Flowable是一款开源的工作流引擎，它提供了强大的业务流程管理和任务管理功能。在使用Flowable时，需要在数据库中建立相应的表来存储流程实例、任务、变量等数据。本压缩包包含的是Flowable 6.7.2版本针对MySQL和Oracle数据库的建表SQL脚本，帮助用户快速初始化数据库环境。 我们来看`flowable.mysql.all.create.sql`文件。这个文件包含了Flowable在MySQL数据库中的所有表结构创建语句。MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，以其高并发性、稳定性以及易用性而受到欢迎。在Flowable中，这些表主要分为以下几类： 1. **流程定义表**：如`ACT_RE_DEPLOYMENT`、`ACT_RE_PROCDEF`，用于存储流程部署和流程定义信息，包括流程图、XML配置等。 2. **运行时表**：如`ACT_RU_EXECUTION`、`ACT_RU_TASK`，用于存储运行中的流程实例和任务信息，记录流程执行状态。 3. **历史表**：如`ACT_HI_PROCINST`、`ACT_HI_TASKINST`，用于存储流程实例和任务的历史记录，便于查询和分析。 4. **变量表**：如`ACT_RU_VARIABLE`，存储流程中的变量数据，支持各种数据类型。 5. **事件表**：如`ACT_RU_EVENT_SUBSCR`，用于处理流程中的事件订阅，如信号事件、消息事件等。 6. **其他辅助表**：如`ACT_GE_BYTEARRAY`，用于存储流程定义相关的二进制数据，如流程图、流程模型等。 接下来是`flowable.oracle.all.create.sql`文件，它是为Oracle数据库准备的。Oracle是一款高性能、企业级的数据库系统，适合大型复杂的应用场景。与MySQL相比，Oracle在语法和特性上有一些差异，但基本的数据结构和表设计原理相同。Flowable的Oracle建表脚本会考虑到Oracle特有的数据类型和约束，确保在Oracle环境中能够正常运行。 在使用这些SQL脚本时，用户需要根据自己的数据库连接信息进行适当的修改，例如数据库用户名、密码、数据库名等。执行脚本后，Flowable的核心数据结构就会在数据库中建立起来，用户可以进一步导入流程定义文件并启动流程实例。 Flowable提供的这些SQL脚本是初始化数据库环境的关键步骤，对于理解Flowable内部数据结构和流程运行机制有着重要作用。通过深入学习和使用这些脚本，开发者不仅可以快速部署Flowable，还能更好地理解和定制流程管理应用，提升工作效率。

"C++递归函数ppt课件" 本资源是关于C++递归函数的ppt课件，介绍了递归函数的概念、设计方法步骤、执行过程、递归与迭代、典型案例等内容。下面是对该资源的详细解释： 递归概念 递归函数是指通过函数或过程调用自身，将问题转化为本质相同但规模较小的子问题的方法。如果是直接调用自身，称为直接递归；如果是通过其它函数或过程间接调用自身，则称为间接递归。递归方法是算法和程序设计中的一种重要技术，是许多复杂算法的基础。 递归函数的特点 递归函数有三个特点： * 原始问题可转化为解决方法相同的新问题； * 新问题的规模比原始问题小； * 新问题又可转化为解决方法相同的规模更小的新问题，直至终结条件为止。 典型类型 递归函数有三种典型类型： * 问题定义是递归的，如阶乘的定义：n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 1。 * 数据结构是递归的，如链表的结点结构定义：struct node { int data; struct node *next; }。 * 问题求解过程是递归的，如折半查找算法。 设计方法步骤 设计递归函数需要遵循以下步骤： * 基本思想：将一个复杂问题分解成若干简单且相同的子问题。 * 递归算法所需条件：存在递归结束条件及结束时的值，能用递归形式表示，且递归向终止条件发展。 * 递归模型：递归模型是递归算法的抽象，反映递归问题的递归结构。 * 设计步骤：描述递归关系、确定递归出口、写出递归函数。 执行过程 递归函数的执行过程可以分为两个阶段： * 递归调用：函数调用自身，直至达到终结条件。 * 递归返回：函数返回结果，直至最终结果。 递归与迭代 递归函数和迭代函数是两种不同的程序设计方法。递归函数将问题转化为规模较小的子问题，而迭代函数使用循环来解决问题。 典型案例 本资源提供了两个典型案例： * 案例1：汉诺塔问题，通过递归函数解决汉诺塔问题。 * 案例2：麦粒问题，通过递归函数解决麦粒问题。 本资源提供了关于C++递归函数的详细介绍，包括递归概念、特点、典型类型、设计方法步骤、执行过程、递归与迭代、典型案例等内容，为学习C++递归函数提供了有价值的参考资料。

