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  • 并行模式的案例
    2018-05-14 21:15:00
    // 并行流计算:(如:累计100亿数据总和)
    		long startTime = System.currentTimeMillis();
    		LongStream.rangeClosed(0, 10000000000L).parallel().reduce(0, Long::sum);
    		System.out.println("time:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));

    parallel():开启并行操作

    reduce():合并计算

    即:“窃取工作模式”,充分利用资源进行计算。


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    更多精彩 第一时间直达

    640?wx_fmt=jpeg 概念
    Activiti 提供了两种基于子流程的实现:
    • 一种是内嵌子流程:子流程元素 <subProcess>内嵌在主流程元素 <process>之内,只能在该流程中使用该子流程,外部是无法访问到的。这种子流程一般作为局部通用逻辑处理,或者因为特定业务需要,使得比较复杂的单个主流程设计清晰直观。

    • 另一种是调用子流程:首先实现一个流程,在另一个流程中可以调用该流程,通常可以定义一些通用的流程作为这种调用子流程,供其他多个流程定义复用。这种子流程使用 <callActivity>元素来进行调用,间接地嵌入到主流程中,用起来比较方便。

    流程图

    640?wx_fmt=png
    以上是一个公司内部合同评审的内嵌子流程流程图,一个合同的通过是需要经过多个部门的层层审核,最终才得以通过。
    • 销售发起合同评审流程

    • 进入子流程,各个部门根据实际情况进行多级审批

    • 各个部门审批通过,流程结束

    生成子流程

    XML部分代码

    /**	
     * 博客 https://blog.52itstyle.vip	
     */	
    <subProcess id="subprocess" name="合同评审">	
          <multiInstanceLoopCharacteristics isSequential="false" activiti:collection="assigneeList" activiti:elementVariable="assignee">	
            <completionCondition>${nrOfCompletedInstances/nrOfInstances==1}</completionCondition>	
          </multiInstanceLoopCharacteristics>	
          <!--省略相关任务节点代码-->	
    </subProcess>
    • collection:存放集合,集合中可以存任意值,工作流会根据你集合里的值个数,去生成对应的子流程,这里我们存放一级审批的用户ID。

    • elementVariable:节点流程变量,用于在流程图中代替集合中表示当前子流程的变量,对应子流程中第一个任务节点的变量名。

    • completionCondition:完成条件,这里写的表达式如果满足即可流转到下一步。

    发起

    成功发起之后,系统会自动生成集合数量的任务(子流程),然后在每个子流程中设置与业务流程相关的局部变量。
    /**	
     * 博客 https://blog.52itstyle.vip	
     */	
    Map<String, Object> variables = new HashMap<>();	
    //4个部门审核,生成4个流程,集合中获取并存放的是一级评审人	
    List<String> assigneeList= Arrays.asList(new String[] {"1","2","3","4"});	
    variables.put("assigneeList", assigneeList);	
    ProcessInstance in =  runtimeService.startProcessInstanceByKey("contract_review", variables);	
    List<Task> list = taskService.createTaskQuery().processInstanceId(in.getId()).list();	
    System.out.println("任务数量:"+list.size());	
    list.forEach(task -> {	
        /**	
         * 模拟几级审批(正式环境要从配置或者数据库读取),因为这里要清楚每个部门走几级审批逻辑	
         * 变量存放到每个任务节点的全局任务变量中	
         */	
        Random r = new Random();//创建随机种子,Random对象	
        int rank = r.nextInt(3)+1;	
        System.out.println("任务ID:"+task.getId());	
        System.out.println("指派人ID:"+task.getAssignee());	
        taskService.setVariableLocal(task.getId(),"rank",rank);	
    });

    审核

    这里只说几个比较重要的点,大家可以根据自身业务场景处理。
    /**	
     * 博客 https://blog.52itstyle.vip	
     */	
    //获取当前任务	
    Task task = taskService.createTaskQuery().taskId(taskId).singleResult();	
    //获取当前任务Code	
    String taskCode = task.getTaskDefinitionKey();	
    //获取当前任务流转唯一ID	
    String executionId = task.getExecutionId();	
    //获取当前子流程任务变量	
    Object rank = taskService.getVariableLocal(task.getId(),"rank");	
    //认领任务	
    variables.put("approve",rank);	
    taskService.claim(taskId, userId);	
    taskService.complete(taskId, variables);	
    //这里要判断当前子流程是一级审批、如果是二级审批或者三级审批还需要获取下级任务节点	
    task = taskService.createTaskQuery().executionId(executionId).active().singleResult();	
    //指派任务	
    taskService.addCandidateUser(task.getId(),reviewUserId);

    小结

    子流程的概念用途还是比较广泛的,基本上企业内部涉及到多部门合作的流程都有可能用到,这里需要注意的是,由于业务类型不同,每个子流程的相关逻辑判断也可能不同,这就需要在每个子流程中存储流程变量,用于各级流程逻辑判断。
    640?wx_fmt=jpeg
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  • IBM 在互联网医疗领域的定位:怎么样利用数据挖掘和人工智能的技术,从海量的医疗... 计算机处理能力的飞跃发展:Hadoop、Spark这样的并行计算,还是像GPU、FPGA这样的硬件加速发展,计算机的处理能力有了性能上的飞...

