易流 一个简单的基于json文件配置的工作流框架 特性 如何使用 @Autowired EasyFlowEngine引擎； @Autowired UserService userService; @Test public void test() throws FileNotFoundException { ObjectMapper om = new ObjectMapper(); om.configure(Feature.WRITE_NUMBERS_AS_STRINGS, true); om.configure(Feature.QUOTE_NON_NUMERIC_NUMBERS, true); om.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); om.configure(Deseria

综合流程flow及环境介绍

flow_to_strava Chrome 扩展程序将 Polar Flow 活动发送到 Strava。 构建扩展 make all 将构建的扩展加载到 Chrome 中进行测试 打开 Chrome 并导航到扩展选项卡。 启用开发人员模式并选择build目录作为 Unpacked Extension 的源。 发布扩展以在 Chrome 商店中分发 去做

matlab绘图的形状代码计算流体动力学项目3：将多相流模型实现到流求解器中 团队成员： 柯林·达西（Collin Duffley） 乔尔·斯特兰德堡 丹尼·乌克（Danny Ouk） 这些文件包含以下两个多相流模型的2D实现： 流体体积（VOF）接口捕获方案 点粒子拉格朗日欧拉法 两种模型均在MATLAB中实现。 这些模型仅考虑了从背景流到主要流体的单向耦合。 流体体积（VOF）接口捕获方案 VOF的开发是基于使用杨氏有限差分法确定界面法向矢量的界面重建的PLIC方法。 使用迭代求解器确定与流体占用的单元格大小有关的Alpha。 使用单元外显式线性映射方法执行界面平流。 此方法通过使用单位正方形框中定义的流函数通过“盒中涡流”界面跟踪测试进行了测试。 点粒子拉格朗日欧拉法 Subramaniam提到的标准阻力模型用于拉格朗日粒子。 该方法通过拉格朗日粒子跟踪测试进行了测试，该测试使用了在单位平方框中定义的相同流函数的稳定版本。 入门 用户应在计算机上安装MATLAB。 该代码库应从GitHub安装，并带入用户的首选文件夹中，以供MATLAB访问。 要运行，请打开main.m文件，然后

matlab图片叠加的代码流蟒 Deqing的python实现 有关更多信息-> 用法 读/写.flo文件 import sys sys . path . append ( 'flow-python' ) from flowio import readFlowFile , writeFlowFile flow = readFlowFile ( fname_input ) writeFlowFile ( flow , fname_output ) 在RGB代码中可视化流程 python flowToColor.py --fname_flow examples/grove2.flo 根据流程使目标图像变形 python warpImage.py --fname_image examples/grove2_frame10.png --fname_flow examples/grove2.flo 在图像上的RGB中叠加流 python createOverlayImage.py --fname_image examples/grove2_frame10.png --fname_flow exa

了解RNN的基本单元及其改进之后，接下来我们使用RNN进行一个简单的名字生成实战来了解实际使用中需要注意的地方及要点，废话不多说。。。 目录 一、数据预处理及加载 1、数据预处理 2、数据加载 二、RNN模型搭建 三、在动态图中训练模型 四、模型预测 五、RNN模型的优化技巧 一、数据预处理及加载 这里使用的数据为一系列的英文人名，具体链接: https://pan.baidu.com/s/1pPCw_dRUXQnwH1YOsKqxXQ， 提取码: cx5w。 1、数据预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：

根据官网的Activiti实例进行修改，采用SpringBoot进行搭建，下载即可使用，里面有相关的样例，可以快速的搭建工作流环境

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威布尔铂区matlab代码预测材料流模型 用于预测产品未来销售和废物流的 Matlab 代码 这两种模型处理两种不同类别的产品： 成熟产品模型 - 适用于具有丰富历史数据的产品。 新兴产品模型 - 适用于采用数据有限的产品。 物料流模型以单位和质量 (kg) 计算产品流（流入或销售，以及废物流）。 废物流量的计算方法是将年销售额乘以产品寿命概率。 寿命分布：假设产品的寿命概率遵循威布尔分布函数，根据用户提供的参数生成。 给定寿命范围的概率是使用 MATLAB 函数生成的，用于 Weibull 的累积分布函数，给出为 P = cdf ('Weibull', X, a, b) 其中 X 是寿命范围（最小到最大寿命）乘积），计算概率，a是形状参数，b是尺度参数。 模型采用寿命的最小值、最大值、平均值和标准偏差，作为输入使用 rood2d 函数生成 Weibull cdf。 销售分布：假设销售分布遵循具有衰减的逻辑曲线。 该模型根据用户提供的输入生成产品销售的逻辑曲线。 成熟的产品模型以增长率、sigmoid中点、销售高峰、衰减率和衰减中点等所有逻辑参数作为输入生成逻辑销售曲线，新兴产品模型仅

并联转换器控制交流和直流电压，而串联转换器控制有功功率 (P) 和无功功率 (Q)。 两个转换器都使用电流控制器。 - 有功功率设定点在 1.3 秒时更改- 无功功率设定点在 0.9 秒改变该模型使用 UPFC 的三级 NPC 转换器。