27、SharePoint工作流开发与应用指南

SharePoint工作流开发与应用指南

1. 工作流完成状态与验证

当工作流完成时,“共享文档”列表会新增名为“My First Workflow”的列,用于显示工作流的当前状态。若一切按预期完成,该列值为“Completed”;若工作流仍在运行,显示为“In Progress”;若出现问题,则显示“Error Occurred”。

要验证工作流是否正确创建了任务,可点击左侧导航区域的“Tasks”链接,应能看到标题为“Task created from workflow”的任务。

2. 工作流部署流程

工作流部署和调试包含多个步骤,具体如下:
1. 项目构建 :从项目角度看,SharePoint 2010 工作流项目与编译为 .NET 程序集文件的常规类库差别不大。
2. 打包 :项目构建完成后,会创建一个后缀为 .WSP 的 SharePoint 解决方案文件,该文件包含签名的工作流程序集和 SharePoint 所需的 XML 文件(Elements.xml、Feature.xml、manifest.xml)。
3. 回收 IIS 应用程序池 :然后收回该解决方案的任何以前版本。首次部署解决方案时,回收和收回步骤不会执行正常操作,因为该解决方案以前从未部署到该站点。
4. 添加解决方案到 SharePoint 服务器 :此时,SharePoint 会复制包文件并将 XML 文件提取到服务器上的位置和/或内容数据库中。
5. 激活功能

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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