1.2 协议栈底层机制 “栈”模式底层机制基本就是像下面这个样子： 对于收到的每个数据包，都从“A”点进来，经过路由判决，如果是发送给本机的就经 过“B”点，然后往协议栈的上层继续传递；否则，如果该数据包的目的地是不本机，那么 就经过“C”点，然后顺着“E”点将该包转发出去。 对于发送的每个数据包，首先也有一个路由判决，以确定该包是从哪个接口出去，然后 经过“D”点，最后也是顺着“E”点将该包发送出去。 协议栈那五个关键点 A，B，C，D 和 E 就是我们 Netfilter 大展拳脚的地方了。 2 Netfilter 2.1Netfilter 介绍 Netfilter 是 Linux 2.4.x 引入的一个子系统，它作为一个通用的、抽象的框架，提供一整 套的 hook 函数的管理机制，使得诸如数据包过滤、网络地址转换(NAT)和基于协议类型的 连接跟踪成为了可能。Netfilter 在内核中位置如下图所示： 这幅图，很直观的反应了用户空间的 iptables 和内核空间的基于 Netfilter 的 ip_tables 模 块之间的关系和其通讯方式，以及 Netfilter 在这其中所扮演的角色。 Netfilter 在 netfilter_ipv4.h 中将那五个关键点“ABCDE”上来。重新命名，如下图所示。

编写一个程序,用labview的信号生成函数产生一个三角波并显示在chart上,在编写例外一个程序读出数据显示在chart上,调节2者的程序运行的时间,比较波形的差异.(通告函数)

在本文中，我们将深入探讨如何使用C++编程语言封装7-Zip库，特别是其7z命令行工具（也称为7z.exe），以便在项目中轻松地实现文件的压缩和解压缩功能。我们需要理解7-Zip是一个开源的文件归档工具，它支持多种压缩格式，包括7z、ZIP、TAR、GZIP等。由于7z格式具有较高的压缩率，因此在许多项目中被广泛使用。 标题中提到的"Use7z"是一个示例项目，展示了如何在C++中构建一个简单的接口来调用7z命令行工具。这个接口通常会包括两个核心功能：一个用于压缩文件或文件夹，另一个用于解压缩7z格式的存档。为了实现这个功能，我们首先需要确保已经安装了7-Zip，并且知道7z.exe的路径。 描述中指出，这个示例代码是用C++17标准编写的，这意味着它利用了C++17的一些新特性，如`std::filesystem`库，用于处理文件和目录操作。如果使用的是C++11或更低版本的编译器，可能需要手动替换这部分代码以适应旧的标准。 下面是一个简化的示例，展示如何封装7z的压缩和解压缩功能： ```cpp #include #include #include #include // 压缩函数 bool compress(const std::string& srcPath, const std::string& dstPath) { std::string command = "7z.exe a -t7z \"" + dstPath + "\" \"" + srcPath + "\""; return system(command.c_str()) == 0; } // 解压缩函数 bool decompress(const std::string& srcPath, const std::string& dstPath) { std::string command = "7z.exe x \"" + srcPath + "\" -o\"" + dstPath + "\""; return system(command.c_str()) == 0; } int main() { std::string srcFile = "path_to_source_file"; std::string dstFile = "path_to_compressed_file.7z"; std::string extractDir = "path_to_extraction_directory"; if (compress(srcFile, dstFile)) { std::cout << "Compression successful." << std::endl; } else { std::cout << "Compression failed." << std::endl; } if (decompress(dstFile, extractDir)) { std::cout << "Decompression successful." << std::endl; } else { std::cout << "Decompression failed." << std::endl; } return 0; } ``` 在这个例子中，`compress`和`decompress`函数分别通过调用`system`函数执行7z命令行命令。`system`函数会启动一个新的进程并执行指定的命令。返回值0表示成功，非零值表示失败。注意，这种方法虽然简单，但可能会导致一些问题，例如错误处理不够精细，以及与操作系统交互的效率较低。 为了使代码更健壮，可以考虑以下改进： 1. 检查7z.exe是否在系统路径中可用。 2. 使用更高级的进程管理库，如`boost.process`，以更好地控制命令行进程。 3. 错误处理：捕获并解析7z的输出，以获取更具体的错误信息。 4. 添加多线程支持，以同时压缩或解压缩多个文件。 5. 支持更多7z命令行选项，如设置密码、选择压缩级别等。 在实际应用中，可以将这些函数封装到一个类中，以提供更灵活的API，如添加异步操作、进度更新等功能。通过这种方式，"Use7z"项目可以作为一个基础模板，帮助开发者快速集成7-Zip功能到他们的C++应用程序中。 总结来说，"Use7z"是一个使用C++17编写的示例，展示了如何简单地调用7z命令行工具进行文件压缩和解压缩。通过学习这个示例，开发者可以了解如何在C++项目中有效地集成7-Zip的功能，以满足各种文件处理需求。

