在jbpm-console引入第三方UIComponents

本文介绍如何在JBPM工作流引擎中集成JSF UI组件,特别是使用jsf-ri-sandbox-0.9实现自定义表单组件的过程。文章详细记录了配置步骤及实践案例。

    在我的上一篇博客JBPM外接任务表单简述上,我提到过“使用第三方的UIComponent以及定义自己的UIComponent(来满足一些国内的BT需求)将不是什么难事。

    接下来的日子,我就尝试着将tomahawk加入进去,结果是未遂 -_-!!!。image和javacript总是没有被创建成一个URL对象,原因嘛我也不知道,对JSF还是一只半解,也没有时间去阅读tomahawk的代码。好在提供JSF UIComponents还是有那么几家,于是我又试了一下jsf-ri-sandbox-0.9,结果一次就OK了。

下面说下环境:

  1. JBPM 3.2.1
  2. jsf-ri-sandbox-0.9   地址
  3. tomcat 6.0.13 (你当然可以继续用JBOSS,不过如果你打算换TOMCAT,你可以去JBOSS wiki上找到你想要的东西)
  4. RP (这个不用多解释了,hehe )

开始上课了:

  1. 由于jsf-ri-sandbox-0.9.jar里带了一个sandbox.taglib.xml文件,我们就不用自己创建它然后在web.xml里导入了。所以第一步很容易,直接把jsf-ri-sandbox-0.9.jar放到jbpm-console\WEB-INF\lib。还有一个叫shale-remoting-1.1.0-SNAPSHOT.jar也要放进去。
  2. 新建一个Process Definition--->新建一个task--->在TASK属性编辑器里选择Generate Form-->add一个Name为date的变量-->OK。(这一步我省略了很多,不太明白的先看看基础资料)
  3. 完成上步后,可以在你的工程里看到多了2个文件:form.xml 、****.xhtml。form.xml是做什么的,我在这里不想多说,大家看看文件内容也就明白了,不明白的可以看看我上篇博客(好象有讲到)。接着我们编辑那个 .xhtml文件:

           在文件上加入xmlns:risb=http://java.sun.com/jsf/ri/sandbox,如下:

xml 代码
  1. xmlns:tf="http://jbpm.org/jsf/tf"  
  2. xmlns:jbpm="http://jbpm.org/jsf"  
  3. xmlns:risb="http://java.sun.com/jsf/ri/sandbox">  

找到 h:inputText value="#{var['date']}" 替换成 risb:calendar value="#{var['date']}"  换后如下:

xml 代码
  1. <jbpm:datacell>  
  2.   <f:facet name="header">  
  3.       <h:outputText value="date"/>  
  4.   f:facet>  
  5. <risb:calendar value="#{var['date']}" />    
  6. jbpm:datacell>  

          到这里就完成了,赶快发布测试吧。 GOOD LUCK~~~~

成功后如下图:

后记:

  1. 我只验证了 risb:calendar 是否能使用,required、validator等其他attribute还没有验证过,无论如何我想先把基本功能跑通。
  2. jsf-ri-sandbox也提供了其他的UIComponents,不过就本人“目测”,他们并不适合使用在TaskForm中。这也是为什么我一直贼心不死,想把Tomahawk融合进来的原因。另外好象还有一个叫icefaces的东东,有兴趣的可以试验下,成功后请和他人分享。造福大众,功德无量!

 

我接下来的计划:

 

  1. 我还会尝试写一个Custom UIComponent,它将是和JBPM业务相结合的,就是说是JBPM专用的。
  2. 由于很多人对JSF或者说Facelets不感兴趣,我想做一个用.jsp直接挂接的例子。不过本人时间有限,毕业论文还没写,这个只有50%可能会完成。

 

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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