工作流

例如公司要求分布在全国各地的业务员定期报告当地经销商的库存，以便了解公司产品在通路中的总库存状况。传统的做法是发一份Excel表给所有业务员，要求各个业务员定期填写这份Excel表，然后让区域经理看看，没问题后会将这份Excel报告Email到总部数据专员，数据专员汇总所有业务员发回的Excel，统计出来。这是大致的场景描述，在这个过程中，业务员很容易填错数据，区域经理审核时也不一定会发现，总部数据专员汇总过程中耗时长、也可能复制数据错误，总之，效率低、耗时长、易出错。 在上述场景中，业务员是分布在全国各地不同地区的，可能有几十上百人，总部这边也要安排至少一个专人来完成这个事情。 在 点晴OA 中这个过程就很简单了，设计制作一份数据上报流程模板，业务员按照模板表单要求填写数据上报申请，区域经理审核工作流，数据专员为归档人，审批完毕后，数据专员就可以将指定时间范围内的所有这个工作流申请导出Excel中，系统已经自动汇总好了，不需要再次人工打开Email、打开Excel逐个复制粘贴到同一个表格中，简单、高效、不出错！ 来源： 51CTO 作者： clicksun2020 链接： https://blog.51cto.com/14640834/2481020

例如公司要求分布在全国各地的业务员定期报告当地经销商的库存，以便了解公司产品在通路中的总库存状况。传统的做法是发一份Excel表给所有业务员，要求各个业务员定期填写这份Excel表，然后让区域经理看看，没问题后会将这份Excel报告Email到总部数据专员，数据专员汇总所有业务员发回的Excel，统计出来。这是大致的场景描述，在这个过程中，业务员很容易填错数据，区域经理审核时也不一定会发现，总部数据专员汇总过程中耗时长、也可能复制数据错误，总之，效率低、耗时长、易出错。 在上述场景中，业务员是分布在全国各地不同地区的，可能有几十上百人，总部这边也要安排至少一个专人来完成这个事情。 在 点晴OA 中这个过程就很简单了，设计制作一份数据上报流程模板，业务员按照模板表单要求填写数据上报申请，区域经理审核工作流，数据专员为归档人，审批完毕后，数据专员就可以将指定时间范围内的所有这个工作流申请导出Excel中，系统已经自动汇总好了，不需要再次人工打开Email、打开Excel逐个复制粘贴到同一个表格中，简单、高效、不出错！ 来源： 51CTO 作者： clicksun2020 链接： https://blog.51cto.com/14640834/2481019

3 月，跳不动了？>>> 作者 | 罗松(西流) 阿里巴巴技术专家 本文整理自架构师成长系列 2 月 12 日直播课程。 关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复 “212” ，即可获取对应直播回放链接及 PPT 下载链接。 前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异，视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐，而在当前， 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善， 如果想要搭建视频点播类应用，告别刀耕火种， 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍，以阿里云为例： 这是一个非常典型的解决方案， 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储，采集上传的视频被转码以适配各种终端，CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些 内容安全 审查需求， 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中， 视频转码是最消耗计算力的一个子系统，虽然您可以使用云上专门的转码服务，但在很多情况下，您会选择自己搭建转码服务。比如： 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务，能否在此基础上让它有更弹性、更高的可用性？ 您的需求只是简单的转码需求，或是一些极其轻量的需求，比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF、获取视频或者音频的时长，自己搭建成本更低； 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能； 您有更高级的自定义处理需求，比如视频转码完成后