Oracle SQL Developer是一个免费的，并完全支持图形数据库开发工具。使用SQL Developer，您可以浏览数据库对象，运行SQL语句和SQL脚本，编辑和调试PL / SQL语句。您还可以运行任何报告的数量，以及创建和保存您自己的的。SQL Developer可以提高工作效率并简化数据库开发任务。 一个免费非开源的用以开发数据库应用程序的图形化工具，使用 SQL Developer 可以浏览数据库对象、运行 SQL 语句和脚本、编辑和调试 PL/SQL 语句。另外还可以创建执行和保存报表。该工具可以连接任何 Oracle 9.2.0.1 或者以上版本的 Oracle 数据库，支持 Windows、Linux 和 Mac OS X 系统。 提供一个新的查询生成器，DBA navigator 和附表建设者，广泛迁移工具和额外的扩展更新; Data Modeler中，Oracle数据挖掘和Oracle Spatial的Oracle SQL Developer 3.0是挤满了功能和新功能，以帮助您在您的日常任务。

64位版本的 PLSQL 正式版，只能运行在64位系统中，需要你安装 64 位的 Oracle 客户端。 安装请查看说明。 APRIL 17, 2020 - VERSION 14.0 RELEASED Built-in Version Control support for Git and Subversion For these file control operations PL/SQL Developer relies on a 3rd party shell extension that must be installed on your system. In the screenshots above “GIT Extensions” has been used. Worksets A workset is a set of Program Windows, SQL Windows, Test Windows, Command Windows, Report Windows and Diagram Windows that you are working on. Internal difference viewer The new viewer allows you to ignore differences in case and white space as usual, but it can also ignore differences in comments. Program Window enhancements The Program Window now highlights transaction statements, so that you can visually recognize the code that affects a transaction. As soon as you place the cursor on a transaction statement, all related statements within a program unit will be highlighted Debugger enhancements A variable name and value can now be copied to the clipboard through the new “Copy variable” popup menu item. Editor enhancements A function key “Editor: Refresh Code Assistant” has been added, to bring the Code Assistant up to date after creating new database objects. When selecting a word, all matching words will be highlighted. Marked editor text is automatically copied to the search field of the Find function. SQL Window enhancements You can now display multiple result sets simultaneously and can compare them: CLOBs and BLOBs are now fetched on demand to improve query performance. Single record view will now show column comments if available. The EXCEL and CSV export filenames can now include substitution variable values. The EXCEL and CSV export filenames can now include %time%, %hh%, %mi% and %ss% variables. For the “Export Results as SQL file” function you can now customize the initialization and finalization. The WITH_PLSQL hint is now supported. Command Window enhancements New EXPORT TABLES and EXPORT OBJECTS commands have been added. This allows you to automate frequent export jobs. You can easily build the command-line from the interactive export tools. The BEAUTIFY command now supports wildcards. The CONNECT command now shows the database list after typing @. The WITH_PLSQL hint is now supported. Object Browser enhancements The Object Browser will now show all overloaded versions of functions and procedures. You can now filter on multiple comma-separated object names (e.g. “dept%, emp%”). You can now refresh materialized views from the popup menu. File Browser enhancements Git and Subversion support has been added. File icons now indicate the PL/SQL Developer file type. You can now filter files based on the name, size, date, read-only status, and version control status. You can specify the filter in the options dialog You also can enter the filter expression directly at the top of the File Browser All windows shell functions are now available from the popup menu. You can now create a specific PL/SQL Developer file type from the “Create File” popup menu item. You can now add multiple files to a project at once. Project enhancements Git and Subversion support has been added. File icons now indicate the PL/SQL Developer file type. Table Definition Editor enhancements The Index and Partition storage can now be edited, copied, and pasted directly in the grid. Support for Row Archival has been added. Test Manager enhancements You can now add multiple Test Script files at once. You can now drag & drop Test Script files from the File Browser. You can now enable or disable multiple items at once. Connection List enhancements Window icons now indicate the PL/SQL Developer window type. Connection status icon moved to the left for consistency. Session Window enhancements You can now define Session Actions that can be performed from the popup menu of the session list: Session Actions can display feedback by writing dbms_output. Other enhancements Function keys have been added for “Search Bar” functions (Focus, Search, Go to next, Go to previous). Substitution variable checkbox and list values can now refer to other variable values as &variable. An “Unregister License” function has been added. Fixes Fixes for multiple monitors with different display scaling (file selector, print dialogs, MDI window title bars, scrollbar width) Conditional sections could be displayed incorrectly in the Code Contents Define Connections and Select Connection tree was incorrect on a secondary display with different DPI settings Menu items with icons from templates were too small on high dpi monitors Ribbon / Menu customization form options were not preserved Editors with a right margin and wrapping enabled did not wrap at the right margin View Stack Dump function now places the error lines in center of the editor Connection matches did not process proxy user expressions (user1[user2]@database) correctly for the application background DBMS_Jobs could not be edited

