springboot2.0+activiti 7 整合(一)--初识activiti和创建数据库

本文介绍了如何将Springboot2.0与Activiti7进行整合,从初识Activiti开始,详细讲解了创建Activiti数据库的步骤,包括配置pom.xml、创建activiti.cfg.xml文件、创建数据库、编写main函数,以及整合过程中遇到的Springboot和Activiti版本匹配问题以及mysql驱动兼容性问题的解决方法。

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一、初识activiti

因最近项目需求需要运用流程,选择使用activiti流程框架,网上大多是springboot2.0以下版本和activiti6.0的整合,因项目已经使用springboot2.0,所以记录整合activiti7的过程。

个人对activiti的印象:

1.activiti本身就是一个比较完整的应用程序,它包含数据库,API和前端;**可独立运行,详细可参考[activiti 6.0](https://www.activiti.org/get-started)的三个应用activiti-admin.war,activiti-app.war,activiti-rest.war(不要问我为啥不说7.0的,是因为我在官网没找到7.0的相关文档,6.0的反而非常全)

2.activiti只是流程框架;**关于原有项目与activiti整合,现在大致的想法是使用activiti的接口,创建和管理流程,具体的内容还是存在自己创建的数据库中。

二、创建activiti数据库

 现在开始用,先跑起来再说:

2.1 pom.xml

springboot 版本:2.2.1.RELEASE 
activiti 版本:7.1.0.M1
mysql 版本:5.1.30(很关键)

具体代码:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.2.1.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>activiti-demo2</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>activiti-demo2</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>1.
关于 DeepSeek-R1:8b 模型在 AnythingLLM 中处理图片内容的能力,当前的信息并未直接提及该模型的具体图像处理能力[^1]。然而,在讨论复杂的机器学习框架和特定模型的功能时,通常多模态模型具备一定的图像理解生成能力。 对于 DeepSeek-R1:8b 这样的大型语言模型变体来说,如果其被设计成一个多模态版本,则可能具有如下特性: ### 图像编码器集成 为了能够理解和分析输入的图像数据,DeepSeek-R1:8b 可能集成了先进的视觉变换器(Vision Transformer, ViT),用于提取图像特征并将其转换为可以其他形式的数据一起使用的表示向量。 ```python from transformers import AutoFeatureExtractor, VisionTransformerModel feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained('deepseek-r1-8b') model = VisionTransformerModel.from_pretrained('deepseek-r1-8b') def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path) inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") return inputs inputs = preprocess_image("path_to_image.jpg") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state ``` ### 跨模态融合机制 通过引入跨模态注意力机制或其他类型的交互层,使得文本描述对应的视觉信息之间建立联系,从而实现更深层次的理解以及基于图文混合输入的任务执行。 ### 应用场景示例 - **图像字幕生成**:给定一张图片作为输入,自动生成描述性的文字说明。 - **视觉问答系统**:针对给出的一张或多张照片提问,并返回准确的回答。 - **图像分类标注**:识别上传图片中的对象类别,并为其分配合适的标签。 尽管上述功能推测合理,但具体到 DeepSeek-R1:8b 是否支持这些操作还需查阅官方文档或进一步的技术披露来确认实际性能表现。
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