1.JbpmContext作用
处理流程的持久化操作,可以获得一系列Jbpm已经提供的服务。
2.JbpmContext使用
JbpmContext jbpmContext = jbpmConfiguration.createJbpmContext();
* try {
* TaskInstance taskInstance = ...
*
* ...do your process operations...
*
* // in case you update a process object that was not fetched
* // with a ...ForUpdate method, you have to save it.
* jbpmContext.save(processInstance);
* finally {
* jbpmContext.close();
* }
3.JbpmContext核心接口
public void deployProcessDefinition(ProcessDefinition processDefinition) {
getGraphSession().deployProcessDefinition(processDefinition);
}
public List getTaskList(String actorId) {
return getTaskMgmtSession().findTaskInstances(actorId);
}
public TaskInstance loadTaskInstance(long taskInstanceId) {
return getTaskMgmtSession().loadTaskInstance(taskInstanceId);
}
public ProcessInstance getProcessInstance(long processInstanceId) {
return getGraphSession().getProcessInstance(processInstanceId);
}
public ProcessInstance newProcessInstance(String processDefinitionName) {
ProcessDefinition processDefinition = getGraphSession().findLatestProcessDefinition(processDefinitionName);
return new ProcessInstance(processDefinition);
}
public void save(ProcessInstance processInstance) {
if (services!=null) {
services.save(processInstance, this);
}
}
public void save(TaskInstance taskInstance) {
save(taskInstance.getTaskMgmtInstance().getProcessInstance());
}
分享到:
相关推荐
JBPM采购申请系统——04_JbpmContext上下文对象.7z JBPM采购申请系统——04_JbpmContext上下文对象.7z JBPM采购申请系统——04_JbpmContext上下文对象.7z JBPM采购申请系统——04_JbpmContext上下文对象.7z JBPM采购...
import org.jbpm.JbpmContext; import org.jbpm.graph.def.ProcessDefinition; import org.jbpm.graph.exe.ProcessInstance; import org.jbpm.graph.exe.Token; import junit.framework.TestCase; public class ...
...................................15 1.3.3 测试helloworld流程......................16 第 2 章 jBPM 基础...........................................19 2.1 JbpmConfiguration和 JbpmContext..................
...................................15 1.3.3 测试helloworld流程......................16 第 2 章 jBPM 基础...........................................19 2.1 JbpmConfiguration和 JbpmContext..................
本项目基于OpenCV和TensorFlow实现了一个功能完善的人脸识别系统,并附赠了详细的数据集与代码注释。对于计算机专业的学生、教师或企业员工而言,这无疑是一份极具价值的参考资料,尤其适合那些在人工智能、通信工程、自动化及软件工程领域寻求提升的学习者。 项目涵盖了从图像预处理到模型训练、评估及实际应用的全过程。利用OpenCV的强大图像处理能力,对人脸进行精准定位与特征提取;再结合TensorFlow的深度学习框架,构建并训练出高效的人脸识别模型。此外,项目还精心准备了详尽的数据集,确保模型的训练效果。 代码部分,每一行都有详尽的注释,旨在帮助读者快速理解并掌握核心算法。无论是人脸识别的初学者,还是希望在此基础上进一步研究的开发者,都能从中获得宝贵的启示。 经过严格的测试,本项目的各项功能均运行正常,表现出色。请放心下载使用,相信它将成为您课程设计或毕业设计的得力助手,助您在学术与职业道路上取得更高的成就。
C语言超市管理系统.zip
apktool版本2.9.0
1716134031000637_forchheimer_flow.zh_CN.mph
可以直接不打开3d场景就能查杀3d文件的病毒3dsmax杀毒插件。 提供全盘+指定位置查杀的扫描方式,识别各种3d病毒,例如ALC、CRP、ADSL、西山居、MFX以及各种嵌入 广告,通过最新的3dsmax极速检测技术,能高效清除3d场景中的病毒。无论是专业设计师还是普通用户, 都不用担心3d文件再被破坏。
13.py
python数据分析实例 python数据分析实例(源码) # python数据分析 #### 介绍 python数据可视化例子 ##### 1.SARIMAX模型对公路车流量预测 ##### 2.古诗词云统计 ##### 3.对大数据岗位可视化分析
Matlab mtd的8通道算法。附带高斯白噪声、多普勒频移的动目标回波.zip
网页爱心特效 HTML5+jQuery制作温馨浪漫爱心表白动画特效.zip
numpy 要安装NumPy,你可以使用Python的包管理器pip
压缩包里有多少个php就会被加密多少个PHP、php无需安装任何插件。 如果上传的压缩包里有子文件夹(子文件夹里的php文件也会被加密),加密后的压缩包需要先修复一下,步骤:打开压缩包 =》 工具 =》 修复压缩文件
后台管理系统是基于element ui框架开发的,实现了一个web网上书城系统 实现了后端商品管理界面设计功能。element ui 的优点在于可以方便的开发出功能丰富而且美观的后台管理界面,不需要写很多的CSS代码就可以实现布局,因为框架的开发就在于对代码的封装,而使用框架开发就只需要调用就好。
Using Docker
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
毕业设计[主机域名]PHP+AJAX的whois查询程序_whois.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。