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工作流模型分析 适合用到工作流的人
有关“什么是工作流”和工作流的概念,就不在这里介绍了。大家有兴趣的可以到 WFMC 上看看。在 WFMC 的xpdl规范中,没有 Task(任务)概念,而是 Activity(活动)概念。不 过大多数情况下,我们对“任务”的理解,可能更加容易。所以,在本篇中,都是采用 Task 概念。有关为什么选择Task,在“任务与活动”一章中有讲解。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-14
文件大小:245760
提供者:
bbxlisheng
两种方式对文件流操作
文件流的操作源码,将两种方法对流的理解更清晰。
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-19
文件大小:5120
提供者:
aaa904003695
JAVA 流 的ppt课件
关于流的PPT课件理解流的概念及分类 掌握常用流的体系结构 运用字节流读写文本文件 运用字符流读写文本文件 使用文件类操作文件及目录
所属分类:
Java
发布日期:2011-05-26
文件大小:589824
提供者:
wly2009113
delphi关于流的学习
很详细的DELPHI关于流的讲解,还有几个实例,跟着做一下就能理解了。
所属分类:
Delphi
发布日期:2011-12-13
文件大小:141312
提供者:
jianzhong20
瀑布流的例子
这是一个用JQUERY写的瀑布流的例子,老外的代码可能写的比较让新手不好理解,我在里面加了一个新手能看明白的例子在里面,不过没有什么注释,但代码简单的一塌糊涂,相信你能看懂的。
所属分类:
Javascript
发布日期:2012-04-18
文件大小:129024
提供者:
sqj48611375
若干数据库前沿技术的理解和思考
若干数据库前沿技术的理解和思考,流数据与传统数据处理的不同
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-12-31
文件大小:851968
提供者:
husttian
基于流的排队C++程序
利用VS2010简单模拟基于流的排队。结构体的分类PD调度,结构体可以理解为你想要的信息。利用多线程程序改动了一下。
所属分类:
C/C++
发布日期:2018-01-17
文件大小:12288
提供者:
qq_35142159
IO流的思维导图
本人是初学者,在老师的指导下,将自身对Java中IO流的理解做成以下思维导图
所属分类:
Java
发布日期:2019-05-28
文件大小:1048576
提供者:
asd954922774
宇宙空隙中非平流的重子和冷暗物质
我们研究了由重子和冷暗物质(CDM)构成的宇宙空洞的相对论演化,这两个虚空尘埃源是在$$ \ varLambda $$ΛCDM背景下表示的。 为此,我们考虑在爱因斯坦场方程的数值解中采用适合球对称和多种分量的流体流表示形式。 我们提供了一个简单的示例,探索了两种粉尘混合物的局部膨胀和哈勃流的框架相关性,揭示了在同一个源中,两个源之间的相对速度与两个源相比产生了显着不同的演变。 4速度(降低为Lemaître–Tolman–Bondi模型)。 特别地,对于密度对比深度和空隙尺寸以及周围的过密度的
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-26
文件大小:817152
提供者:
weixin_38518722
对Angular中单向数据流的深入理解
主要给大家介绍了关于对Angular中单向数据流的深入理解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
所属分类:
其它
发布日期:2020-08-27
文件大小:227328
提供者:
weixin_38659248
AJAX实现瀑布流触发分页与分页触发瀑布流的方法
瀑布流触发分页可以理解为微博中的浏览效果、到一定程度时显示页数进行分页,而分页触发瀑布流可以理解为Twitter拉到一页设定的最大条数后继续用瀑布流展示下一页,接下来我们就来详细看看AJAX实现瀑布流触发分页与分页触发瀑布流的方法
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-02
文件大小:71680
提供者:
weixin_38614952
深入理解Vue 单向数据流的原理
主要介绍了深入理解Vue 单向数据流的原理,详细的介绍了Vue 单向数据流的原理和使用,具有一定的参考价值,有兴趣的可以了解一下
所属分类:
其它
发布日期:2020-08-28
文件大小:183296
提供者:
weixin_38546622
电源技术中的非隔离式开关电源的PCB布局设计
一个良好的布局设计可优化效率,减缓热应力,并尽量减小走线与元件之间的噪声与作用。这一切都源于设计人员对电源中电流传导路径以及信号流的理解。 当一块原型电源板首次加电时,最好的情况是它不仅能工作,而且还安静、发热低。然而,这种情况并不多见。 开关电源的一个常见问题是“不稳定”的开关波形。有些时候,波形抖动处于声波段,磁性元件会产生出音频噪声。如果问题出在印刷电路板的布局上,要找出原因可能会很困难。因此,开关电源设计初期的正确PCB布局就非常关键。 电源设计者要很好地理解技术细节,
