一步一步学习工作流--Flow4J(一)

本文档介绍了如何使用Flow4J搭建一个简单的工作流应用。通过创建HelloWorld工程,详细讲解了步骤,包括工程搭建、文件配置及执行流程等。适合初学者快速上手。

一步一步学习工作流--Flow4J(一)

一、  建立HelloWorld工程

1.      Eclipse中建一个名为Flow4JSimple工程,如下图:

     

2.      在项目的根目录下添加srcbin文件夹,并设置src为源文件夹bin为缺省输出文件夹。

3.      src下分别建立com.f4js包、com.f4js.flows包、com.f4js.tasks

4.      com.f4js.tasks包下建立HelloWorldTask.java

5.      execute()函数里添加以下语句

       System.out.println("Hello World");

6.      com.f4js.flows包下建一个名为HelloWorld.f4jFlow Model

HelloWorld.f4j中添加以下内容:

保存HelloWorld.f4j,这时在com.f4js.flows下已存在HelloWorld.java,这是自动生成的文件。

7.      com.f4js下新建Main.java,内容如下:

public static void main(String[] args) {

           // TODO 自动生成方法存根

           FlowDictionary dict = new FlowDictionary();

           FlowManager.registerFlow(HelloWorld.class);

           FlowManager.executeFlow("HelloWorld", "Start");

    }

运行结果如下:

Hello World

更多资料可访问:http://flow4jeclipse.sourceforge.net/docs/docu/flow4struts.html

(待续)

<think>嗯,用户是名影像驱动工程师,需要职业规划和具体工作计划。结合之前的讨论,用户所在企业强调"本分、用户导向、追求极致、结果导向"的文化,这些应该融入规划中。用户提供的引用材料涉及Prompt工程体系、医学影像AI平台和跨界学习,说明需要技术深度与跨界能力结合。 用户的核心需求很明确:在医学影像驱动领域制定可执行的职业发展路径。需要特别注意几个关键点: 1. 影像驱动工程师的特殊性:既要懂Camera底层硬件(如引用4提到的Sensor模组时钟/电源控制),又要对接AI算法(如MONAI平台的工作流) 2. 企业文化的落地:比如"追求极致"体现在驱动优化指标上,"结果导向"要求量化工作价值 3. 跨界必要性:引用3强调的多元思维对医疗AI领域尤为重要 规划框架应该包含: - 短期(0-6月):聚焦驱动开发本职,比如完成Camera启动时序优化(引用4的技术点) - 中期(6-18月):向医疗AI工作流延伸,学习MONAI平台集成(引用2的愿景) - 长期(18月+):构建系统架构能力,参考引用1的AI中台演进路线 特别要注意量化指标,这是企业"结果导向"文化的体现。例如: - 驱动优化:将启动耗时从$$t_1$$降至$$t_2$$ ms - AI集成:模型推理延迟降低$x\%$ - 技术资产:沉淀$n$篇驱动设计模板 用户作为医疗设备开发者,还需强化"用户导向":临床需求转化能力应列入培养计划,比如通过医生访谈优化影像采集参数。</think>以下基于影像驱动工程师的岗位特性,结合企业文化的四个维度(本分、用户导向、追求极致、结果导向),为您制定职业发展规划及下一步工作计划: --- ### **职业发展规划(3年路径)** ```mermaid gantt title 影像驱动工程师职业发展路径 dateFormat YYYY-MM section 技术深耕期 传感器驱动优化 :active, 2023-10, 6M AI影像流水线集成 :2024-04, 8M section 跨界拓展期 医疗AI模型部署框架研究 :2025-01, 12M 中台架构能力建设 :2026-01, 12M ``` 1. **本分维度:技术根基建设** - **核心目标**:掌握Camera子系统全链路技术(参考引用[4]) - 深入理解Sensor启动时序:时钟($$f_{MCLK}$$)、电源($$V_{DD}$$)、GPIO控制等物理层规范 - 建立设备树(Device Tree)标准化模板库,提升驱动开发效率30%[^4] - **输出物**:编写《影像驱动异常诊断手册》,纳入团队知识库 2. **用户导向维度:临床需求转化** - 对接MONAI平台临床需求(引用[2]): - 优化影像采集延迟:从医生操作到图像生成控制在$$ \Delta t \leq 500ms $$ - 参与临床工作流设计,确保驱动层支持DICOM影像的实时降噪与增强 3. **追求极致维度:技术跨界融合** - 构建复合能力模型(参考引用[3]): ```python # 能力矩阵量化公式 def capability_score(hard_skill, soft_skill, cross_domain): return 0.6*hard_skill + 0.3*soft_skill + 0.1*cross_domain # 权重可调整 ``` - 重点突破:将Prompt工程体系(引用[1])应用于驱动调试 - 开发驱动诊断Prompt模板:自动解析`dmesg`日志定位异常 4. **结果导向维度:价值量化** | 指标 | 当前值 | 目标值 | 测量方式 | |---------------------|--------|--------|------------------| | 驱动启动耗时 | 1200ms | 800ms | 示波器抓取时序 | | 影像采集异常率 | 2.1% | ≤0.5% | 设备监控系统统计 | | 临床流程支持度 | 70% | 95% | 医生满意度调研 | --- ### **下一步工作计划(6个月)** ```mermaid flowchart TD A[第1-2月] --> B[技术攻坚] A --> C[流程优化] B --> D[完成Sensor启动时序自动化测试工具] C --> E[建立设备树版本控制规范] D --> F[第3-4月] E --> F F --> G[集成MONAI预处理模块] F --> H[设计驱动安全热插拔方案] G --> I[第5-6月] H --> I I --> J[输出3篇技术资产文档] I --> K[异常率降至1.2%] ``` **关键时间节点**: 1. **2023-12-31前** - 完成Sensor控制信号自动化测试平台开发(基于引用[4]的GPIO/PMIC控制逻辑) - 输出《设备树字段校验规范》V1.0 2. **2024-02-28前** - 实现与MONAI影像预处理模块的API对接(支持DICOM实时转换) - 驱动启动耗时优化至950ms($$ \Delta t = \frac{1200-950}{1200} \times 100\% = 20.8\% $$) 3. **2024-03-31前** - 建立驱动安全热插拔方案:支持术中设备更换不影响影像流 - 临床验收测试通过率≥90% 4. **2024-04-30前** - 发布技术资产: - 《医疗影像驱动开发模板库》 - 《AI中台集成操作手册》 - 驱动异常诊断Prompt案例集(参考引用[1]的模板注册平台) --- ### **执行保障机制** 1. **能力培养** - 每月参加1次MONAI社区研讨会(引用[2]的协作机制) - 学习医疗影像学基础(DICOM标准/放射物理) 2. **绩效挂钩**(参考引用[1]的评效体系) ```math KPI = 0.4 \times \text{技术产出} + 0.3 \times \text{临床价值} + 0.3 \times \text{知识沉淀} ``` 3. **风险应对** - 建立驱动回滚机制:当异常率$$ \lambda > 1\% $$时自动切换旧版 - 预留20%时间处理临床紧急需求 --- ### **文化践行要点** - **本分**:确保每次代码提交都通过`regulators`状态检测(引用[4]) - **用户导向**:每月跟台2次手术,记录医生操作痛点 - **追求极致**:驱动延迟优化目标值按$$ a_{n} = a_1 \times (0.9)^n $$迭代 - **结果导向**:技术资产采纳率纳入晋升评估(引用[1]的L1-L4通道) 通过将工程实践与企业文化深度结合,可逐步实现从驱动工程师向**医疗AI中台架构师**的转型[^1][^3]。
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