Flowable是一个基于Java的轻量级工作流和业务流程管理(BPM)平台,适用于业务流程的自动化与管理。随着6.8版本的发布,Flowable开始支持国产数据库,如人大金仓和达数据库。本文将详细介绍Flowable 6.8版本如何适配这两种数据库,并提供必要的配置方法和步骤。 Flowable官方框架原本支持多种主流数据库,包括但不限于H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2以及SQL Server。然而,国产数据库如人大金仓和达数据库并未在官方支持范围内,因此需要用户根据具体需求进行适配。 适配人大金仓和达数据库分为几个步骤。需要对Spring Boot集成Flowable的配置做适配。由于Spring Boot对Flowable的整合是默认完成的,所以工作主要集中在国产数据库的适配上。 对于人大金仓数据库,主要步骤包括引入PostgreSQL依赖和配置数据库驱动。具体操作如下: 1. 在项目中引入PostgreSQL的依赖,以确保项目可以正确连接到人大金仓数据库。 ```xml org.postgresql postgresql 42.2.9 ``` 2. 配置数据库驱动信息,包括数据库地址、用户名、密码以及驱动类名等。 ```properties spring: datasource: username: kingbase password: 123456 url: jdbc:postgresql://192.168.124.8:4321/flowable6?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&nullCatalogMeansCurrent=true driver-class-name: org.postgresql.Driver ``` 完成上述配置后,重启服务即可。 而对于达数据库,步骤如下: 1. 引入达数据库驱动和Druid连接池依赖。 ```xml com.dameng DmJdbcDriver18 8.1.2.141 com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.2.8 ``` 2. 配置数据源信息,包括数据库地址、用户名、密码以及兼容模式等。 ```properties server: port: 7081 spring: datasource: username: SYSDBA password: SYSDBA001 url: jdbc:dm://192.168.124.8:30236?compatibleMode=oracle driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource ``` 此外,需要修改Liquibase的源码,以适应达数据库的特性。具体做法是在项目中创建OracleDatabase类,并将代码复制粘贴到该类中。 适配国产数据库到Flowable需要在依赖管理、配置文件调整及可能的源码修改三个方面进行工作。通过上述步骤,可以实现Flowable 6.8与人大金仓和达数据库的顺利适配,并在项目中应用。 此外,文档还提到了Flowable的一些相关技术栈和版本信息,如Spring Boot、Liquibase等,这些都是进行数据库适配时需要参考的技术要素。
2026-01-14 15:41:31 28KB Flowable 国产数据库 人大金仓 Liquibase
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数据库作为国产数据库的重要成员,其连接管理和数据迁移工具在数据库维护和数据交换中扮演着关键的角色。连接管理工具允许用户通过友好的界面或命令行接口高效地建立和管理与达数据库的连接。它可以支持多平台环境,确保各种操作系统下的兼容性和稳定性。同时,它通常提供丰富的功能,包括连接池管理、多线程处理以及连接性能的优化,以满足不同规模应用的性能需求。 数据迁移工具则专注于数据的导入导出和迁移,是数据库管理不可或缺的一部分。达数据库的数据迁移工具通常具备高效的数据传输能力,支持多种数据格式和标准协议,如SQL、CSV等,以适应不同场景下的数据迁移需求。为了保证数据迁移过程的安全性和准确性,这类工具会包含智能的数据验证机制,并提供详细的操作日志和进度信息。