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-20
文件大小:313344
提供者:
weixin_38731553
深入nodejs中流(stream)的理解
本篇文章主要介绍了深入nodejs中流(stream)的理解,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-20
文件大小:64512
提供者:
weixin_38616139
标准流和浮动流相关的理解
谈谈对标准流和文档流的理解,标准流有叫做普通流和文档流, 浮动流的理解,标准流就是从左到右,从上到下的布局
所属分类:
Web开发
发布日期:2020-11-10
文件大小:6144
提供者:
adlixiaxia
php中stream(流)的用法
在Java里,流是一个很重要的概念。 流(stream)的概念源于UNIX中管道(pipe)的概念。在UNIX中,管道是一条不间断的字节流,用来实现程序或进程间的通信,或读写外围设备、外部文件等。根据流的方向又可以分为输入流和输出流,同时可以在其外围再套上其它流,比如缓冲流,这样就可以得到更多流处理方法。 PHP里的流和Java里的流实际上是同一个概念,只是简单了一点。由于PHP主要用于Web开发,所以“流”这块的概念被提到的较少。如果有Java基础,对于PHP里的流就更容易理解了。其实PHP里
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-18
文件大小:83968
提供者:
weixin_38547151
不用一个公式形象的理解光流法(LK,GF光流法)
一,光流法的设定: 强假设:两帧间同一点灰度值不变 弱假设:两帧间物体运动幅度小 光流法求解的是图像中像素点的瞬时速度,图像的每一个像素的灰度值可以看作是关于该像素点坐标以及时间的函数。所以我们通过上面的第一条强假设,得到一个两帧同一点灰度值相等的等式,前一帧和当前帧同一像素点的描述函数不同的是像素点的坐标和时间变量各多了一个偏移量。我们对这个等式求关于帧间隔时间的偏导,再进行泰勒展开,一顿不复杂也不猛的操作(想看具体的点这里,真的很简单),就得到了一个光流的约束方程(作者:Horn和S
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:73728
提供者:
weixin_38562085
aws-media-services-vod-automation:用于在AWS上自动执行视频点播工作流的示例代码和CloudFormation脚本-源码
VOD自动化工具包 该项目包含在AWS上自动执行视频点播(VOD)工作流的示例。 这些代码示例可帮助您开始执行常见任务,而不是适合生产的端到端体系结构。 我们希望使用简单,易于理解的示例来回答“我如何...?” 某些人可能会在AWS论坛上发现的问题。 此处的构建块被组织为示例工作流,例如工作负载监视,内容分析和视频质量检查。 运行样本的成本 AWS免费套餐支持此示例中使用的部分(但不是全部)AWS资源。 无论您的免费套餐状态如何,以下服务都会在您的帐户中产生费用: MediaConvert
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-26
文件大小:14680064
提供者:
weixin_42136837
Project-Management-Dashboard---MS2:这是我的Salem StateCode Institute全栈开发人员证书计划的MS2项目。 项目管理仪表板显示了我对JavaScript,jQuery和API的理解-源
George Lychock-MS2项目:项目管理仪表板 塞勒姆州立大学Fullstack软件开发人员证书 Javascr ipt / jQuery / API / DOM模块 实时开发站点- 用例: 可配置的用户仪表板,用于显示和组织来自第三方数据流的关键指标和数据,例如项目进度表,待办事项列表或项目指标汇总器。 第三方数据流可以来自仪表板应用程序的姊妹API或来自诸如Smartsheet之类的供应商的某些API。 这些数据流被配置为可在主仪表板视口中添加和删除的窗口小部件元素。 窗口小部件
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:340992
提供者:
weixin_42137723
flex:数据流的概率深度学习-源码
柔性 Flex是用于数据流的概率深度学习库。 它具有以下功能: 快。 Flex提供了足够快的概率深度学习来解决实际问题。 类型安全和功能。 类型和纯函数使代码易于理解和维护。 容易。 您可以以最少的概率论知识进行编程。 如今,神经网络已广泛用于解决许多领域的问题。 但是,当您想在模型中包括不确定性时,经典神经网络有一些局限性。 例如,假设输入数据和训练数据包含很多噪声。 如果需要检测数据是否包含假阳性或假阴性,则模型应表示输入和输出的可靠性。 为了解决这个问题,可以使用概率深度学习(也
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:42991616
提供者:
weixin_42136365
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