apache oozie the workflow scheduler for hadoop-(apache处理工作流调度程序),介绍oozie的使用以及Hadoop的相关知识和配置
2021-12-24 18:05:10 5.85MB oozie hadoop
1
informaitca 工作流调度的一些经典总结
2021-12-22 14:05:14 419KB workflow informaitca doc
1
深度剖析Workflow Foundation系列课程(视频)
2021-12-10 20:01:35 85.89MB
一个用于在单个流程中解析和执行BPMN模型的python模块 到目前为止支持的元素: 开始/结束事件 任务(手动,用户,服务)-暂时执行虚拟 网关(专有,并行) 有条件的顺序流 BPMN模型示例: 用法示例: import asyncio from bpmn_model import BpmnModel m = BpmnModel ( "models/model_01.bpmn" ) p1 = m . run ( "1" , { "a" : 1 }) p2 = m . run ( "2" , { "a" : 2 }) run = [ p1 , p2 ] def run_serial (): for i , p in enumerate ( run ): print ( f"Running process { i + 1 } \n -------------
2021-12-07 15:42:13 6KB python workflow workflow-engine bpmn
1
Node.js + Koa.js工作流程 依存关系: Node.js >= v8; 启动并运行 安装依赖项: yarn (或npm i ); 运行yarn start (或npm run start )以在http://localhost:3001/api 为生产构建运行yarn build (或npm run build )(文件将在dist目录中生成) 剧本 yarn start (or npm run start) :以开发模式启动应用程序 yarn build (or npm run build) :构建项目以生产
2021-12-07 10:22:01 32KB nodejs koa KoaJavaScript
1
带有MediaConvert研讨会的AWS视频点播 本讲习班将带您通过使用云中的编码器开发视频点播(VOD)工作流程,以将存储在Amazon S3中的视频内容转换为新格式以进行存储,重用和交付。 我们将探索以不同编解码器和包格式,质量级别和输出大小(用于基于文件和流传输)的视频编码。 我们还将研究如何使用剪辑和拼接来修改视频,添加字幕,检测输入视频中的广告以及将信息刻录到视频中,以帮助在播放时提供有关视频的更多信息。 研讨会分为多个模块。 模块自述文件的开头列出了每个模块的先决条件。 一些模块具有可用的AWS CloudFormation模板,如果您想跳过这些模板,可以使用它们启动必要的资源,而无需亲自手动创建它们。 车间要求 AWS账户 为了完成此研讨会,您需要一个具有创建AWS MediaConvert,IAM,S3和Lambda资源的访问权限的AWS账户。 本讲习班中的代码和说明假
2021-12-05 16:17:39 30.53MB Python
1
工作流模式的详细介绍,工作流控制模式共有43种,分为8组,分别是基本控制模式、高级分支和同步模式、多实例 模式、状态模式、取消和强制完成模式、迭代模式、结束模式和触发模式。
2021-12-04 16:05:22 4.86MB workflow patterns
1
Introduction TipDM建模平台,是由广东泰迪智能科技股份有限公司研发并开源的数据挖掘工具,TipDM建模平台提供数据丰富的数据预处理、 数据分析与数据挖掘组件,帮助广大中小企业快速建立数据挖掘工程,提升数据处理的效能。同时,我们也在积极 推动大数据挖掘社区建设,构建校企对接桥梁,为企业精准推送优质大数据挖掘人才;在产业需求的基础上推动高 校的人才培养工作。 Documentation Communication Features 基于Python,用于数据挖掘建模。 使用直观的拖放式图形界面构建数据挖掘工作流程,无需编程。 支持多种数据源,包括CSV文件和关系型数据库。 支持挖掘流程每个节点的结果在线预览。 提供5大类共40种算法组件,包括数据预处理、分类、聚类等数据挖掘算法。 支持新增/编辑算法组件,自定义程度高。 提供众多公开可用的数据挖掘示例工程,一键创建,快速运行。
2021-11-22 16:45:50 11.06MB workflow machine-learning data-mining tensorflow
1
购买课程后,添加小助手微信(微信号:csdnxy68)回复【唐宇迪】 进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 Python机器学习实训营(原理推导+代码复现+实验分析)课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现,从零开始实现每一模块功能(非调用工具包)通过代码实例演示算法工作流程与实现方法,基于案例进行实验分析,算法涉及核心知识点全方位解读。整体风格通俗易懂,建议同学们在学习过程中先掌握算法原理,基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。课程提供全部课程所需PPT,数据,代码。
1
博客是把这里面的SEO工作框架思路进行翻译并简化,如有需要可以下载英文原版资料进行阅读思考。
2021-11-11 17:10:18 9.22MB SEO SEO流程 SEO工作框架 SEO培训
1