工作流(Workflow)，就是通过计算机对业务流程自动化执行管理。它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则自动进行传递文档、信息或任务的过程，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。
在没有专门的工作流引擎之前，我们之前为了实现流程控制，通常的做法就是采用状态字段的值来跟踪流程的变化情况。这样不用角色的用户，通过状态字段的取值来决定记录是否显示。
大家好我是鱼皮，今天我将用一个有趣的小例子来带大家入门企业开发中非常实用的技术—— 工作流，用好这个技术，可以帮你消除项目中大量的 if else 代码，让你的项目更好维护和扩展。
Activiti、Camunda、Flowable它们都起源于jbpm，从jbpm4开始，随后诞生了Activiti5。然而，在Activiti5的发展过程中，核心团队成员间的分歧导致了Camunda的诞生。在Activiti5持续发展了大约四年后，Flowable作为新的分支应运而生。
这一篇是记录分布式工作流系统的。我这些年来参与了几个不同的分布式工作流系统的工作（以前从另外的角度写了一些总结放在这里），大部分是基于基础分布式工作流引擎二次开发的，但也有从头开始实现一个的。总的来说，从原理上看可以说它们的实现是大同小异，大致是基于 Amazon 的 SWF 的各种实现变体。
今天主要推荐两个工作流的springboot项目，开源项目中有具体的部署操作文档，核心表结构说明，都可以帮助理解工作流原理，其实大厂华为阿里里面的工作流虽然号称自研（很多都是参考开源），跟开源工作流的原理差不多的。
今天主要推荐两个工作流的springboot项目，开源项目中有具体的部署操作文档，核心表结构说明，都可以帮助理解工作流原理，其实大厂华为阿里里面的工作流虽然号称自研（很多都是参考开源），跟开源工作流的原理差不多的。工作流出问题比较高频的是配置出现低级问题，比如少一个符号或大小写不规范，别问我怎么知道的（玩工作流好几年了），工作流玩熟悉了，开发效率是极快的。 Spring-boot-activiti RuoYi-vue 4.x + flowable 1、Spring-boot-activiti 在常用的ERP
作者 | shenzhanwang｜tony 今天主要推荐两个工作流的springboot项目，开源项目中有具体的部署操作文档，核心表结构说明，都可以帮助理解工作流原理，其实大厂华为阿里里面的工作流虽然号称自研（很多都是参考开源），跟开源工作流的原理差不多的。 工作流出问题比较高频的是配置出现低级问题，比如少一个符号或大小写不规范，别问我怎么知道的（玩工作流好几年了），工作流玩熟悉了，开发效率是极快的。 Spring-boot-activiti RuoYi-vue 4.x + flowable 1、Spri
使用大型语言模型或人工智能系统,它可以应用于CSS编程和相关知识库的构建。该系统具有强大的自然语言处理和知识表示能力,能够助力CSS相关的编程工作，提高工作效率。
本教程假定您知道docker的工作原理，并有一个使用它的项目。确保您Dockerfile 在项目的根文件夹中。这里使用的示例项目是一个非常基本的项目，只有一个Python文件。完整的代码可以从github仓库中下载。
几年前开始，为了将自己的杂七杂八的代码托管起来，自己建了代码私服，当时综合调研了下选择了比较轻量的Gitea，一是防止github、gitee、coding等产品托管的代码审查，二是为了应对墙，不然推送代码真吃力，Gitea1.19 版本之前不支持内置的CI/CD解决方案，所以是我自己使用的Gitea+Drone实现流程自动化。
这整个 repository 是关于分布式版本管理工具 Git 及托管商github 的使用，大部分都是网友写的内容，在这里只是做一个资源的汇总和合理的安排，希望能成为最好的学习 git 的资源，从开始入门使用，到慢慢的提高，再到理解各种原理，希望能够达成这个目标。
开源项目orchard主要开发人员Sipke Schoorstra 开源了一个netcore 工作流项目，地址：https://github.com/elsa-workflows/elsa-core，最新版本1.2，正在开发2.0版本 。Spike 是参照Orchard Core的工作流引擎的原理，将其转化为一个可重用的.NET标准库，从而使*任何* .NET应用程序都能享受工作流的强大功能，使开发人员能够实现长期运行的工作流。ELSA的核心理念是能够相互连接小的可执行单元，允许您编排实际的业务流程，如文档审批、客户入职和订单流程。
同时这也是课表的第9天课程《Git的正确使用姿势与最佳实践》。PC端阅读效果更佳，点击文末：阅读原文即可。
关于Netflix Conductor的简介和Demo使用，我已经在深入浅出Netflix Conductor使用文章中做了详细说明，从本文开始将深入分析Conductor的源码以及原理期待能够给喜欢Conductor的同学一些指导和建议。
导语 为了保障视频内容安全，防止视频被非法下载和传播，对象存储（Cloud Object Storage，COS）数据处理基于数据万象 CI 提供了 HLS 视频加密的功能，拥有相比于私有读文件更高的安全级别。加密后的视频，无法分发给无访问权限的用户观看。即使视频被下载到本地，视频本身也是被加密的，无法正常播放和二次分发，从而保障您的视频版权不受到非法侵犯。 本文基于 COS 数据工作流，对视频进行 HLS 转码加密，同时搭建一套基础的密钥管理服务，并利用腾讯云超级播放器，播放加密后的视频文件。 一
在学习 KubeVela 的核心控制器之前，我们先简单了解一下 KubeVela 的相关知识。
2017年，我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台（DP）的调度系统，并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展，DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+：
