在第一家公司工作的时候主要任务就是开发OA系统，当然基本都是有工作流的支持，不过当时使用的工作流引擎是公司一些牛人开发的（据说是用一个开源的引擎修改的），名称叫CoreFlow；功能相对Activiti来说比较弱，但是能满足日常的使用，当然也有不少的问题所以后来我们只能修改引擎的代码打补丁。
What：开源的分布式版本管理系统。 Why：相较于 svn，有以下主要优势：
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
警报提供对代码问题和对用户的影响的实时可见性。有多种类型的警报可用于自定义阈值和集成。
接触Git也些年头了，对于Git的使用也算是略有心得，想着 出于自己日后回顾，也便于他人查阅学习的目的，遂有此文， 相信看完此文你的Git使用会更进一步，谢谢~
这个恐怕是初次接触工作流最多的话题之一了，当然这个不是针对Activiti来说的，每个工作流引擎都会支持多种方式的表单。目前大家讨论到的大概有三种。
对初学者来说，有太多的东西需要同时学习是机器学习面临的最大挑战之一，特别在你不知道如何编码的情况下。如果你没有过编写代码的经验，那么你可以使用GUI驱动的工具开始学习数据科学。这篇文章将首先介绍一个基
Diehl EDI 到 Excel 示例流具有预配置的端口，用于从 Diehl 的 EDI 集成规范转换以下交易集：
管理。Office Anywhere 2016 工作流采用全新的设计流程向导模式，简化了工
其实2014年的时候就无意间看到这款RoadFlow开源的工作流开发平台，相比ccflow，这应该属于轻量级的.Net开源平台。今年打算有空研究一下，毕竟MVC也算是目前的热点技术，充充电还是有必要的。
想要可视化您的流程/工作流吗?我们将向您介绍BPMN，并让您了解如何使用我们的BPMN软件为流程和工作流设计创建BPMN。 BPMN是什么? 业务流程模型和符号(BPMN)是在业务流程建模中使用的著名
知行之桥的工作流自动化解决方案几乎不需要主动维护，因为它会一直在后台平稳地运行。虽然方便，但这也可能存在一个令人担忧的问题：既然不再需要日常干预，那么企业是否会失去对数据的可视化掌控？如果出现问题而没有人注意到怎么办？
DICOM是一种医疗保健标准，负责管理医学成像的几乎所有方面，例如图像传输，图像解释，打印管理，程序管理和离线存储，并且几乎用于与医疗保健相关的所有成像“模态”，例如磁共振，核医学，计算机断层扫描和超声检查。全世界几乎所有的临床成像工作流程都基于DICOM标准。如果您在医疗信息学行业工作或想要工作，那么学习此标准至关重要。我希望写本系列文章的目的是通过查看简短但有针对性的代码示例，帮助进入“ DICOM世界”的人们更快地学习标准的各个方面和部分。在本文中，我们将从较高的层次看待该标准的所有主要部分，本系列的文章中，我们将使用有助于将DICOM的理论与实际实现联系起来的代码示例，对这些方面的每个方面进行更详细的研究。
CoreOS是一个Linux发行版，专注于利用Docker容器和服务查询快速启动集群环境。但是，Docker镜像可能占用Docker主机上相当多的磁盘空间。普通映像的大小可以达到数百MB，自定义映像也可以随便就达到1 GB。如果您的应用程序有许多新的Docker镜像版本，它们可以轻松地存储在服务器存储上；如果您不时清除旧的或未使用的镜像，则服务器可能会耗尽磁盘空间。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
我们正在构建Zeebe作为下一代工作流引擎，用于新兴用例，例如微服务编排用例，这些用例可能需要引擎每秒处理数十万（或数百万）个新工作流实例。
The many functions of Airflow are determined by the perfect interaction of its components. The architecture can vary depending on the application. It is thus possible to scale flexibly from a single machine to an entire cluster. The graphic shows a multi-node architecture with several machines. Airflow 的许多功能取决于其组件的完美相互作用。体系结构可因应用程序而异。因此，可以从单台机器灵活地扩展到整个集群。该图显示了具有多台计算机的多节点体系结构。
