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Flowportal.Net报错String or binary data would be truncated的解决办法

今天在测试开发的一个流程时,当走到一步叫做“Patent Director of Engineering Approval”的步骤,死活报错:“String or binary data would be truncated”,按照这个错误提示,通常来讲这个错误是数据库的表字段长度太短,而添加到此字段的字符长度超过本身定义的长度而造成的。经过不停的调试修改当前步骤涉及到的字段,始终不得解决,反而还造成了流程进入到一个“空白区”,卡在了2个步骤中间,后来只能通过后台修改表BPMInstProcSteps的FinishAt为Null,为避免此问题再次发生,在咨询官方技术人员后,还修改了服务器上的server.config中DTC的设定,开启了事务支持。

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分段长度对EEG功能连接和脑网络组织的影响

图论和网络科学工具揭示了静息状态脑电分析中脑功能组织的基本机制。然而,仍不清楚几个方法学方面如何可能使重构的功能网络的拓扑产生偏差。在此背景下,文献显示所选分段的长度不一致,阻碍了不同研究结果之间的有意义的比较。本研究的目的是提供一种不受分段长度对功能连通性和网络重建影响的网络方法。采用不同时间间隔(1、2、4、6、8、10、12、14和16s)对18名健康志愿者的静息状态脑电图进行相位滞后指数(PLI)和振幅包络相关(AEC)测量。通过计算加权聚类系数(CCw)、加权特征路径长度(Lw)和最小生成树参数(MST)对网络拓扑进行评估。分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示,PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低,PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。此外,CCw和Lw表现出非常相似的行为,基于AEC的指标在稳定性方面更可靠。一般来说,MST参数在短时间内稳定,特别是基于PLI的MST (1-6 s,而AEC为4-8 s)。在源水平,结果更加可靠,基于PLI的MST的结果稳定可以达到1 s。这表明,PLI和AEC都依赖于分段长度,这对重建的网络拓扑结构有影响,特别是在电极上。源水平的MST拓扑对分段长度的差异不敏感,因此可以对不同研究的脑网络拓扑进行比较。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。

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Flowable数据库

Flowable的所有数据库表都以ACT_开头。第二部分是说明表用途的两字符标示符。服务API的命名也大略符合这个规则。 ACT_RE_*: ‘RE’代表 repository 。带有这个前缀的表包含“静态”信息,例如流程定义与流程资源(图片、规则等)。 ACT_RU_*: ‘RU’代表 runtime 。这些表存储运行时信息,例如流程实例(process instance)、用户任务(user task)、变量 (variable)、作业(job)等。Activiti只在流程实例运行中保存运行时数据,并在流程实例结束时删除记录。这样保证运行时表小和 快。 ACT_ID_*: ‘ID’代表 identity 。这些表包含身份信息,例如用户、组等。 ACT_HI_*: ‘HI’代表 history 。这些表存储历史数据,例如已完成的流程实例、变量、任务等。 ACT_GE_*: 通用数据。用于不同场景下。

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领券