activiti5-发布运行数据模型

最新推荐文章于 2024-12-27 16:33:53 发布
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博客提及Activiti5运行模型相关内容，但具体信息较少，仅配有图片需打开查看。

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Activiti-5.22.0——activiti-modeler界面设计组件介绍
LSY_优快云_的博客
03-09 4422
Activiti-5.22.0——activiti-modeler界面设计组件介绍
5、Activiti- 工作流引擎中流程定义删除机制
我姓谭却弹不死你的博客
04-11 737
工作流引擎中流程定义删除机制的处理方式。
Activiti模型、定义、实例、活动、执行等
转错的弯，走错的路
02-09 1624
Activiti之执行链路在Activiti中Execution和ProcessInstance都用于获取当前流程实例的相关信息。当流程中没有分支时，Execution等同于ProcessInstance，甚至连ID也相同；当流程中存在分支(fork, parallel gateway)，则在分支口会形成子Execution，在下一个gateway才会合并(joined)原文出自：http://f...
Activiti7-基础（SpringBoot 2.6版）
laizhenghua的博客
10-30 2678
说到审批，就一定会有流程。例如 开始 -> 申请 -> 主管审批 -> 人事审批 -> 结束，就是一个简单业务审批流程，按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程，通俗的说流程就是多种业务对象在一起合作完成某件事情的步骤。而在计算机体系中为了把步骤变成计算机能理解的形式就衍生出了流程引擎！在复杂多变的业务场景下，流程引擎能保证我们业务执行的准确性，大大降低我们设计业务的成本，因此市面也出现了Osworkflow、BPM、Activiti、flowable、Camunda等功能强大的流程引擎。
Activiti7-工作流
m0_74049366的博客
12-27 1924
Activiti：是一个开源的轻量级工作流和业务流程管理与执行的引擎。2010年基于jBPM4实现首次开源，旨在帮助企业自动化和优化各种业务流程。工作流（ Workflow ）：是一项将系统任务或操作抽取，再按照预定业务流程进行组织、协调、并自动化执行的技术。开源和跨平台：Activiti 是一个开源项目，可以在各种操作系统和平台上运行，提供灵活的部署选项。高度可定制：Activiti 提供了可视化的流程设计器，使用户能够轻松设计和定制各种业务流程。流程定义可以基于 BPMN 2.0 标准进行创建。
Activiti工作流使用之Activiti-app的安装及流程创建
九离的博客
05-12 5217
Activiti使用之Activiti-app的安装及流程创建 文章目录Activiti使用之Activiti-app的安装及流程创建一、简介二、Activiti-app安装三、流程创建3.1 创建用户3.2 创建流程定义3.2.1 创建流程3.2.2 编辑流程3.2.3 赋值人员3.2.4 保存流程3.2.5 创建app----关联流程3.2.6 保存发布app3.2.7 测试流程四、使用Activiti-admin查看历史记录五、获取xml文件六、activiti小结6.1 activiti特点6.2
Activiti6.0-25张数据表含义
河南小欧
07-28 915
大家都知道activiti有25张表，那么学习时怎么尽快掌握每张表的含义呢？下面我们一起分析一下 我们从上面图片可以看出activiti25张表全部都是以act_开头的，那第一个下划线_和第二个下划线_之间用来表示表的用途； re表示repository包含了流程定义和流程静态资源等； ru表示runtime,表示运行时的表，包含流程实例，任务，变量，异步任务，等运行中的数据，既然是运...
Activiti6---学习初步总结
Lv_vI的博客
08-20 1235
文章目录1. 总结2. 常用方法汇总3. 重要知识点4. Activiti状态5. Activiti生命周期6. Android的进程7. Activity状态的保存8. Activity的注意事项 1. 总结 如果一个业务需要多方面角色进行处理的话，那么我们最好就是用到工作流框架。因为如果其中一个环节的需求发生了变化的话，我们没有用到工作流。那就需要修改很多的代码，十分麻烦。 Activiti工作流框架快速入门： 定义工作流，使用插件来把我们的流程图画出来，这个流程图就是我们定义的工作流。 工作
Activiti Modeling App 使用教程
gitblog_00978的博客
08-23 586
Activiti Modeling App 使用教程 项目介绍 Activiti Modeling App 是一个基于 Web 的建模工具，用于设计和创建业务流程模型。它是 Activiti 项目的一部分，Activiti 是一个轻量级、以业务流程管理（BPM）为核心的 Java 开源框架。Activiti Modeling App 允许用户通过直观的界面来定义和编辑流程，支持 BPMN 2.0 ...
activiti-5.22.0&Activiti-activiti-5.22.0.zip
11-25
这种工具通常提供用户友好的界面，让非开发人员也能创建和修改流程模型，然后将其导出为XML文件供Activiti引擎执行。 4. **API与集成**： Activiti 提供了丰富的Java API 和 RESTful API，方便开发者在应用程序中...
activiti-5.22.0官方版本 用于activiti-explorer.zip
04-10
5. **监控和报表**：对于系统管理员和流程所有者，Activiti Explorer 提供了监控工具，可以查看流程实例的运行情况、统计信息和性能指标。这对于优化流程和排查问题非常有帮助。 6. **版本控制**：在 activiti-...
springboot-activiti-test-master.zip
05-28
而Activiti则是一个基于BPMN 2.0规范的流程引擎，能够处理复杂的业务流程，提供图形化建模工具，支持流程的运行时管理和历史审计。 在SpringBoot项目中整合Activiti，我们需要以下步骤： 1. **添加依赖**：在`pom....
Activiti-activiti-5.22.0 源码
04-14
5. **表单和表单字段**：Activiti 可以与表单结合，用于收集和展示数据。源码中可以研究表单的定义、渲染和数据交互。 6. **服务任务与工作流集成**：Activiti 提供了服务任务，可以调用外部系统或服务。源码中可以...
SpringMVC-Activiti5.16-Shiro-EasyUI项目整合
03-17
首先，SpringMVC作为Spring框架的一部分，是用于构建Web应用的模型-视图-控制器（MVC）架构。它提供了强大的依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）功能，使得开发者能够更专注于业务逻辑，而不是繁琐的底层代码。...
Capture One 23 v16.3安装教程(含安装包)
01-05
Capture One 23 v16.3安装教程(含安装包)
基于OREPA在线重参数化的YOLO26模型优化：目标检测训练效率与精度双提升方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了如何通过引入OREPA（在线卷积重参数化）技术优化YOLO26模型的训练效率与检测精度。OREPA在训练阶段采用多分支卷积结构增强特征学习能力，提升收敛速度和精度上限；在推理阶段则将多分支参数融合为单一路由，保持模型轻量化与高效推理。文章详细阐述了OREPA的原理、与传统训练方法的对比，并提供了完整的代码实现路径，包括自定义模块编写、模型结构替换、YAML配置更新及训练验证流程。实验表明，集成OREPA后模型在mAP50和mAP50-95指标上均有显著提升，且训练收敛更快。此外，还提出了多分支调优、行业定制和多任务融合等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①解决YOLO模型训练收敛慢、精度提升受限的问题；②在不牺牲推理效率的前提下提升模型性能；③开展基于重参数化的模型结构创新研究； 阅读建议：建议结合提供的代码链接和飞书文档，边实践边学习，重点理解OREPA的训练-推理机制转换，并在实际项目中进行模块替换与性能对比测试，以深入掌握其优化机理。
流程图讲解13.mp4
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独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制（Matlab代码实现）
01-05
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开，提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型，旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素，构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架，实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制；②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真；③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习，重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤，宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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