说到营销，就不可避免地谈到流量，也就是用户。当我们通过营销活动吸引用户进入线索系统，后续的流程就是对用户数据进行清洗、下发跟进，直到用户转化，而用户的转化率是有限的。
“低代码”这个火热的概念在近些年来备受追捧，由此引发了业内关于其前景和应用范围的广泛热议。作为一种新兴的开发方式，低代码技术正在站在技术领域的风口浪尖，成为行业的一个重要趋势。它以其高效、灵活和可定制的特性，为企业和开发者带来了更为便捷和智能的解决方案，进一步提升了业务效率和用户体验，也让我们看到了未来数字化转型的美好前景。因此，本文小编将向大家介绍如何利用低代码工具构建工作流，自动化业务流程，并且将深入探讨低代码技术及其在不同场景下的应用。
项目分支就是版本库的一个副本，有了分支后可以把你的工作从开发主线上分离开来， 以免影响开发主线。
IntelliJ IDEA 2024.1 版本带来了全方位的功能更新和改进，针对 Java、Kotlin、Scala 等语言提供了更深层次的支持和全新的开发工具，增强的代码补全、终端重构、多语言测试覆盖等特性显著提高了开发者的工作效率。此外，AI 助手的解绑、新的编辑器功能和代码审查工具的优化进一步加强了其作为先进 IDE 的地位。
JIRA：在研发工具领域大名鼎鼎的Atlassian出品的缺陷管理/项目管理/问题跟踪工具。
之前没怎么接触过工作流，在网上参考了一些相关的案例。任务着急，并没有太看透彻就开始coding了。这套工作流引擎并不复杂，主要是应对简单的流程运转及权限控制。
作者丨Shantanu Kumar 翻译丨魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中，我将介绍一个基于GUI的工具：KNIM
作者 | Shantanu Kumar 责编 | 魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中，将介绍一个基于GUI的工具
作者 | Shantanu Kumar 责编 | 魏伟 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。 如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。 在今天的文章中，将介绍一个基于GUI的工具:
工作流是一项分离业务操作和系统流程的技术。工作流由实体(Entity)、参与者(Participant)、流程定义(Flow Definition)、工作流引擎(Engine) 四部分组成。
「单点登录与权限管理」系列第二部分，Demo项目的设计和开发，需要一段时间才能完成。这段时间，会把以前学习、实践、梳理过的知识分享给大家，希望大家能够喜欢。
TDuckX是填鸭表单系列产品中一款基于Vue3开发的，可本地部署的国际化表单收集系统。 支持数据采集、考试测评、工作流审批、订单收款、活动预约、核销投票、模板打印、数据关联、数据结果自动化处理；内置40+内置组件，巧妙搭配使用，能够轻松满足90%的日常业务需求。 支持私有化部署。
本文将继续分享Daimler示例工作流：使用Excel端口和Email端口生成一系列文件，完成与Daimler的EDI通信。
离线数据分析平台实战——180Oozie工作流使用介绍 Oozie工作流介绍 Oozie的四大组件服务分别是: workflow, coordinator, bundle和sla。 其中sla是作为监控服务协议的一个组件， workflow定义oozie的基本工作流， coordinator定义定时(或者是根据其他资源指标)运行的workflow任务， bundle是将多个coordinator作为一个组件一起管理。 也就是说workflow是oozie中最基本的一个服务组件。 三大服务的的关系
TI EDI到SQL Server示例流具有预配置的端口，用于从TI的EDI集成规范转换以下交易集：
最佳实践： 用户可以指定一个retryStrategy来指示如何在工作流中重试失败或错误的步骤。提供一个空的retryStrategy（即retryStrategy: {}）将导致容器重试直到完成并最终导致 OOM 问题。
