@[toc] 上篇文章鬆哥和大家分享了 Flowable 中的 ReceiveTask,這只是流程中任務的一種,今天我們就一起來看另外一個更為常見的 Task--UserTask。 UserTask 看名字就知道,需要人工干預,而人工處理的方式有很多種,我們可以設置節點是由哪個用户處理,也可以設置是由哪個用户組來處理(相當於是由哪個角色來處理),今天這篇文章我主要和大家分享設置用户的三種方式
背景 緩存是用來做性能優化的好東西,但是,如果用不好緩存,就會產生一系列問題: 為什麼我的頁面顯示的還是老版本 為什麼我的網頁白屏 請刷新下網頁 ... 以上問題大家或多或少都遇到過,歸根結底是使用緩存的姿勢不對,今天,我們就來一起了解下瀏覽器是如何進行緩存的,以及我們要怎樣科學的使用緩存 瀏覽器的緩存機制 1. 什麼是瀏覽器緩存? 簡單説,瀏覽器把 http 請求的資源保存到本地
近期,火絨安全實驗室攔截到一批攜帶病毒的“小馬激活工具”。病毒啓動後會從遠程服務器上下載惡意配置信息,並執行靜默安裝軟件的惡意行為。推廣的軟件包括“360”、“2345”系列軟件以及“騰訊電腦管家”等其他軟件,不排除後續下發其他惡意配置的可能。火絨安全軟件可查殺該病毒;【軟件安裝攔截】功能可攔截被推廣的軟件。 被推廣的軟件 病毒查殺圖 通過百度搜索“激活工具”發現,排名
在之前的案例中,鬆哥和大家舉例最多的 Task 主要是 UserTask 和 ServiceTask,ReceiveTask 雖然也和大家提過但是沒有仔細講過,今天我們就來捋一捋 ReceiveTask 在 Flowable 中到底怎麼玩。 1. 使用場景 接受任務(Receive Task),接觸過 Flowable 的小夥伴應該是見過或者聽説過,它的圖標如下圖: ReceiveTask 可以
不知道小夥伴們有沒有留意過,在 Flowable 流程圖的繪製過程中,我們可以編寫一個名為 dataObject 的元素,這個元素可以指定變量的 id、名稱以及數據類型等各種屬性,並且在流程實例啓動的時候,會自動將 dataObject 元素的信息轉換為流程實例變量,這個東西也蠻好玩的,今天鬆哥就帶領小夥伴們來捋一捋 Flowable 中的 dataObject。 1. 添加 dataObject
1 背景 我們平時會寫各種各樣或簡單或複雜的sql語句,提交後就會得到我們想要的結果集。比如sql語句,”select * from t\_user where user\_id 10;”,意在從表t\_user中篩選出user\_id大於10的所有記錄。你有沒有想過從一條sql到一個結果集,這中間經歷了多少坎坷呢? 2 SQL引擎 從MySQL、Oracle、TiDB、CK,到Hive、HBa
MacBook安裝pip和Django MacBook系統自帶了python #查看python版本 python -V #顯示如下: Python 2.7.16 #安裝pip sudo easy_install pip #查看pip版本 pip --version #回顯如下: pip 19.2.3 from /Library/Python/2.7/site-packages/pip-19.
今天來和小夥伴們聊一聊流程的掛起和激活。 這塊實際上涉及到兩部分內容: 流程定義的掛起和激活。 流程實例的掛起和激活。 一個定義好的流程,如果掛起了,那麼就無法據此創建新的流程。 一個流程實例如果掛起了,那麼就無法執行流程中的任務。 小夥伴們注意區分這兩個概念(看了前面幾篇文章的小夥伴,應該對於這兩個概念不在話下了)。 我們分別來看。 1. 流程定義的掛起與激活 1.1 查詢是否掛起 對於
開始前的思考 我真的喜歡搞安全嗎? 我想通過安全賺錢錢? 我不知道做什麼就是隨便? 一輩子做安全嗎? \ 這些不想清楚會對你以後的發展很不利,與其盲目的學習web安全,不如先做一個長遠的計劃。否則在我看來都是浪費時間。 【Web安全學習路線資料】 首先你得了解Web Web分為好幾層,一圖勝千言: 事實是這樣的:如果你不瞭解這些研究對象是不可能搞好安全研究的。 這樣看來,Web有八層
需要對不同數據庫中的表進行聯表查詢,這種問題在單機器中很難見到,一般不會把系統分成多個庫,頂多是分表,微服務或分佈式中比較常見,但此次確實遇到,提供一個簡單的實現思路,框架為springboot。 在application.peoperties中配置好兩個數據源。兩個庫分別為db1和db2 spring.datasource.cardbag.jdbcUrl=jdbc:mysql://
在今年8月26日 jQuery 終於是更新了一個 3.6.1 維護版本,距離上一個版本發佈時間已過去一年零五個月之久,其維護者表示接下來主要考慮修復聚焦與失焦(focus blur)的問題以及一些難以捉摸的邊緣情況,可能是歷史原因,jQuery 中與焦點有關的地方都很難改變,團隊從未完全正確地修復,所以他們暫時保留這些內容,並將在未來解決,特別是因為這些更改最終可能需要發佈一個新的主要版本。 所
最新swiper使用記錄 swiper中文API swiper英文版API 建議看此API "vue": "^3.2.37" "swiper": "8.3.2" 安裝 npm i swiper 在組件中導入swiper import { Swiper, SwiperSlide } from "swiper/vue"; // 這是分頁器和對應方法,swiper好像在
