之后,即可对其审批,并继续往下走
* taskInstance.end();
- 如此,直到结束
* processInstance.hasEnded() - 如果流程已经到达终点,本调用将返回true

(1) jbpm的模型是采用UML Activity Diagram的语义,所以便于开发人员理解流程。
(2) jbpm提供了可扩展的Event-Action机制,来辅助活动的扩展处理。
(3) jbpm提供了灵活的条件表达式机制,来辅助条件解析、脚本计算的处理。
(4) jbpm提供了可扩展的Task及分配机制,来满足复杂人工活动的处理。
(5) 借助hibernate的ORM的优势,jbpm能够很容易支持多种数据库。

当然,还有一些优点,是很多开发人员并不太注意的,比如:
(1) jbpm的Node机制非常灵活,开发人员可以很容易定制“业务化语义的节点”,并满足运行时候处理的需要。

有很多灵活的优点,当然也少不了存在一些“局限”。
(1) 很显然,只能有一个start-state。
(2) jbpm依靠Token来调度和计算,在同一个时刻中,一个ProcessInstance只允许一个Token对象只存在一个Node中(分支当然用Child Token对象处理)。所以本质上就不支持“multi-instance”模式。
(3) jbpm作为一款开源的工作流引擎,其更多的是关注“如何辅助你更容易的让流程运行完成”,但是并不记录“流程运行的历史和轨迹”。这一点可能是东西方文化的差异性所在,因为国内的流程应用,比较关注“运行轨迹”。

至于其他的一些局限,比如不支持“回退”、“跳转”等操作,这也是因为东西方文化的差异所在。西方人认为“往回流转的情况肯定也是一种业务规则所定义,那么肯定可以通过分支或条件来解决”,而东方则把“回退作为一个人性化管理和处理的潜在特点”。所以诸如此类的一些“特定需求”,估计只能通过扩展jbpm来实现了,甚至有时候,简单的扩展是无法解决问题的——正如上一节所说的那样,“引擎的抽象”会影响“引擎的应用”的复杂度支持。
智慧医药系统(smart-medicine)是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感,核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型,以此实现智能医疗咨询功能,从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台,整体功能结构清晰、易于掌握,既适合编程初学者进行技术学习,也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段,依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来,随着计算科学的进步,人工智能技术逐步渗透到这一传统领域,形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物,它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架,该框架依托Java语言,致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程,其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用,尤其契合微服务架构与云原生环境,大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴,通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力,可在限定领域内生成连贯文本,为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面,本系统强调逻辑明晰与操作简便,旨在降低用户的学习门槛,尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询,功能模块精炼聚焦,因而非常适用于教育场景,例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面,使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外,系统界面遵循简约大气的设计原则,兼顾视觉美感与交互流畅性,以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力,系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析,这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度,也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台,该系统能够突破地域限制,使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考,从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究,并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析,帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容,涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外,文中附带网盘链接,便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群:具备一定光学通信或电子信息背景,熟悉Matlab编程,从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证;②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型,提升研究效率;③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合光通信基础知识,按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码,重点关注模型参数设置与仿真结果分析,同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题,深化对系统级仿真的理解。
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