驰骋工作流程引擎,工作流程管理系统,BPM软件:如何部署silverlight程序?

本文介绍了解决CCFlow流程设计器无法运行的问题方法,包括配置IIS支持Silverlight、修改XAP文件中的服务地址等内容。


   我的安装的环境为什么不能运行ccflow的流程设计器?,不能运行表单设计器?,为什么不能看到流程轨迹图片?
以上问题很多的就是你的iis设置或者环境设置造成的.


1, 首先在iis 设置能够支持silverlight运行环境,在mime中增加.xap 类型.

2, 找到目录 D:\ccflow\VisualFlow\ClientBin  ,下面有很多*.xap 文件,这些都是编译过的xap应用程序.

3, 在每个文件上按下shift 点右键,选择打开方式. 选择winrar 程序打开它. 你会发现里面有很多的dll文件与xml文件.

4,找到 ServiceReferences.ClientConfig .  找到:
    <client>
            <endpoint address="http://localhost/Flow/WF/MapDef/FreeFrm/FreeFrm.asmx"
                binding="basicHttpBinding" bindingConfiguration="FreeFrmSoap"
                contract="FF.FreeFrmSoap" name="FreeFrmSoap" />
            <endpoint address="http://localhost:5730/WF/FreeFrm/Front.asmx"
                binding="basicHttpBinding" bindingConfiguration="FrontSoap"
                contract="Front.FrontSoap" name="FrontSoap" />
        </client>

   修改: http://localhost/Flow/WF/MapDef/FreeFrm/FreeFrm.asmx 如果你是用域名访问,就加域名,如果有ip访问就用Ip.


5, 保存,这个文本文件,等待1-3秒后,winrar 会提示你是否将修改后的文件加入当前的压缩文件中 , 选择是.


6, 每个xap 文件都重复3,4,5步骤.

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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