基于STM32的各种数学函数优化计算方法代码，优化的数学计算包括：sin（）、cos（）、arctan（）、arcsin（）与 1/sqrt（），HAL库版本！积分不够的朋友，点波关注，博主无偿提供资源！

### 最全面的OpenCV函数解析 #### 基础结构 在OpenCV中，基础结构主要涉及各种数据类型的定义和使用，例如点、大小、矩形等，这些基础结构是进行图像处理的基础。 ##### CvPoint `CvPoint`是一个表示二维整型坐标的结构体，主要用于描述图像中的点位置。其成员包括`x`和`y`，分别代表点的横纵坐标。 - **定义**: `typedef struct CvPoint { int x; /* X坐标,通常以0为基点 */ int y; /* y坐标，通常以0为基点 */ } CvPoint;` - **构造函数**: `inline CvPoint cvPoint(int x, int y);` 和 `inline CvPoint cvPointFrom32f(CvPoint2D32f point);` ##### CvPoint2D32f `CvPoint2D32f`是一个表示二维浮点坐标的结构体，与`CvPoint`类似，但使用了浮点数以提高精度。 - **定义**: `typedef struct CvPoint2D32f { float x; /* X坐标,通常以0为基点 */ float y; /* Y坐标,通常以0为基点 */ } CvPoint2D32f;` - **构造函数**: `inline CvPoint2D32f cvPoint2D32f(double x, double y);` 和 `inline CvPoint2D32f cvPointTo32f(CvPoint point);` ##### CvPoint3D32f `CvPoint3D32f`是一个表示三维浮点坐标的结构体，用于三维空间中的点。 - **定义**: `typedef struct CvPoint3D32f { float x; /* x-坐标，通常基于0 */ float y; /* y-坐标,通常基于0 */ float z; /* z-坐标，通常基于0 */ } CvPoint3D32f;` - **构造函数**: `inline CvPoint3D32f cvPoint3D32f(double x, double y, double z);` ##### CvSize `CvSize`是一个表示以像素为单位的矩形框大小的结构体。 - **定义**: `typedef struct CvSize { int width; /*矩形宽*/ int height; /*矩形高*/ } CvSize;` - **构造函数**: `inline CvSize cvSize(int width, int height);` ##### CvSize2D32f `CvSize2D32f`是一个表示以浮点数表示的矩形框大小的结构体，适用于需要更高精度的情况。 - **定义**: `typedef struct CvSize2D32f { float width; /*矩形宽*/ float height; /*矩形高*/ } CvSize2D32f;` - **构造函数**: `inline CvSize2D32f cvSize2D32f(double width, double height);` ##### CvRect `CvRect`是一个表示矩形框的位置和大小的结构体。 - **定义**: `typedef struct CvRect { int x; /*方形的最左角的x-坐标*/ int y; /*方形的最上或者最下角的y-坐标*/ int width; /*宽*/ int height; /*高*/ } CvRect;` - **构造函数**: `inline CvRect cvRect(int x, int y, int width, int height);` #### 数组操作 OpenCV提供了丰富的数组操作功能，如初始化、获取元素、拷贝和填充等。 - **初始化**: 提供了多种方式初始化数组，例如`cvCreateImage()`创建图像数组。 - **获取元素和数组子集**: 例如`cvGet2D()`获取图像特定位置的像素值。 - **拷贝和填充**: 如`cvCopy()`复制图像或矩阵，`cvSet()`设置像素值。 - **变换和置换**: 例如`cvTranspose()`进行矩阵转置，`cvFlip()`翻转图像。 - **算术、逻辑和比较**: 包括基本的加减乘除运算，如`cvAdd()`加法运算。 - **统计**: 计算均值、方差等，如`cvAvg()`计算平均值。 - **线性代数**: 进行线性代数运算，如求解线性方程组。 - **数学函数**: 提供数学函数支持，如指数函数、对数函数等。 - **随机数生成**: 如`cvRandReal()`生成随机数。 - **离散变换**: 如傅里叶变换、小波变换等。 #### 绘图函数 OpenCV还提供了一系列绘图函数，用于绘制直线、曲线、文字、轮廓等。 - **绘制直线和形状**: 例如`cvLine()`绘制直线，`cvCircle()`绘制圆。 - **绘制文本**: 如`cvPutText()`在图像上添加文字。 - **绘制点集和轮廓**: 如`cvDrawContours()`绘制轮廓。 #### 数据保存和运行时类型信息 - **文件存储**: 使用`cvSaveImage()`保存图像文件。 - **写数据**: 如`cvWriteReal()`将实数值写入文件。 - **读数据**: 如`cvRead()`从文件读取数据。 - **运行时类型信息和通用函数**: 支持动态类型检测等功能。 #### 其它混合函数 此外，还包括一些其他的函数，如错误处理、系统函数等。 - **错误处理**: 如`cvError()`处理错误情况。 - **系统函数**: 如`cvStartWindowThread()`启动窗口线程。 ### 总结 OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，提供了广泛的功能，涵盖了从基本的数据类型定义到复杂的图像处理算法。本文档详细介绍了OpenCV中的基础结构、数组操作、绘图函数等关键知识点，对于初学者来说是一份非常有价值的参考资料。通过学习这些基础知识，可以更好地理解和使用OpenCV进行图像处理和分析任务。

