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Activiti 学习笔记第九篇：并行网关(parallelGateway)

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简介：
本篇文章是《Activiti学习笔记》系列的第九篇，主要介绍了Activiti工作流引擎中的并行网关（parallelGateway）的概念、使用场景及其配置方法。通过实例解析了如何实现流程分支的并发执行，并提供了实践建议和注意事项。适合初学者快速掌握Activiti中并行任务处理的关键技巧。 Activiti 学习笔记九：并行网关(parallelGateWay)

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  • Activiti 学习笔记第九篇：并行网关(parallelGateway)
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    本篇文章是《Activiti学习笔记》系列的第九篇，主要介绍了Activiti工作流引擎中的并行网关（parallelGateway）的概念、使用场景及其配置方法。通过实例解析了如何实现流程分支的并发执行，并提供了实践建议和注意事项。适合初学者快速掌握Activiti中并行任务处理的关键技巧。 Activiti 学习笔记九：并行网关(parallelGateWay)
     
  • Activiti 学习笔记第八篇：排他网关（ExclusiveGateWay）
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    本篇文章为《Activiti学习笔记》系列之一，主要讲解了Activiti工作流引擎中的排他网关（Exclusive GateWay）的概念、作用及其使用方法。通过实例详细解释了如何利用条件表达式实现流程分支的选择与合并，帮助读者深入理解其在复杂业务场景下的应用价值。 Activiti 学习笔记八：排他网关（ExclusiveGateWay）。
     
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    本篇文章为《Activiti学习笔记》系列之七，专注于解析Activiti工作流引擎中的“连线”概念，即SequenceFlow，详细介绍其在流程定义中的作用与实现方式。 Activiti 学习笔记七：连线（SequenceFlow）
     
  • Struts2学习笔记第九篇（第9讲：Struts2的校验框架续）
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    本篇文章为《Struts2学习笔记》系列之九，主要内容是继续探讨和讲解Struts2框架中的校验功能。通过实例详解如何使用该框架进行数据验证，帮助开发者提高开发效率与代码质量。 Struts2是一个强大的Java web开发框架，它极大地简化了MVC（模型-视图-控制器）应用程序的构建。在第九讲中，我们将深入探讨Struts2的校验框架，这是一个非常重要的功能，有助于确保输入数据的准确性和完整性，并防止非法数据导致系统异常。 传统的Java Web开发通常在服务器端进行数据验证，如Servlet或Action类中执行这种操作既不高效也不易于维护。而Struts2通过提供声明式和编程式的验证方式使这一过程更为简洁灵活： 1. **声明式验证**：开发者可以在Action类的属性上使用注解定义字段的验证规则，例如`@RequiredFieldValidator`用于检查是否为空，`@SizeFieldValidator`限制长度等。这些注解使得代码更易读、易于管理。 2. **编程式验证**：Struts2支持通过实现Validator接口来自定义复杂的验证逻辑，这种方式适合处理复杂场景但通常需要编写更多的代码量。 3. **配置文件验证**：在大型项目中常用XML配置文件来定义各种字段的校验规则。这种分离的方式便于维护，并且可以使Action类更加简洁。 当数据验证失败时，Struts2会自动将错误信息添加到ActionContext中并通过OGNL表达式显示于JSP页面上，开发者可以自定义这些消息以提供更好的用户体验。 此外，在Struts2中的`ValidationInterceptor`拦截器负责执行所有必要的校验工作。如果输入不符合要求，则不会调用Action方法而是直接跳转至错误页面处理用户反馈信息。 动态方法调用特性允许即使在不确定的方法名称下也能进行数据验证，这对于复杂的业务逻辑非常有用。 同时Struts2支持与如Hibernate Validator或JSR-303等外部库集成来增强其校验功能，并且提供国际化支持以适应不同语言环境下的开发需求。 总之，掌握并熟练使用这一框架对于提高Java Web应用的效率和质量至关重要。在实际项目中结合源码阅读及工具的应用将帮助开发者更好地理解和运用这些知识。
     
  • Activiti 学习笔记之六：流程执行的历史记录
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    简介：本文为《Activiti学习笔记》系列之一，主要探讨如何获取和管理Activiti工作流引擎中流程实例的历史执行记录。通过详细讲解历史记录的相关概念、API及其应用示例，帮助读者深入理解并有效利用Activiti的这一强大功能。 Activiti 学习笔记六：流程执行历史记录。
     
