Gemini.Workflow 双子工作流入门教程四:流程应用

Gemini.Workflow双子工作流配套集成在Aries框架中。教程介绍了其流程应用,包括设计流程图后创建流程应用,设置应用名称、别名、流程定义和业务表单路径,还说明了权限设置,最后给出演示地址。

简介:

Gemini.Workflow 双子工作流,是一套功能强大,使用简单的工作流,简称双子流,目前配套集成在Aries框架中。

下面介绍本篇教程:定义流程:流程应用。

流程应用:

流程图设计好后,将下来就是创建一个流程应用:

 

点击添加: 

起好应用名称,和别名,并在弹窗中选择流程定义:

 

同时设置好业务表单所在的路径:

系统是以Iframe的方式加载的表单,所以只支持页面类型。

权限设置与说明:

如果需要限制应用只能被某些角色使用,可以选择允许的角色(默认是所有拥有发起工单权限的角色都可以)。

创建好的应用,在我的工作=》发起工单中可见。 

至此,流程开发就完成了,剩下的是业务表单的开发。

演示地址:

http://aries.cyqdata.com

转载于:https://www.cnblogs.com/cyq1162/p/10895770.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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