此外,该工具还支持数据的批量迁移和在线迁移,极大地提高了数据处理的灵活性和可用性。 达数据库的连接管理与数据迁移工具还可能具备自动化操作的能力,包括定时任务的设置和执行、故障自动恢复机制以及实时监控数据库的运行状态。这些功能不仅使得日常的数据库管理工作变得更加简便,而且大大提升了数据库系统的整体运维效率。 为了保障数据的安全性和完整性,达数据库的工具会包括数据备份与恢复机制。通过提供多种备份策略和恢复选项,确保在遇到系统故障或其他不可抗力因素时,数据的快速恢复和最小化损失。数据备份与恢复的模块通常具有高度的自定义性,允许数据库管理员根据实际业务需求制定合适的备份计划。 在界面设计方面,达数据库的工具通常采用直观易用的设计理念,即使是没有技术背景的用户也能快速上手操作。同时,工具还支持丰富的文档和帮助资源,帮助用户更好地理解各个功能的作用和操作方法。这种设计理念大大降低了企业对数据库管理员专业技能的依赖,提高了企业的运维自主性。 为了满足现代化企业的需求,达数据库的工具也会提供相应的监控和报警功能。通过实时监控数据库的各项性能指标,如连接数、查询响应时间、资源使用率等,及时发现并解决可能影响系统性能和稳定性的潜在问题。当监测到关键指标异常时,系统会自动触发报警,通知管理员采取相应的应对措施。 达数据库的连接管理和数据迁移工具是构建稳定、高效、安全数据库环境的重要工具。它们不仅提供了强大的功能支持,而且在用户体验和系统安全性上也做了大量的优化和创新。随着信息技术的不断发展和数据库应用场景的日益复杂化,这些工具也在不断地进化和升级,以满足日益增长的业务需求。
2026-01-12 15:48:48 861.54MB 达梦数据库
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本文详细介绍了如何使用篡改猴(Tampermonkey)浏览器扩展工具批量自动下载即AI生成的高清图片。首先,用户需要安装篡改猴扩展,并添加特定的脚本。该脚本能够在即AI网页上添加一个下载辅助工具,帮助用户收集高清图片的URL并批量下载。文章还提供了脚本的具体代码和使用方法,包括设置文件名前缀、起始索引和下载延迟等功能。通过这一工具,用户可以轻松管理并下载所需的高清图片,提升效率。 在现代互联网时代,网络自动化工具已经成为提升工作效率的重要手段。其中篡改猴(Tampermonkey)作为一款流行的浏览器用户脚本管理器,能够通过安装特定脚本来增强网页功能,而不再需要手动执行繁琐的任务。本文详细阐述了如何借助篡改猴扩展工具与特定脚本,实现对即AI图片的批量下载。用户首先必须安装篡改猴浏览器扩展,这一过程是自动化下载图片的前提条件。安装完成后,用户接下来的任务是在篡改猴中添加一篇特定的脚本,这将使得在浏览即AI网页时能够出现一个辅助下载工具。 脚本的作用不仅仅是添加下载按钮,它还能够帮助用户进行一系列的图片下载前准备,如自动收集所有高质量图片的URL链接。此外,脚本还支持设定下载过程中的自定义选项,比如文件名前缀、下载起始编号、以及设置下载之间的延迟时间等。这意味着用户可以更加灵活地管理下载过程,确保图片的顺利获取。 本文详细描述了脚本的使用方法,为用户提供了一步一步的操作指南。用户按照指南操作,可以实现快速、高效率的图片下载,极大地节省了时间,特别是对于需要大量图片素材的用户,比如设计师、内容创作者等,这种自动化下载工具无疑提供了巨大的便利。 除了提供操作指南,文章还包含了脚本的具体代码。这对于有一定技术背景的用户来说,不仅可以直接使用,还可以根据自己的需求对脚本进行修改和优化,以便更好地适应个人的工作流程。代码的共享体现了开源精神,鼓励用户共同参与和贡献,以使得脚本功能更加完善。 通过本篇文章提供的方法和工具,用户可以轻松管理并下载所需的即AI图片,这不仅提升了工作效率,也让获取高质量图片的过程变得更加简单。用户无需深入研究复杂的网络爬虫技术,只需要简单的步骤就能达到目的。这种技术的应用,有效地缩短了从需求到实现的时间间隔,充分展示了自动化技术在日常生活中的实际价值。 本文介绍的批量下载即AI图片的方法,是基于篡改猴这一强大的用户脚本管理器。通过文章提供的特定脚本,用户可以非常方便地下载即AI网站上的高清图片。此外,代码的公开共享还促进了技术社区的共同进步,体现了开源文化对于推动技术发展的积极影响。
2026-01-02 22:39:21 8KB 软件开发 源码
