ArcGIS教程:Workflow Manager的基本词汇

ArcGISWorkflowManager 提供强大的功能用于追踪、创建、分配和执行多个工作单元,实现作业管理与流程自动化。它允许用户通过单个应用程序检查作业进度,维护大量元数据,包括详细的历史日志。此工具简化了作业处理,提高工作效率,并通过定义作业类型、工作流和步骤类型实现了标准化流程。此外,它自动记录作业历史,便于查找和监控工作流效率。用户还可利用通知功能确保重要作业不被忽略。

  ArcGIS Workflow Manager 的强大功能实际上在于可以同时追踪多个工作单元。应用程序允许已授权用户创建、分配和执行各个工作单元或作业。在作业的生命周期中,随时可以通过经由单个应用程序访问信息来检查进度。Workflow Manager可维护有关作业的大量元数据,其中包括已发生的有关作业的所有情况的详细历史日志。

  作业

  作业从根本上说是在组织中执行的单个工作单元。可能会有一个或许多个人对一个作业进行处理。作业可以处理单个数据集或多个数据集,甚至是根本不对任何数据进行处理。

  作业类型

  作业类型提供了一种对工作和流程进行分类的方法。尽管所有作业在某些方面都会有所不同,通常还是有一些可以提取和标准化的共性。作业类型可用于将类型相似的工作组合在一起。在执行此操作的过程中,如果用户可以为管理的每个工作单元都提供相应的模板,则可使工作的创建和执行更有效率。

  通过定义在特定类型的所有作业中保持一致的属性和组成部分,可显著减少准备时间。鉴于作业比较对于恰好同时启动的任务来说比较简单,ArcGIS Workflow Manager 还开发了可以轻松查询度量的功能。

  在对执行工作的方式进行标准化的过程中,用户在任务方面则变得更为高效。将所有作业简化为一些离散类型后,还可以提取可自动执行的组成部分或任务。

  工作流

  工作流是用户在处理作业时执行的一系列步骤。工作流专用于组织和简化任务以确保不会遗漏任何步骤。ArcGIS Workflow Manager 中的工作流采用动态方式,因为任务可与自定义的可执行文件和支持自动化相关联,并且可以在多个等级中进行配置。由于额外的灵活性和作业限制,作业工作流可能取决于其他作业工作流。甚至步骤也可能会进行动态分配,并根据条件参数跳转。

  步骤类型

  步骤类型是工作流的结构单元。它们提供了有关步骤执行时发生的事件及其表达方式的基本信息。步骤类型添加到工作流时将变为步骤,但仍然参考原始步骤类型的所有属性。单个工作流中可多次出现某一步骤类型。

  作业历史

  ArcGIS Workflow Manager 具有自动记录作业历史的功能。对作业执行一项新活动(例如创建、重新分配、步骤执行、工作流修改等)时,ArcGiS Workflow Manager 会自动使用日期/时间戳、执行活动的用户以及有关活动本身的信息更新历史日志。活动由在ArcGIS Workflow Manager 管理器中定义的活动类型管理。当出现与活动类型匹配的活动时,便会更新历史日志。用户可以创建自己的自定义注释和历史注释。

  作业历史可以方便快捷地查找特定步骤执行的次数以及已经执行了哪些活动。这是管理器检查作业进度和监控工作流效率的一种简单方法。

  数据工作空间

  数据工作空间包含用户将要在执行作业时处理的数据。用户可以在数据工作空间之间切换,这样就可以在同一作业期间处理存储在多个位置中的数据。

  感兴趣区域

  感兴趣区域 (AOI) 是一个作业的地理范围。这有助于将工作单元限制在一个地理区域内。它也帮助管理员和用户追踪编辑过程的进度,这样可以避免冲突并在众多的用户和用户组中协调活动并设置活动的先后顺序。所有作业的 AOI 均存储在由 ArcGIS Workflow Manager 维护的数据库中的特殊要素类中。

  查询和报告

  可以通过 ArcGIS Workflow Manager 系统提取和显示满足某些条件的信息。

  ArcGIS Workflow Manager 提供了一种可以快速查询和报告当前在进度中存在的所有工作的工具。存储在 ArcGIS Workflow Manager 资料档案库中的所有信息均可用于定义查询以查找特定作业或创建简单报表。

  通知

  当 ArcGIS Workflow Manager 系统中有事件发生(例如,任务需要注意或作业的主要元素更改)时,自动向人员发送提醒的一种方式。

  有了通知功能,用户可以安心处理重要作业,不必担心丢失新作业分配或无法满足正确的作业对应关系。

  ArcGIS Workflow Manager 提供作业事件的电子邮件通知。订阅特定通知类型的用户将在该类事件发生时收到电子邮件。例如,当质量保证技术人员订阅步骤分配以及地图设计团队完成地图设计的通知时,系统会将作业重新分配给质量保证技术人员以做进一步处理。由于技术人员是步骤分配的订阅者,该用户将收到通知分配的电子邮件。

       

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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