0.1、索引 https://waterflow.link/articles/1664943418972 文中提到的垃圾回收算法是基於go1.16之後的,讓我們直接進入正題吧。 1、什麼時候需要垃圾回收? Go 更喜歡在堆棧上分配內存,因此大多數內存分配最終都會在棧上。 這意味着 Go 每個 goroutine 都有一個堆棧,並且在可能的情況下,Go 會將變量分配給這個堆棧。 Go 編譯器試圖通
牛客網高頻算法題系列-BM16-刪除有序鏈表中重複的元素-II 題目描述 給出一個升序排序的鏈表,刪除鏈表中的所有重複出現的元素,只保留原鏈表中只出現一次的元素。 原題目見:BM16 刪除有序鏈表中重複的元素-II 解法一:鏈表遍歷 首先,考慮特殊情況,如果鏈表為空或者只有一個結點,不會有重複的元素,返回原鏈表。 否則,遍歷鏈表判斷是否有重複元素,處理過程如下: 首先,因為頭
本文以Jest測試框架為例子,介紹常用的api和用法 安裝 第一種:創建項目的時候勾選 Unit Testing,後續選擇 Jest 第二種:在項目根目錄執行 vue add @vue/cli-plugin-unit-jest 常用api describe:創建測試分組 test(別名:it):創建測試用例 expect:提供各種方法判定測試結果是否符合預期 匹配函數 toBe: 值類型判斷相等
在 Web 開發中,當我們處理文件時(創建,上傳,下載),經常會遇到二進制數據。另一個典型的應用場景是圖像處理。 與其他語言相比,JavaScript 中的二進制數據是以非標準方式實現的。 1. 創建二進制數據 基本的二進制對象是 ArrayBuffer —— 對固定長度的連續內存空間的引用。 let buffer = new ArrayBuffer(16); // 創建一個長度為 16 的 bu
首發於碼匠官方博客 全文 2003 字 閲讀時間約 6 分鐘 讓後端一鍵轉型全棧開發的完美工具 低代碼開發工具正在日益變得強大,它正不斷彌合着前後端開發之間的差距。對於後端來説,基於低代碼平台開發應用時,完全不用擔心前端的打包、部署等問題,也不用學習各種框架(Vue、React、Angular等等),甚至不需要掌握 HTML 或 CSS。 低代碼工具易於操作,旨在將開發數據看板、自定義
當年懵懂無知的我被問到這個問題時,腦袋一片空白,因為我一度認為forEach可能只是為了方便書寫所創造出來的語法糖,在業務代碼中也經常使用,但沒有思考過它存在的問題,本文旨在記錄自己的心路歷程,拋磚引玉,如果對你有所幫助那就更好啦。 那麼回到標題,首先forEach是不能使用任何手段跳出循環的,為什麼呢?繼續往下看。 我們知道forEach接收一個函數,它一般有兩個參數,第一個是循環的當前元素,第
一、初級使用 - 直接生成隨機模擬數據 直接以一個接口常見的返回格式為例: Mock.mock(data); let data = { code|1: [0, 1001, 1002, 1003], // 從數組中隨機取一個值 message: '', data: { "data|length": [ // 按下邊的字段格式生成一個長度為 length 的數組
文章目錄: ①、拋出問題 ②、給出結論 ③、論證問題 ④、 和 % 運算效率對比 相信對 JDK 源碼感興趣的小夥伴,HashMap 的源碼你一定不要錯過,裏面有很多精妙的設計,也是面試的常用考點,本文我會點出一些。 但是我不詳細介紹 HashMap 源碼,想了解的可以看我之前的文章,本篇文章主要是給大家解惑幾個問題。 1、拋出問題 1.1 為什麼 HashMap 的
上一篇內容中,我們瞭解了什麼是 Faiss,以及如何將文本內容轉換為向量數據。本篇文章中,我們來使用 Faiss 實現向量檢索功能。 使用 Faiss 實現最簡單的向量檢索功能 接下來,我們將使用 Faiss 實現一個小功能,針對哈利波特小説全集內容,接觸向量檢索技術,完成相似內容搜索的功能。與我們使用 “CTRL+F” 或者把數據倒入 MySQL,使用 “%LIKE%” 去進行全文匹配不同,我們
作者:張佐瑋(佑禕) 背景介紹 K8s 為集羣資源提供了良好的抽象,用户可以直接根據應用的資源需求填寫容器資源規格,這種方式有效提升了集羣資源的管理效率。然而,一直以來,容器資源規格填寫的難題一直都讓應用管理員們無法擺脱,過高的資源規格會導致資源浪費,而過低的規格又會為應用帶來潛在的穩定性風險。 往期文章《資源畫像,讓容器資源規格的填寫不再糾結》中我們介紹了阿里雲容器服務 Kubernetes 版
在數據分析中,我們一般不會像前幾篇文章那樣自己創造數據,而是需要利用外部數據。本篇要解決兩個問題: 如何將外部數據導入,並轉換為 DataFrame? 如何將 DataFrame 導出為常用的文件格式? 4.1 讀取文本數據 本篇文章用到的數據,可以從 GitHub 上下載:https://github.com/wesm/pydat... 4.1.1 csv 數據:處理標題行 我們可以從
上一篇我們瞭解了 NumPy 的基本功能,本篇引入一個新的 python 數據處理庫——pandas。 NumPy 更適合處理統一的數值數組數據。Pandas 是基於 NumPy 數組構建的,專門處理表格和混雜數據。接下來,讓我們來了解一下 pandas 的基本使用吧。 首先讓我們導入 pandas 庫: import pandas as pd import numpy as np # 後續也會