Oracle数据库是企业级广泛应用的关系型数据库管理系统，尤其在大型企业和关键业务系统中占据主导地位。离线安装Oracle数据库对于没有互联网连接或者网络环境受限的环境非常有用。本环境包提供了Oracle离线安装所需的所有组件，以`.rpm`（Red Hat Package Manager）格式封装，适用于基于RPM的Linux发行版，如CentOS、RHEL等。 让我们深入理解离线安装Oracle数据库的过程： 1. **下载离线安装包**：在有网络的环境中，你需要从Oracle官网或者通过其他合法渠道下载完整的Oracle数据库安装包。这些安装包通常包含多个`.rpm`文件，覆盖了数据库服务器、客户端工具、管理工具等多个组件。 2. **创建本地存储库**：为了便于管理和安装这些`.rpm`文件，你可以将它们放在一个本地目录下，并创建一个本地RPM存储库。在Linux系统中，这可以通过`createrepo`命令完成。例如： ```bash createrepo /path/to/rpmForOracle/ ``` 这会生成元数据，使得yum或dnf可以在没有网络的情况下找到和安装这些包。 3. **配置yum源**：在安装Oracle的服务器上，需要配置yum或dnf来指向你创建的本地存储库。编辑`/etc/yum.repos.d/oracle.repo`文件，添加如下内容： ```ini [oracle] name=Oracle Database Repository baseurl=file:///path/to/rpmForOracle/ enabled=1 gpgcheck=0 ``` 确保`baseurl`指向你的`.rpm`文件所在的路径。 4. **离线安装**：现在你可以使用yum或dnf进行离线安装。按照描述中的指示，运行以下命令： ```bash yum install --nogpgcheck --disablerepo=\* --enablerepo=oracle *.rpm ``` 或者 ```bash dnf install --nogpgcheck --disablerepo=\* --enablerepo=oracle *.rpm ``` 这将安装所有`.rpm`文件，跳过依赖检查（`--nodeps`）并强制覆盖现有文件（`--force`），如果有的话。 5. **安装过程**：安装过程中，系统会提示确认依赖关系和权限设置。根据提示进行操作，确保所有必需的服务和用户已经创建。此外，可能需要手动调整一些系统参数，如`ulimit`设置，以满足Oracle的系统需求。 6. **配置数据库**：安装完成后，还需要执行一系列的配置步骤，包括创建数据库实例、设置监听器、初始化参数文件等。使用`dbca`（Database Configuration Assistant）或其他自动化工具，或者手动执行SQL脚本来完成这些任务。 7. **安全建议**：在生产环境中，强烈建议遵循Oracle的安全最佳实践，包括限制网络访问、使用强密码策略、定期更新补丁等。 8. **性能优化**：根据实际工作负载和硬件配置，进行数据库性能调优，包括内存分配、I/O子系统优化、索引策略等。 9. **监控与维护**：安装完成后，持续监控数据库性能，定期备份数据，确保系统的稳定性和可用性。 离线安装Oracle数据库虽然相比在线安装更复杂，但它提供了在无网络环境下的解决方案，对于那些对网络安全有严格要求的企业尤为实用。确保在每个步骤都遵循最佳实践，以保证Oracle数据库的高效、安全运行。