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wf從入門到精通系列
【翻譯】wf從入門到精通（第一章）：wf簡介
【翻譯】wf從入門到精通（第二章）：workflow執行時
【翻譯】wf從入門到精通（第三章）：workflow例項
【翻譯】wf從入門到精通（第四章）：活動及workflow型別介紹
【翻譯】wf從入門到精通（第五章）：workflow跟蹤
【翻譯】wf從入門到精通（第六章）：載入和解除安裝例項
【翻譯】wf從入門到精通（第七章）：基本活動的操作
【翻譯】wf從入門到精通（第八章）：呼叫外部方法及工作流
【翻譯】wf從入門到精通（第九章）：邏輯流活動
【翻譯】wf從入門到精通（第十章）：事件活動
【翻譯】wf從入門到精通（第十一章）：並行活動
【翻譯】wf從入門到精通（第十二章）：策略和規則
【翻譯】wf從入門到精通（第十三章）：打造自定義活動
【翻譯】wf從入門到精通（第十四章）：基於狀態的工作流
【翻譯】wf從入門到精通（第十五章）：工作流和事務
【翻譯】wf從入門到精通（第十六章）：宣告式工作流
【翻譯】wf從入門到精通（第十七章）：關聯及本地主機通訊
【翻譯】wf從入門到精通（第十八章）：在你的工作流中呼叫web服務
【翻譯】wf從入門到精通（第十九章）：把工作流發布為web服務
優秀bpm/workflow工作流推薦：agilepoint模型驅動bpm
因為工作關係，我們努力在bpm領域尋找開源產品，很遺憾找不到適合企業使用的。因為公司的業務合作關係，認識了
agilepoint公司的幾個工程師和廣州的銷售陳小姐，對agilepoint的認識比較深入，同時實際接觸和使用了多家商業bpm產品（包括ultimus、k2、ibm bpm、oracle bpm，國內的所謂bpm產品暫不做推薦，因為只是oa級別的而不是bpm，微軟的wf只是乙個workflow框架，和bpm區別很大，如果有足夠的開發預算和時間也可以選擇微軟免費的wf，但我曾在某國企專案中在sharepoint上應用wf，在編碼和測試上簡直就是噩夢）。
一些bpm的比較：
k2技術上較複雜，是基於微軟wf的技術，實施開發**量比較多，不容易上 手，對硬體要求也很高；
ultimus和agilepoint是自成體系世界水平的的較輕量級產品，價效比和易用性很好，我個人更喜歡 agilepoint的envision流程設計器，相當直觀，近百個封裝好的流程控制項使開發和實施異常便捷，agileform實現了自定製表 單，agilepart和agilework擴充套件了定製性，適應性廣泛，它是一款值得信賴的企業級的模型驅動的bpm產品。它以soa模型驅動為運作方 式，能整合多數外部系統，如sap、crm、hr，幫助企業實現以業務為導向的流程架構。流程不論在規劃或是部署階段皆不需編寫程式**，且可於執行期動 態調整的特點，讓流程可順應企業成長需求進而展現商業靈活性。
軟體介紹(software description)
過去牽一髮而動全身的系統整合，往往在企業需求變動中如履薄冰，任何傳送節點或是組織異動，總會造成使用者與it 人員的溝通緊張；往復的修正，更讓資訊人員不勝其擾，也使企業主不容易感受到系統整合的目的以及資料統整所帶來的便捷。
依據bpmi 所制定的規範內容- bpmn，bpm 作為新一代的平台，必須提供乙個圖形的介面來讓技術人員、業務人員以及參與到作業內容的所有流程執行者，明白與知悉作業節點中所應用的表單、動作以及相關 的邏輯。此外，它最好能由該流程轉化為可執行的程式應用：因此，關涉bpm 平台特性的四個重點：動作者、活動、事件、狀態(actors, activities, events and states)，就成為評估bpm平台設計是否優良的關鍵點。而agilepoint模型驅動bpm就是其中的佼佼者。
產品項中包含agilepoint envision、agilepoint developer、agilepoint server、agilepoint enterprise manager 四個元件。
安裝環境
特性(feature)
產品的優勢：
系統架構：
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workflow學習筆記
前段時間需要在乙個專案中用到工作流，因為以前從來沒有接觸過，所以沒辦法，學吧！首先說明一下，寫這個系列的文章只是為了當自己的學習筆記所用，因為是新手，所以錯誤在所難免。如果有什麼不對，還請各位大牛不要拍磚。工作流是一類能夠完全或者部分自動執行的經營過程，它根據一系列過程規則 文件 資訊或任務能夠在不...
c 學習筆記27 常用遍歷演算法
今天學習遍歷演算法。學習目標 演算法簡介 功能描述 函式原型 include using namespace std include include include 普通函式 void print01 int val 函式物件 仿函式 class print02 for each演算法基本用法 vo...
deeplearn學習筆記2 7
day4 1.機器學習的一些歷史和發展 2.幾個典型應用 2.1.關聯規則 2.2.聚類 2.3.樸素貝葉斯和決策樹 2.4.ctr預估和協同過濾 2.5.典型自然語言和影象識別 3.資料分析和機器學習的區別 最大的區別就是資料分析是分析過去的情況，機器學習是 未來的情況 4.機器學習的常見演算法分...