翻译自： ms-help://MS.WinWF.v1.EN/WinWF_GettingStarted/html/68db11eb-3d20-41ca -90f 7-ae635fd4e 2a 2.htm 这个专题前面的三个指南，介绍了 WWF 编程了三个大方面： 顺序工作流 、 状态机工作流 和自 定义活动 。相信大家对 WWF 的编程模型已经有了一个初步的了解。从这次开始，我们就要深入 WWF ，全面的探究一下 WWF 。 传统的编程语言是针对短期运行应用程序的，缺乏 持久化 和 抗中断 的功能支持。 WWF 是一个框架，不是一种语言。他对工作流应用程序有深刻的认识，提供了各种手段来处理持久化，中断补偿，故障恢复等功能。 WWF 同时具有 灵活性 和 可扩展性 。你可以直接用代码定义工作流，也可以用外部的定义语言也定义，或同时使用两者。你可以用你自己的自定义活动来实现自定义的工作流模式，以到达可重用的目的。 WWF 支持 模型驱动 的开发，提供了 可视化 的设计工具，并隐藏了一些系统级的功能，如事务、状态管理和并发控制，是开发者可以专注于业务模型。 WWF 中的工作流和活动 工作流 是一组相关的活动的集合。 活动 是 WWF 中可建模、可编程、可重用、可执行的原子单位。 WWF 提供了一组丰富的活动库，来构建你的工作流。 WWF 的工作流应用程序 一个应用程序必须做以下步骤

参考文章 Activiti-5.18.0 与 springMvc 项目集成和 activiti-explorer 单独部署 Web 项目并与业务数据库关联方法（ AutoEE_V2 实现方式） https://blog.csdn.net/heishuang/article/details/49149777 Activiti 工作流引擎使用详解（一） https://www.cnblogs.com/runtimeexception/p/8961395.html activiti博客集 https://www.cnblogs.com/cxyj/p/3877144.html Activiti环境配置、项目搭建、与Spring集成、简单示例 https://blog.csdn.net/runming56/article/details/34107797 安装 -Eclipse 下载 Activiti-5.18.0 进入 Ativiti 官网： http://www.activiti.org/download.html 点击 Activiti-5.18.0.zip 进行下载 参考的例子是 5 版本的，所以就使用 5 这个版本练习 mkdir /opt/wks/jar/activiti-5.22 cp /opt/code/java/activiti-5.22.0/libs/* /opt/wks

简单易用 高效构建 高质量的生态圈 可能很多人会说现在提gulp也太落后了吧，但我想说写点东西并不是为了讨论它是否过时，而是来帮助我们自己来记忆、整理和学习。任何工具，我需要，我才去使用它，正如此时我需要gulp一样。 为了效率而使用工具 安装 全局安装 gulp命令： $ npm install --global gulp-cli 作为项目的开发依赖（devDependencie）安装： $ npm install --save-dev gulp 创建配置文件 在项目根目录下创建一个名为 gulpfile.js 的文件: touch gulpfile.js API gulp.src(globs[, options]) 读取目标源文件 gulp.dest(path[, options]) 向目标路径输出结果 gulp.pipe() 将目标文件通过插件处理 gulp.watch(glob [, opts], tasks) 或 gulp.watch(glob [, opts, cb]) 监视文件系统，并且可以在文件发生改动时候做一些事情 gulp.task(name[, deps], fn): 任务 定义一个gulp任务 使用 当配置完gulp.file后运行 gulp： $ gulp 常用工具插件 gulp-sass sass/scss编译 gulp-eslint js代码校对

Git 工作流的正确打开方式 作者： @Ryan-Miao 本文为作者原创，转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/woshimrf/p/git-workflow.html 目录 1.1.创建仓库 1.2. 模拟用户A 1.3. 模拟用户B 1.4. 模拟用户A 1.5. 模拟用户C 1.6. 模拟用户B 1.7. 模拟用户C 2.1 模拟用户C 2.2 模拟用户D 2.3 C继续开发 2.4 D继续开发 2.5 C 提交 2.6 C 提PR 2.7 C修改再push 2.8 C发现提交次数过多，历史太乱，合并部分历史 2.9 C再次push 2.10 新的merge方式： rebase 2.11 这时候D也完成了 2.12 提交前rebase 最终结果 前言 一直在使用git做版本控制，也一直工作很顺利，直到和别人发生冲突的时候。这才注意到git 工作流并不是那么简单。比如，之前遇到的 清理历史 。百度到的资料很多，重复性也很多，但实践性操作很少，我很难直接理解其所表达的含义。直接望文生义经常得到错误的结论，只能用时间去检验真理了，不然看到的结果都是似懂非懂，最后还是一团糟。 学习git工作流 1. 最简单的使用，不推荐 1.1.创建仓库 $ pwd /home/ryan/workspace/l4git-workflow $ touch readme.md

