RuoYi-Vue-Flowable 二次审批
时间: 2025-01-16 12:02:02 AIGC 浏览: 93
### 关于 RuoYi Vue Flowable 中实现二次审批的方法
在构建复杂业务流程时，多级审批是一个常见的需求。对于 RuoYi-Vue 和 Flowable 的组合而言，可以通过配置工作流模型来实现二次审批功能。
#### 配置工作流模型以支持二次审批
为了设置二次审批，在 BPMN 文件中需设计两个连续的人工任务节点[^1]：
```xml
<process id="twostepApprovalProcess">
<!-- 定义第一个审批 -->
<userTask id="firstApproval" name="First Approval Task"/>
<!-- 定义第二个审批 -->
<userTask id="secondApproval" name="Second Approval Task"/>
<!-- 连接线 -->
<sequenceFlow sourceRef="startEvent" targetRef="firstApproval"/>
<sequenceFlow sourceRef="firstApproval" targetRef="secondApproval"/>
</process>
```
上述 XML 片段展示了如何通过 BPMN 来定义两次人工审核的任务序列。每次审批都由独立的 `userTask` 表达，并且这些任务按照顺序执行。
#### 设置候选人或候选组
为了让特定用户或角色能够参与某次审批过程，可以为每个 `userTask` 添加 `candidateUsers` 或者 `candidateGroups` 属性[^2]:
```xml
<!-- 第一次审批指定给部门经理 -->
<userTask id="firstApproval" name="Department Manager Review"
flowable:assignee="${departmentManager}">
...
</userTask>
<!-- 第二次审批交给财务主管 -->
<userTask id="secondApproval" name="Finance Director Review"
flowable:assignee="${financeDirector}">
...
</userTask>
```
这里使用了 `${}` 占位符语法指向具体的变量名，实际应用中应根据实际情况调整占位符的内容。
#### 前端页面展示待办事项列表
当后台成功部署并启动带有多个审批阶段的工作流实例之后，前端应当提供相应的界面让用户查看自己的待办事宜。这通常涉及到调用 REST API 获取当前用户的任务列表[^3]。
```javascript
// 使用axios发起请求获取当前登录人的代办任务
import axios from 'axios';
async function fetchTodoList() {
try {
const response = await axios.get('/actuator/tasks');
console.log(response.data);
return response.data;
} catch (error) {
console.error('Error fetching todo list:', error);
}
}
```
此 JavaScript 函数利用 Axios 库向服务器发送 GET 请求，从而检索到所有分配给当前登录者的未完成任务项。
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描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例，这是生物物理神经建模中常见的模型，用于模拟动作电位的产生和传播。
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该研究的实现工具选用了C/C++程序语言。这表明了研究的复杂性和对性能的高要求，因为C/C++在科学计算领域内以其高效性和灵活性而广受欢迎。
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为了能够运行该项目，需要满足一系列软件要求：
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1. Leaflet.Graticule插件的使用目的和功能：该插件的主要作用是在基于Leaflet.js库的地图上绘制经纬度网格线。这可以帮助用户在地图上直观地看到经纬度划分，对于地理信息系统（GIS）相关工作尤为重要。
2. 插件的构造函数和参数：`L.graticule(options)`是创建Graticule图层的JavaScript代码片段。其中`options`是一个对象，可以用来设置网格线的显示样式和间隔等属性。这表明了插件的灵活性，允许用户根据自己的需求调整网格线的显示。
3. interval参数的含义：`interval`参数决定了网格线的间隔大小，以度为单位。例如，若设置为20，则每20度间隔显示一条网格线；若设置为10，则每10度显示一条网格线。这一参数对于调节网格线密度至关重要。
4. style参数的作用：`style`参数用于定义网格线的样式。插件提供了自定义线的样式的能力，包括颜色、粗细等，使得开发者可以根据地图的整体风格和个人喜好来定制网格线的外观。
5. 实例化和添加到地图上的例子：提供了两种使用插件的方式。第一种是直接创建一个基本的网格层并将其添加到地图上，这种方式使用了插件的默认设置。第二种是创建一个自定义间隔的网格层，并同样将其添加到地图上。这展示了如何在不同的使用场景下灵活运用插件。
6. JavaScript标签的含义：标题中“JavaScript”这一标签强调了该插件是使用JavaScript语言开发的，它是前端技术栈中重要的部分，特别是在Web开发中扮演着核心角色。
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AMEF图像去雾技术：Matlab实现与应用
AMEF（Artificial Multi-Exposure Fusion）方法是一种用于图像去雾的技术，其核心思想是将多张曝光不足的图像融合成一张清晰无雾的图片。在讨论这个技术的Matlab实现之前，让我们先了解图像去雾和多重曝光融合的背景知识。
图像去雾技术的目标是恢复在雾中拍摄的图像的清晰度，增强图像的对比度和颜色饱和度，使得原本因雾气影响而模糊的图像变得清晰。这种技术在自动驾驶、无人机导航、视频监控、卫星图像处理等领域有着重要的应用。
多重曝光技术源自摄影领域，通过拍摄同一场景的多张照片，再将这些照片通过特定算法融合，获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用，例如增加图片的动态范围，提升细节和亮度，消除噪点等。
在介绍的AMEF去雾方法中，该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合，以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题，因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。
在Matlab代码实现方面，AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中，clip_range是一个重要的参数，它决定了在去雾处理过程中，对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中，该参数被设定为c=0.010，但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节，但同时也可能引入更多噪声，因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。
AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章，题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时，该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作，题目为“Exposure Fusion”。因此，如果读者在实际应用中使用了这段代码，适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。
此外，标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神，允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性，鼓励了更广泛的研究和应用。
从压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目，其主分支被标识为“master”，这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本，也是用户在使用时应该选择的版本。
总的来说，AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案，能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像，这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
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