Snaker流程引擎和activity流程引擎对比

时间: 2023-06-04 19:07:22 浏览: 151
这个问题属于技术问题,我可以回答。Snaker流程引擎是一款基于Java开发的工作流引擎,在工作流的各个环节都提供了完整的API进行定制和扩展。Activity流程引擎也是一款开源的工作流引擎,支持BPMN2.0规范,并且提供了流程的定义、执行、监控等完整功能。两款引擎各有优劣,具体使用取决于需求和场景。
相关问题

sneaker球鞋库存管理系统

Sneaker球鞋库存管理系统是一种用于管理球鞋库存的软件系统。它主要包括库存管理、销售预测、采购管理、和销售分析等模块。 首先,库存管理模块是该系统的核心功能之一。它能够实时跟踪球鞋库存信息,包括每一款球鞋的数量、尺码、颜色等详细信息。此外,库存管理模块还能提供库存预警功能,当某款球鞋的库存低于设定值时,系统会自动发出警报,提醒管理员及时补货。 其次,销售预测模块是帮助商家预测销售需求的重要功能。通过对历史销售数据的分析,系统可以准确地预测不同款式、尺码或颜色的球鞋的销售情况。这些预测数据可供商家参考制定采购计划,避免库存积压或断货的问题。 第三,采购管理模块可以帮助商家更好地管理供应链,确保库存充足。这个模块能够自动生成采购订单,并与供应商建立起电子化的订单和发货流程。通过与供应商实时对接,商家可以根据销售预测和库存状况自动计算出需要采购的球鞋数量,实现库存的持续补充。 最后,销售分析模块是用于帮助商家分析销售数据,了解销售趋势和球鞋热卖款式的功能。通过对销售数据的统计和分析,商家可以了解哪些球鞋畅销,哪些款式受欢迎,从而及时调整销售策略,提高库存周转率和盈利能力。 总之,Sneaker球鞋库存管理系统是一套集库存管理、销售预测、采购管理、和销售分析于一体的软件系统,能够有效帮助商家管理球鞋库存,实现库存的科学管理和提高销售效益。

text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']

这是一个包含了10个类别标签的列表,分别对应了服装分类数据集中的不同种类的服装。具体每个标签对应的服装种类如下: 0. t-shirt: T恤 1. trouser: 裤子 2. pullover: 套衫 3. dress: 连衣裙 4. coat: 外套 5. sandal: 凉鞋 6. shirt: 衬衫 7. sneaker: 运动鞋 8. bag: 包 9. ankle boot: 短靴

相关推荐

import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

最新推荐

recommend-type

什么是mysql安装配置教程以及学习mysql安装配置教程的意义

mysql安装配置教程
recommend-type

【光伏预测】基于BP神经网络实现光伏发电功率预测附Matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

onlyoffice搭建及与alist使用的view.html

onlyoffice搭建及与alist使用的view.html
recommend-type

android-support-v7-recyclerview 添加错误

1.Project Structure中添加依赖时,容易添加不进去,所以使用本地添加,将android-support-v7-recyclerview放在对应项目的lib文件中,并add as library。如果在build.gradle中出现implementation files('libs\\android-support-v7-recyclerview.jar')就算是添加成功。 2.在布局文件中使用 androidx 的布局控件,在逻辑代码文件中导入androidx相关包。(取代android.support.v7) 3.在gradle.properties文件中,注释android.enableJetifier=true。(# android.enableJetifier=true) 最新way2:
recommend-type

3款正射影像DOM导入CASS插件(测试通过).rar

3款正射影像DOM导入CASS插件(测试通过),带坐标导入,超实用!
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。