K2 Blackpearl: 流程平台详解与功能亮点

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"K2 Blackpearl 产品白皮书提供了对该流程平台的全面介绍,涵盖了其主要功能、设计工具、后台管理和统计分析工具。这款由SourceCode公司开发的BPM产品基于微软.NET技术,尤其与微软生态系统如Exchange Server、SharePoint Server等紧密集成。K2 Blackpearl支持多种数据库系统,并具备丰富的流程功能,如动态路由、子流程呼叫和任务自动提醒等。" K2 Blackpearl 是一款强大的业务流程管理(BPM)解决方案,由美国SourceCode公司研发,专注于提供灵活且高效的企业流程自动化。它利用微软的技术栈,包括Windows Workflow Foundation (WWF)、Windows Communication Foundation (WCF) 和 Windows Presentation Foundation (WPF),确保与微软的产品无缝协作,同时兼容各种数据库平台,如SQL Server、Oracle、DB2和Informix。 在功能方面,K2 Blackpearl的核心亮点包括: 1. **动态路由**:允许根据表单数据和预设条件动态地分配任务,确保流程适应不断变化的业务需求。 2. **流程类型支持**:支持串行流程、并行流程、串并混合流程,以及子流程的嵌套,满足不同复杂度的业务场景。 3. **任务管理**:具备任务超时处理机制,可以设置自动提醒,提高工作效率,减少人为错误。 4. **流程跟踪与回溯**:提供流程跟踪功能,便于监控和审计,同时允许在必要时回溯到流程的任一阶段,便于问题排查和改进。 5. **流程动态维护**:允许在运行时修改流程,无需停机,增强了系统的灵活性和适应性。 6. **表单设计工具**:K2 Blackpearl的表单设计工具帮助企业快速创建和定制符合业务需求的交互式表单,提升用户体验。 7. **后台管理功能**:提供全面的后台管理工具,便于管理员监控系统性能,配置安全策略,以及管理用户和权限。 8. **统计分析工具**:通过数据分析和报表功能,帮助企业了解流程执行情况,优化流程效率,支持决策制定。 K2 Blackpearl不仅是一个流程引擎,更是一个全面的流程平台,旨在通过自动化和优化企业的核心流程,提高运营效率,降低管理成本,并促进跨部门协作。其与微软生态系统的深度集成,使得已经在微软技术栈上的企业能够轻松地整合K2 Blackpearl,进一步提升IT基础设施的价值。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

2023-05-25 上传