Dapr 的统一 API 和模式，包括跨语言和框架的工作流，解放了开发者面对碎片化技术的困扰。
作为腾讯产品经理的一员，Johnny中扬每天需要面对来自各方繁琐的需求。如何管理好用户需求、并及时规划、完成、反馈，上周中扬和我们分享了他的工作流。如果你也是产品经理，或者对腾讯产品经理的工作日常比较感兴趣，错过了上次的直播，那么一定不要错过这次的精华回顾。
工作流在我们日常的工作中用得可谓相当普及，尤其在企业内部管理系统，如考勤、财务、合同等系统中更是离不开它。在我们金融科技领域，工作流主要用于贷款审批、风控审核等环节。由于工作流具有一定的门槛，国内尚没有能满足企业级应用的工作流开源框架，一些国内CMS开源项目号称支持的工作流也只是对Activiti的简单引入或者是较简单的工作流实现，还不能完整的满足一般企业应用。
LayaAirIDE 2.4将VSCode剥离出去，其主要目的是让开发者编码工作流更加自由。比如 ，可以即时体验到新版本的升级，无需受限于LayaAirIDE。可以通过VSCode来灵活配置自己的开发工作流等。
在这篇文章中，我们将探索一种新颖的方法，将 Argo 工作流分布到多个 Kubernetes 集群中。
伴随业务的发展、新媒体的不断拓展、高清化网络制播的发展，广播电视中心从节目制作播出到节目传输中的以SDI设备为基础的技术架构，已难以满足未来技术和业务扩展的发展需求，实现基础架构IP化，将IP与SDI技术架构相互融合，将势在必行。
IntelliJ IDEA Ultimate 2024.1 针对 Java 全行代码补全。 这项功能由无缝集成到 IDE 中的高级深度学习模型提供支持。 它可以基于上下文分析预测和建议整行代码，有助于提高编码效率。 这些建议由针对不同语言和框架特别训练的专属语言模型驱动，模型完全在本地设备上运行，有助于确保数据安全，并且无需与外部服务器通信。 此功能包含在 IntelliJ IDEA Ultimate 许可证订阅中。 在这篇博文中了解详情。
作者：Elisabeth Richter Sasha Rezvina翻译：陈之炎校对：欧阳锦 本文约5100字，建议阅读10分钟本文为您展示了KNIME分析平台的用户界面，解释了其关键功能，在展示友好的KNIME分析平台的同时，演示如何创建一个无代码的数据科学项目。 标签：KNIME分析平台 概述 近年来，数据科学在我们的日常生活中无处不在，许多数据分析工具得以萌芽和发展，供数据科学家使用。Python、R或KNIME分析平台是最常见的数据分析工具。KNIME分析平台包含了可视化编程环境和直观界面等技术在
介绍了如何使用搭建&训练聊天机器人以及让公号支持图片上传到七牛，把公号变成一个七牛图片上传客户端。这一篇将继续开发公号，让公号变成一个更加实用的工具账本（理财从记账开始）。
1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。
本文档为文件和内容管理思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
④ 此时你在查看该表，可以发现表名已经被修改，同时comm字段也被删除了；
工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 前言 在过去几年，Uber 各种组织和用例中的机器学习应用明显增多。我们的机器学习模型实时为用户提供了更好的体验，帮助预防安全事故并确保市场效率。 图 1：模型和服务二进制 CI/CD 的高级视图 需要注意的一点是，我们对模型和服务进行了持续集成（CI）和持续部署（CD），如上图所示。因为训练和部署的模型增长迅速，我们在经过多次迭代后，终于找到了解决 MLOps 挑战的解决方案。 具体来说，主要有四大挑战。第一个挑战
说起自动化，无论是在公司还是我们个人的项目中，都会用到或者编写一些工具来帮助我们去处理琐碎重复的工作，以节约时间提升效率，尤其是我们做前端开发会涉及诸如构建、部署、单元测试等这些开发工作流中重复的事项，本篇文章就是介绍如何利用 GitHub 提供的 Actions 来完成我们前端的发布自动化。
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
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