  • RocketMQ学习笔记：黑马篇
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    《RocketMQ学习笔记：黑马篇》是一份专为初学者设计的学习指南，通过深入浅出的方式介绍了RocketMQ的核心概念、工作原理及实战应用技巧。适合对消息中间件感兴趣的开发者阅读和参考。 RocketMQ是阿里巴巴开发的一款开源消息中间件，在经历了包括双十一在内的高并发场景考验后，能够处理海量级别的消息传输任务。自2016年捐赠给Apache基金会以来，它已经成为一个顶级项目，并在阿里云上提供商业版本。 一、什么是RocketMQ？ RocketMQ是一种基于发布-订阅模型的消息传递工具，支持高吞吐量、低延迟、高可用性以及可扩展性和可靠性的消息传输。其客户端包括Java、C++、Python和Go等多种语言版本，以适应不同的应用场景需求。 二、安装与配置RocketMQ 安装和启动RocketMQ需要下载软件包并设置环境变量后依次开启NameServer和Broker服务端程序。注意务必先运行NameServer再启动Broker，否则无法成功初始化系统。 三、快速运行RocketMQ 要迅速测试RocketMQ的功能，请首先启动NameServer及Broker，然后执行发送消息与接收消息的操作。同样地，在尝试任何操作之前必须确保所有必要的组件均已正确部署并处于活动状态。 四、RocketMQ的组成部分 主要组件包括：管理Broker列表和主题信息的NameServer；存储和转发消息至相应目的地的Broker服务端；向系统提交新数据记录的消息生产者（Producer）；从Broker获取所需数据的消息消费者（Consumer）。 五、启动NameServer 要运行NameServer，首先需要下载RocketMQ软件包并解压它。之后设置环境变量，并执行相关命令来激活该组件。 六、启动Broker 同样地，在部署和启用Broker之前也需要进行安装及配置步骤。按照官方指南操作以确保所有依赖项都已准备好并且服务能够正常运行。 七、通过命令行快速验证RocketMQ功能 可以通过发送消息，接收消息以及检查队列状态等基本指令来测试系统的完整性和响应时间等功能特性。 八、关闭RocketMQ服务 停止Broker和NameServer时应遵循特定顺序：先终止Broker进程再停用NameServer。这样可以保证所有活动被正确清理并且没有残留连接或数据需要处理。 九、集群架构设计 在大规模部署中，RocketMQ支持多种集群配置选项如主备模式（Master-Slave）和平等伙伴模型（Peer-to-Peer）。每种方案都有助于提高系统的可靠性和性能表现。 十至二十六章涵盖了消息传递机制、存储结构、发送和接收策略以及故障恢复机制等内容。这些章节深入探讨了RocketMQ的核心特性和最佳实践，为开发者提供了详尽的参考指南以帮助他们充分利用该平台的能力来构建稳定高效的应用程序。
     
  • Android学习笔记第十篇——实现新闻列表
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    本篇文章是《Android学习笔记》系列的第十篇，主要内容是如何在Android应用中实现和展示新闻列表功能。通过该教程的学习，读者可以掌握如何从网络获取数据，并将其以列表形式显示给用户。文中详细介绍了相关的代码编写及调试技巧。适合有一定基础的Android开发者深入学习。 【第一部分】历史文章：Android学习笔记（一）——创建第一个Android项目；Android学习笔记（二）使用android studio基本控件及布局实现图片查看器功能；Android学习笔记（三）在android studio中为CheckBox自定义样式，例如更换复选框左侧的勾选项图像；Android学习笔记（四）介绍如何在Activity页面间进行跳转并传递值；Android学习笔记（五）——讲解Toast提示、Dialog对话框和Menu菜单的应用方法；Android学习笔记（六）——演示如何定制ListView布局以及使用AsyncTask异步任务处理后台操作；Android学习笔记（七）——探讨数据存储方式，包括共享参数Share的运用。
     
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    本篇为Allegro学习笔记系列之六，专注于讲解热风焊盘的设计与应用技巧，帮助读者掌握高效、准确地创建和使用热风焊盘的方法。 Allegro学习笔记之六——热风焊盘
     
  • 【PyTorch学习笔记】第21篇：nn.RNN与nn.RNNCell的应用
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    本篇文章为《PyTorch学习笔记》系列之二十一，主要讲解了如何使用PyTorch中的nn.RNN和nn.RNNCell进行序列建模，并通过实例演示其应用。 这节学习PyTorch的循环神经网络层nn.RNN以及循环神经网络单元nn.RNNCell的一些细节。 1. nn.RNN涉及的Tensor 在PyTorch中，nn.RNN的数据处理方式如下：每次向网络输入batch个样本，每个时刻处理的是该时刻对应的batch个样本。因此，xt（即输入数据）是形状为[batch, feature_len]的张量。例如，如果有3句话，每句包含10个单词，并且每个单词用一个长度为100的向量表示，则seq_len等于10，而batch大小为3。