24、深入探索 SharePoint 2010 可重用工作流与表单

深入探索 SharePoint 2010 可重用工作流与表单

1. 关键要点概述

在 SharePoint 2010 中,工作流的创建和管理有诸多重要特性:
- 工作流基础 :SharePoint Foundation 和 SharePoint Server 借助 Windows Workflow Foundation 提供工作流功能。同时,它们还提供了一系列内置工作流模板,通常与任务列表和历史记录列表相关联,SharePoint Designer 2010 可复用其中部分工作流。
- 创建工具 :可使用 SharePoint Designer 2010、Visual Studio 2010 和 Visio Premium 2010 这三种工具来创建自定义 SharePoint 2010 工作流。
- 工作流类型 :利用 SharePoint Designer 2010 能创建不同类型的工作流,如列表工作流、可重用工作流和站点工作流。
- 功能特性
- SharePoint Designer 2010 允许使用大量现成的操作和条件来创建工作流。
- SharePoint 2010 工作流在执行过程中能够模拟具有更高权限的其他用户。
- 可对文档集进行操作。
- 尽量保持工作流简单,使用“添加注释”和“记录到历史记录列表”操作来注释工作流并帮助诊断问题。
- SharePoint Designer 2010 支持创建、发布、复制、修改和删除工作流。
- 可以将 Shar

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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