StackStorm是一个用于跨服务和工具进行集成和自动化的平台。它将您现有的基础结构和应用程序环境联系在一起，这样您就可以更容易地自动化该环境。它特别关注在事件发生后采取的行动。
Airflow我们可以构建Workflow工作流，工作流使用DAG有向无环图来表示，DAG指定了任务之间的关系，如下图：
一句话概况：stackstorm是一个事件驱动的自动化引擎。StackStorm 是一坨功能强大的开源自动化平台，可将通过使用插件封装API的方式，将所有应用程序，服务和工作流程连接起来。这里的所有包括了目前我们常用Gitlab、Zabbix、ELK、AWS 等服务。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 近日在研究3D-TO-H5工作流及学习PBR的过程中，发现Substance官方新版的《The PBR Guide》尚未有完整的中文翻译，所以把心一横，斗胆翻译了一波，希望能抛砖引玉，让大家更深入浅出地了解3D材质贴图及PBR技术。 PBR，Physically-Based Rendering，意为基于物理的渲染，是一种能对光在物体表面的真实物理反应提供精确渲染的方法，也是近年来极其生猛的3D工业趋势。 《The PBR Gu
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
GitHub宣布了一项名为GitHub Actions的新功能，这是一种自动化和自定义工作流程的新方法，该功能允许用户直接在网站上构建，共享和执行代码。
一、什么是stackstorm？ 一句话概况：stackstorm是一个事件驱动的自动化引擎
给大学生讲解SPARK时，说spark相比其它的大数据框架，其运行速度更快，是其显著的特点之一。之所以运行速度快，其原因之一因其使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎。SPARK提供了名为RDD(弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称)抽象的数据集。DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。
摘要:Internet/Intranet应用的普及和Web技术的发展，为Web工作流管理系统的实现提供了一个理想的平台，而基于Web的工作流管理服务为异地办公及跨企业的合作提供了良好的基础，采用Web技术已成为新一代工作流管理系统的主要特征。本文研究开发的工作流管理系统原型将Web技术 与XML相结合，给出了基于xml的过程定义语言与工作流执行机的设计与实现方法。 关键词：工作流、工作流管理系统、XML，集成、工作流执行机 Abstract:The rapid growth of Internet/
介绍四种工作流来更好地理解 Git 的项目使用流程，利用其强大的分支功能为自己的项目构筑适配的工作流。
今天一篇“吴恩达：AI智能体工作流……超过下一代基础模型”的文章刷屏，随后我去看了原文，觉得现在的媒体有点脑残夸张，用标题取胜。实际上吴的意思是通过agent workflows可以大幅提高LLMs的输出表现（performance），因此，他猜测今年构建agent工作流会是一个比基础模型建设更重要的趋势，他自己也会投入更多注意力在这件事上。由于公众号文章无法插入链接，你可以访问我的博客（点击下方阅读原文）来找到文章链接。
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
Netflix Conductor框架是典型的服务编排框架，通过Conductor还可以实现工作流和分布式调度，性能非常卓越。
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
Activity是Android的四大组件之一。是用户操作的可视化界面；它为用户提供了一个完成操作指令的窗口。当我们创建完毕Activity之后，需要调用setContentView()方法来完成界面的显示；以此来为用户提供交互的入口。在Android App 中只要能看见的几乎都要依托于Activity，所以Activity是在开发中使用最频繁的一种组件。
我将我们公司培养高级顾问的课程内容给大家贴出来，大家可以比较一下，找到自己的不足：
创建SSH密钥 http://teliute.org/mix/Tegit/lesson2/lesson2.html
GitLab 和 Jira 是平时开发过程中使用非常高频的代码管理系统（开发人员）和项目管理系统（项目管理），通过两套系统的协作完成平常大多数的功能开发，但是两套系统在没有集成情况下是完全两套独立的系统，不仅信息没有互通，而且开发人员需要反复的登陆两套不同的系统，进行一些重复的操作才能保证功能流的正常流转，不仅效率低下，浪费时间和人力，而且因为人本身的不可靠属性，所以导致状态的流转并不能非常的及时和准确，这种重复和机械的动作恰恰是自动化所擅长的地方，今天我介绍一下如何集成 GitLab 和 Jira 的工作流，提高团队的开发体验，提升大家的开发效率，可以把腾出的精力和时间都放在更有价值的事情上
升压电路的工作原理与作用是什么其实还是相对比较容易理解的，它是一种非常常见的针对开关直流深挖的电路，它能够通过开关导管，然后来控制电路的能量储存以及释放，从而使得输出电压能够比输入的电压更高
Argo 是一个基于 Kubernetes CRD 实现的工作流引擎，为 Kubernetes 提供了 container-native 工作流，即每个工作流节点都是以容器为单位，跑一个任务。
https://www.srtalliance.org/interoperability-between-rtp-and-srt/
如果你使用过 GitHub Actions，那么你一定要了解 Reusable Workflows 这个特性，它允许你定义工作流并在多个仓库中重复使用它们。
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