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豆包即无水印照片批量下载 1.0(兼容360)
2026-01-02 22:37:24 44KB 浏览器插件
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龙99A破解版win7 。有需要的可以下载。
2025-12-27 09:49:28 2.14MB 梦龙网络计划
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人工智能技术是当今科技发展的重要驱动力之一,它通过模拟人类智能过程,使得计算机能够执行一些通常需要人类智慧才能完成的任务。在众多应用领域中,人工智能模型在图像识别领域的表现尤为突出,尤其是深度学习技术的出现,进一步推动了图像识别技术的发展。VGG16是深度学习领域的一个经典模型,它在图像分类任务上取得了卓越的性能。而kaggle作为一个提供数据竞赛的平台,为研究人员和爱好者提供了一个分享资源、交流思想和解决问题的场所。 在本次介绍的内容中,我们将重点关注如何使用kaggle平台提供的资源,手动搭建VGG16模型,并通过宝可图片数据集来实现五分类任务。宝可图片数据集包含了大量的宝可图片,每张图片都被标记了相应的类别。通过使用这个数据集,我们不仅能够训练模型进行有效的图片识别,还能够对模型的性能进行评估。在这个过程中,我们将会采用预训练的方法,即首先加载VGG16的预训练参数,然后通过在宝可数据集上进行再次训练,使得模型能够更好地适应新的分类任务。 构建VGG16模型的过程可以分为几个关键步骤。需要准备好训练和测试数据集。数据集通常会被分为多个文件夹,每个文件夹包含一种宝可类别的图片。需要对数据进行预处理,包括调整图片大小、归一化等步骤,以保证数据符合模型训练的输入要求。接下来,构建VGG16网络结构,包括卷积层、池化层、全连接层以及softmax输出层。在搭建好网络结构之后,加载预训练的权重参数,并对模型进行微调,使其适应新的分类任务。 微调过程中,通常会调整最后几层全连接层的权重,因为这些层负责将高层次的特征映射到具体的分类结果上。通过在宝可数据集上进行训练,模型会逐步优化这些层的权重参数,从而提高对宝可类别的识别准确性。训练完成后,我们可以使用测试数据集对模型的性能进行评估。通过比较模型输出的分类结果和实际的标签,可以计算出模型的准确率、混淆矩阵等性能指标。 在实际应用中,VGG16模型不仅限于宝可图片的分类,它还可以被应用于其他图像分类任务,如识别不同种类的植物、动物、交通工具等。此外,VGG16模型的设计思想和技术方法同样适用于图像分割、目标检测等其他视觉任务。因此,学习如何使用VGG16模型对宝可图片进行分类是一个很好的入门级案例,有助于掌握更高级的图像识别技术。 随着技术的不断进步,人工智能模型正变得越来越复杂和强大。通过不断研究和实践,我们能够更好地理解模型的工作原理,并将其应用到更多的领域和任务中去。对于希望深入学习人工智能领域的朋友而言,掌握如何手动搭建和训练模型是基本功,而kaggle等竞赛平台则提供了丰富的资源和实践机会,是学习和成长的宝库。
2025-12-23 22:41:28 330.77MB 人工智能
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Nacos是一款由阿里巴巴开源的分布式服务治理和配置中心,它主要功能包括服务发现、配置管理、健康检查等。本主题将深入探讨Nacos如何与达数据库进行适配,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。 达数据库是中国自主研发的一款高性能、高可用性的关系型数据库管理系统,广泛应用于政府、金融、电信等领域。它支持标准SQL,具备良好的数据安全性、稳定性和扩展性。 在Nacos中适配达数据库,主要是为了满足在分布式系统中对数据库的管理和监控需求。以下是一些关键知识点: 1. **驱动兼容**:Nacos支持多种数据库,包括MySQL、Oracle等,因此要让Nacos与达数据库配合,首先需要确保Nacos能够识别并加载达的JDBC驱动。这通常涉及到在Nacos的类路径下添加达的JDBC驱动jar包,并在配置文件中指定正确的驱动类名。 