基于 Activiti 的工作流引擎 openwebflow

码农软件 · 软件分类 · 工作流引擎 · 2019-09-27 10:12:20

软件介绍

OpenWebFlow是基于Activiti(官方网站http://activiti.org/)扩展的工作流引擎,它扩展的功能包括:

  • 完全接管了Activiti对活动(activity)权限的管理。Activiti允许在设计model的时候指定每个活动的执行权限,但是,业务系统可能需要根据实际情况动态设置这些任务的执行权限(如:动态的Group)。OpenWebFlow完全实现了与流程定义时期的解耦,即用户对活动的访问控制信息单独管理(而不是在流程定义中预先写死),这样有利于动态调整权限,详见自定义活动权限管理;

  • 完全接管了Activiti对用户表(IDENTITY_XXX表)的管理。在标准的工作流定义中,每个节点可以指定其候选人和候选用户组,但是比较惨的是,Activiti绑架了用户信息表的设计!这个是真正致命的,因为几乎每个业务系统都会属于自己的用户信息结构(包括User/Group/Membership),但不一定它存储在Activiti喜欢的那个库中,表的结构也不一定一样,有的时候,某些信息(如:动态的Group)压根儿就不采用表来存储。OpenWebFlow剥离了用户信息表的统一管理,客户程序可以忘掉Activiti的用户表、群组表、成员关系表,详见自定义用户成员关系管理;

  • 允许运行时定义activity!彻底满足“中国特色”,并提供了安全的(同时也是优雅的)催办、代办、加签(包括前加签/后加签)、自由跳转(包括前进/后)、分裂节点等功能;

支持与致谢

本文地址:https://www.codercto.com/soft/d/15501.html

推荐系统与深度学习

推荐系统与深度学习

黄昕、赵伟、王本友、吕慧伟、杨敏 / 清华大学出版社 / 2019-1-1 / 65.00元

本书的内容设置由浅入深,从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者,还是有一定经验的从业人员,相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍,本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术,包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用,并给出了相关的实践代码;除了在算法层面讲解推荐系统的实现,还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建.一起来看看 《推荐系统与深度学习》 这本书的介绍吧!

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