        IBM 在互联网医疗领域的定位:怎么样利用数据挖掘和人工智能的技术,从海量的医疗数据中间去挖掘出证据,利用这些证据给患者提供循症的个性化医疗服务。IBM分析了大数据和医疗的关系有多少三点:

    • 一是计算机算的快,算得过来了;二是数据在那,有东西可算了。
    • 计算机处理能力的飞跃发展:Hadoop、Spark这样的并行计算,还是像GPU、FPGA这样的硬件加速发展,计算机的处理能力有了性能上的飞跃发展。
    • 类脑计算芯片:核心想法就完全突破了以前冯诺依曼通过加法器这样的一套计算框架,而是从神经元的角度做一个芯片。
    • 边缘计算:一个芯片上有上百万个神经元与神经元之间的连接,synapses(神经突触)可以达到两亿五千多万个。这样一个非常复杂的芯片功耗非常低,只有70毫瓦。如此的低功耗,去运行模式识别或者deep learning这样的task,然后放在各种各样的传感器上,这就是边缘计算。

        在目前的平台上,IBM通过过去两年的收购,目前有超过2亿美国人的医疗保险数据,有超过1亿美国人的电子病历数据,有超过10亿张的医学影像片子,有美国几十个州的慢性病管理数据,把这些数据关联起来做分析,就会发现非常有价值的,任何单一数据源都无法发现的一些insight或者evidence,可以支持上面各种各样的应用。IBM Watson的多模态医疗数据的分析方法:不管是结构化病历数据、影像数据,还是文本数据、时间序列数据,不同的数据不存在单一的技术能够对所有数据都进行一个很完美的分析,所以目前针对不同类型的数据有不同的分析方法,有些适合用深度学习的方法,有些采用时间序列的方法,有一些适合用回归分析的方法,分类的方法,聚类的方法。IBM Watson对不同类型客户的解决方案:医疗是一个非常复杂的行业,医院、医生、药厂、医疗设备制造商、健康管理机构、医疗保险公司,他们的诉求是不一样的,必须要针对不同类型的客户做出不同的解决方案,可以利用底层的云平台和分析技术。在解决方案里,我们有针对像医院类型的医疗机构的解决方案,包括肿瘤的个性化治疗,Oncologyand Genomics,医院影像(medical imaging)的分析,还有针对药企做新药发现和上市药物有效性、安全性的分析,还有帮助健康管理机构,对常见的慢性病人群(高血压、糖尿病、慢性肾病)以及多种并发性慢病的患者进行管理解决方案,也有帮助医疗保险机构合理地valuedbased care,按照价值来付费,来进行疾病管理。IBM Watson的特点总结如下:

    • 理解:通过自然语言理解(Natural language under-standing)技术,分析所有类型的数据,包括文本、音频、视频和图像等非结构化数据。
    • 推理:通过假设生成(Hypothesis gen-eration),透过数据揭示洞察、模式和关系。将散落在各处的知识片段连接起来,进行推理、分析、对比、归纳、总结和论证,获取深入的洞察以及决策的证据。
    • 学习:通过以证据为基础的学习能力(Evidence based learning),能够从大数据中快速提取关键信息,像人类一样进行学习和认知。并可以通过专家训练,在交互中通过经验学习来获取反馈,优化模型,不断进步。
    • 交互:通过自然语言理解技术,获得其中的语义、情绪等信息,以自然的方式与人互动交流
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  • 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传...
  • 这些流程模式均在BPMN2.0规范中有明确的定义,activiti、flowable、camunda等开源工作流引擎也都支持这些模式,以下重点介绍会签流程、或签流程、分支流程、并行流程这四种流程模式。 一、会签流程 1、适用场景 会签...