转载： http://www.cnblogs.com/woshimrf/p/git-workflow.html 目录 1.1.创建仓库 1.2. 模拟用户A 1.3. 模拟用户B 1.4. 模拟用户A 1.5. 模拟用户C 1.6. 模拟用户B 1.7. 模拟用户C 2.1 模拟用户C 2.2 模拟用户D 2.3 C继续开发 2.4 D继续开发 2.5 C 提交 2.6 C 提PR 2.7 C修改再push 2.8 C发现提交次数过多，历史太乱，合并部分历史 2.9 C再次push 2.10 新的merge方式： rebase 2.11 这时候D也完成了 2.12 提交前rebase 最终结果 前言 一直在使用git做版本控制，也一直工作很顺利，直到和别人发生冲突的时候。这才注意到git 工作流并不是那么简单。比如，之前遇到的 清理历史 。百度到的资料很多，重复性也很多，但实践性操作很少，我很难直接理解其所表达的含义。直接望文生义经常得到错误的结论，只能用时间去检验真理了，不然看到的结果都是似懂非懂，最后还是一团糟。 学习git工作流 1. 最简单的使用，不推荐 1.1.创建仓库 $ pwd /home/ryan/workspace/l4git-workflow $ touch readme.md $ ls readme.md $ touch .gitignore $ git

CI/CD with Data: 通过AWS Developer Tools、 Kubernetes和Portworx来实现软件交付Pipeline的数据迁移能力 数据是应用最重要的部分。容器技术让应用打包和部署变得更快更容易。对于软件的可靠交付来说，测试环节变得更加重要。由于所有的应用都包含数据，开发团队需要办法来可靠的控制、迁移、和测试真实的应用数据。 对于一些团队来说，通过CI/CD pipeline来移动应用数据，为了保持合规性和兼容其他一些问题，一直是通过手动方式来完成的，无法有效扩展。通常只能适用于一小部分应用，而且无法在不同环境中迁移。目标应该是运行和测试有状态容器，如同无状态容器一样简单（有状态容器 – 例如数据库或者消息总线，其中运行是被追踪的；无状态容器 – 例如网页前端） 为什么测试场景中“状态-State”十分重要？一个原因是许多bug只会在真实数据的环境下才会产生。例如，你需要测试一个数据库的schema的升级，而一个小的数据集并不能完全代表包含复杂商业逻辑的关键应用。如果你需要进行端到端的完整测试，我们需要能够容易的管理我们的数据和State。 在本篇文章中，我们定义CI/CD Pipeline的参考架构，从而能够达到应用间的自动数据迁移。我们也展示如何配置CI/CD pipeline的步骤。 有状态Pipelines: 需要可迁移的卷 作为持续集成

这节我们来看一下URP下的LitShader。LitShader也是基于物理渲染的，很多方法和属性看过默认管线PBR代码的应该都会很熟悉，我们现在再过一遍，加深一下印象，同时疏通一下以前可能没有掌握的地方。 先看Shader的Properties： // Specular vs Metallic workflow [HideInInspector] _WorkflowMode("WorkflowMode", Float) = 1.0 工作流还是Specular和Metallic。说到这两个流程的区别，其实笔者认为他们只是在不同输入形式同样的算法下产生同样的结果。所以叫工作流，因为材质需要的贴图产出流程是不一样的。但是不同输入的形式其实决定了可控制参数的多少和基于物理自定义效果的程度。 首先看看Metallic Workflow：Metallic工作流的输入是五张贴图（当然并不是每张贴图都是必须的），分别是主纹理、法线、环境遮蔽、金属度、自发光。 对比一下Specular Workflow：Specular工作流输入的是还是五张贴图：分别是主纹理、法线、环境遮蔽、高光贴图、自发光。 通过对比我们发现两个工作流唯一不同的输入就是 金属度贴图vs高光贴图 那么究竟这两种输入方式对于渲染效果有着什么影响呢（其实熟悉PBR的小伙伴都知道，借着URP的机会讲讲PBR~手动滑稽）