初生牛犊式工作流系统

在论坛中常常会看到一些初生牛犊发布的,我设计的工作流系统 等等。对这类的帖子我都会饶有兴趣点击进去,准备仔细观摩和研究,但往往是一略而过,失望而归,或许是我的期望太高了,以为能得到更多的借鉴和启发。

 

更多的经验和启发还是得来自项目实施中,根据更多的用户使用情况来归纳和总结,再反应到产品中。

 

在论坛和博克中看到的大多还是很初级的工作流系统设计,甚至是只为实现一个项目中的某种特定的流程而设计的,特别是如为了实现审批流而设计的流程管理,将很多审批的过程和记录等都固化在流程引擎中了,甚至很多人都认为工作流就是审批流,能够处理好审批流,就是工作流系统了。这其实不叫工作流系统,更不能算是工作流产品了,只能是做的审批流项目。

 

一个工作流软件产品,是能适用到各个行业,并且流程引擎的模型设计很健壮,利用流程引擎的模型能设计出各式各样的业务流程。顺序流,条件流,循环,分支,合并,子流程,回退,自由跳转等等这些都是基本的功能,还会有很多特殊的功能设置。

 

一套工作流系统要做好,要有长时间的积累,人力,物力,时间,经验,设计能力等等一样都不能少,不是做一两个项目,满足了项目的需要,就是工作流系统了。短时间构造出来的,只能是1.0的测试版本,还需要更多的项目实践来验证和提高。如果基础构架不好,后期很可能走进死胡同,无法升级和扩展,仅局限于这一亩三分地了。

 

好的流程引擎设计,能够适应变化,在给业务流程建模时,可能还会有多种实现方式,就像我们利用工具来编程实现功能一样,最终的目的是一样的,可是写法不一定完成相同,代码功底强的人,实现的简洁明了,初学者费了很大劲最终也能实现,但是代码的可读性和后期维护性就差很多了。

 

一套好的工作流系统,首先要有好流程引擎的模型,就是我们常说的工作流规范,先制定好一个规范,然后按照这个规范去给流程建模。就类似我们学面向对象编程一样,首先要有类,接口,继承,多态,等等这些基本的概念和规范,再利用这些去发挥,编写自己的实现,就像站在巨人的肩膀上一样。

 

当然初生牛犊式的工作流系统也有一定的运用场景,如有些业务系统中,只是要简单的运用一下流程,甚至客户也没明白工作流是做什么用的,只是有的地方需要按顺序等的流转一下,自己设计只是为实现项目需要而做的简单的工作流,能满足项目的需要,解决客户的问题,就也ok了.

 

术业有专攻,客户点名提出要上的工作流系统,还是交给我们专门做工作流产品的公司来处理了。

 

一般的开发和设计过程如下图:


 

 

我们公司的eworkflow自定义工作流系统,集成eform自定义表单后,就是类似上面的那种工作顺序了,可视化的给业务流程建模,可视化的设计表单,设计完成后,立即可以在线运行,查看跟踪流程流转的结果,将一些业务系统的开发和流程的流转运行变得简单和快捷了。

 

 

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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