    BPM常见的流程模式有:顺序流程、会签流程、或签流程、分支流程、并行流程、子流程、任意流程等,这些流程模式均在BPMN2.0规范中有明确的定义,activiti、flowable、camunda等开源工作流引擎也都支持这些模式,以下重点介绍会签流程、或签流程、分支流程、并行流程这四种流程模式。

    一、会签流程

    1、适用场景

    会签是一种联合审批的特殊审批节点,可理解为一种多人投票机制,一个任务需要多个人同时处理,然后汇总多个人的意见,决定流程下一步该如何执行。流程设计时,若会签审批节点中设置多个参与人,流程运行时,会签节点任务需要多人共同处理,然后汇总多人的处理意见,决定会签节点的处理结果。
    例如:员工发起采购申请,需经过多名领导共同审批后,才决定是否可以采购,只要其中1名领导不同意,便退回申请人。

    在这里插入图片描述

    2、具体规则

    会签分并行会签和顺序会签两种:
    并行会签:指同一个审批节点设置多个人,如ABC三人,三人会同时收到待办,需全部同意之后,审批才可到下一审批节点。
    顺序会签:指同一个审批节点设置多个人,如ABC三人,三人按顺序依次收到待办,即A先审批,A提交后B才能审批,需全部同意之后,审批才可到下一审批节点。

    3、设置方法

    BPMN2.0规范中提供了bpmn:multiInstanceLoopCharacteristics多实例循环的模型定义,activiti、flowable、camunda等开源工作流引擎均支持该属性,云程BPM基于camunda实现,对bpmn:multiInstanceLoopCharacteristics进行了封装,提供了界面可视化配置功能,并支持多人并行会签和多人顺序会签的功能,顺序会签在一些特定的业务场景下是有用的,个别中国特色流程需求有审批顺序的要求。
    在这里插入图片描述

    二、或签流程

    1、适用场景

    一个流程审批节点里有多个处理人,任意一个人处理后就能进入下一个节点。
    例如:员工发起采购申请,提交给多名领导审批,只要有一名领导同意即可提交到下一节点。
    在这里插入图片描述

    2、具体规则

    指同一个审批节点设置多个人,如ABC三人,三人会同时收到审批待办,只要其中任意一人审批即可到下一审批节点。

    3、设置方法

    BPMN2.0规范中提供了bpmn:multiInstanceLoopCharacteristics多实例循环的模型定义,并通过bpmn:completionCondition标签定义多实例完成条件,activiti、flowable、camunda等开源工作流引擎均支持该属性,云程BPM基于camunda实现,对bpmn:multiInstanceLoopCharacteristics和bpmn:completionCondition进行了封装,提供了界面可视化配置功能,配置多人办理规则为“多人任意”即可实现该功能。
    在这里插入图片描述

    三、分支流程

    1、适用场景

    分支流程的适用场景:流程中某个节点后有多个分支节点,根据不同条件执行不同的分支,即不同的数据会走不同的流程路径。
    例如:请假申请,可根据请假天数走不同的审批路径,3天以内请假由人力资源审批,超过3天的请假由公司领导审批。
    在这里插入图片描述

    2、具体规则

    1、分支流程使用【排他网关】,连接在【排他网关】后面的线条,有分流作用,点击线条可设置流转条件;
    2、上一节点点击【提交】后,根据【排他网关】设置按顺序判断所有分支流转条件,出现满足流转条件时,就进入相应的分支节点。
    3、如果不设置,表示无条件限制,会直接进入该节点;如果设置了流转条件,则只有满足条件才会进入该节点;如果所有的条件都不满足,则会流转到设置的默认方向;如果有多个条件满足,则会按设置的条件顺序判断,直到出现第一个满足的条件,就进入该节点。

    3、设置方法

    BPMN2.0规范中提供了bpmn:exclusiveGateway排他网关标签,activiti、flowable、camunda等开源工作流引擎均支持该标签,云程BPM基于camunda实现,严格遵照标准的BPMN2.0网关模型,并提供了界面可视化配置功能。
    在这里插入图片描述

    四、并行流程

    1、适用场景

    并行流程适用场景:流程中某个节点后有多个节点需要并行执行,节点的处理人需同时收到流程待办,各自处理待办,当所有分支线上的节点都执行后,流程才进入到下一个节点。
    例如:员工提交请假申请,同时送部门经理和人力资源部审批,需要部门经理和人力资源全部审批通过后,才算流程审批通过。
    在这里插入图片描述

    2、具体规则

    1、【并行网关】必须成双使用,连接在【并行网关】后面的线条,才有并流作用;
    2、上一节点点击【提交】后,无论线条是否设置条件,都自动进入所有的分支节点。当所有分支都执行后,才进入这些分支同时连接的下一个节点;

    3、设置方法

    BPMN2.0规范中提供了bpmn:parallelGateway并行网关标签,activiti、flowable、camunda等开源工作流引擎均支持该标签,云程BPM基于camunda实现,严格遵照标准的BPMN2.0网关模型,并提供了界面可视化配置功能。
    在这里插入图片描述

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