2. **数据库连接配置**:在Nacos的配置文件(如`application.properties`或`application.yml`)中,需要设置数据库的相关连接参数,包括URL、用户名、密码、连接池配置等。例如: ```yaml spring: datasource: driver-class-name: com.dm.jdbc.Driver url: jdbc:dm://localhost:5236/test username: dmuser password: dmuser ``` 3. **服务注册与发现**:Nacos作为服务注册与发现的平台,需要确保达数据库的服务实例能正确注册到Nacos,并且其他依赖达的微服务能通过Nacos找到这些实例。这涉及到配置服务提供者的注册信息和服务消费者的发现机制。 4. **配置管理**:Nacos的核心功能之一是配置管理,可以将数据库的连接信息、业务配置等存储在Nacos上,实现配置的动态更新。在适配达时,确保配置的格式、语法与达数据库兼容,并测试配置的实时更新功能。 5. **健康检查**:Nacos提供了健康检查功能,可以定期检测数据库服务是否正常。在达数据库的场景下,可能需要定制相应的健康检查策略,确保Nacos能够准确判断数据库的状态。 6. **监控与报警**:通过Nacos,可以收集达数据库的性能指标,如QPS、TPS、慢查询等,设置阈值进行报警,帮助运维人员及时发现并处理问题。 7. **适配问题与优化**:在实际使用过程中,可能会遇到Nacos与达数据库的兼容性问题,比如SQL语法差异、事务管理、连接池配置等。这些问题需要根据具体情况进行调试和优化,可能涉及修改Nacos源码或自定义插件。 Nacos适配达数据库是一个涉及到数据库驱动、配置管理、服务发现、健康检查等多个环节的工作。通过合理配置和调整,可以充分利用Nacos的能力来管理和监控达数据库,提升分布式系统的稳定性和可维护性。在实践中,开发者应密切关注两者的兼容性更新,以及社区提供的解决方案,以确保系统的顺畅运行。
2025-12-11 11:08:55 150.26MB nacos
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AI的智能画布功能是一款集成多种AI技术的创新工具,旨在为用户提供一站式的图像创作和编辑体验。该功能支持多图层编辑、局部重绘、一键扩图、图像消除和抠图以及风格统一等操作,适用于数字艺术创作、广告设计、教育与培训及社交媒体内容制作等多种场景。其技术优势包括边缘保持、超清重绘、AI扩图和局部编辑,确保图像质量和细节的完整性。智能画布的用户界面友好,操作简便,适合专业设计师和业余爱好者使用,能够显著提升创作效率和作品质量。 即AI智能画布是一款集成了多种人工智能技术的创新工具,其设计目的是为了提供给用户一个全方位的图像创作和编辑体验。这款工具可以应用于数字艺术创作、广告设计、教育培训和社交媒体内容制作等众多领域,展现出了高度的实用性。 即AI智能画布的核心功能包括支持多图层编辑、局部重绘、一键扩图、图像消除和抠图以及风格统一等功能,每一个功能都是为了满足用户在不同的图像处理场景下的需求。在多图层编辑功能中,用户可以像在Photoshop中一样,通过图层的堆叠和编辑来构建复杂的图像。局部重绘功能则允许用户对图像中的特定区域进行重新绘制,而不影响其他区域的细节。一键扩图技术则可以将低分辨率的图像扩大到高分辨率,而不会产生模糊现象。图像消除和抠图功能则可以帮助用户去除图像中的不必要元素或是提取特定的图像部分。风格统一功能则能够使不同图像之间在视觉上达到一致,满足特定的设计需求。 在技术方面,即AI智能画布的技术优势包括边缘保持、超清重绘、AI扩图和局部编辑等,这些技术的运用确保了处理后的图像具有高质量和细节的完整性。边缘保持技术使得在进行图像编辑时,能够准确识别和保持物体边缘的清晰度。超清重绘技术则提升了图像的分辨率和清晰度,带来了更加细腻的视觉体验。AI扩图技术可以在不损失图像质量的前提下,实现图像的快速放大。局部编辑功能则是对图像中特定区域进行精确操作的技术,保证了编辑区域的自然过渡和和谐统一。 对于用户界面设计,即AI智能画布做到了友好、简便,易于操作。它降低了专业图像处理工具的使用门槛,使得无论是专业设计师还是业余爱好者都能快速上手并使用这一工具。这对于提升创作效率和作品质量具有重要意义,尤其是对于需要大量图像处理的用户来说,大大节省了时间和精力,提高了工作效率。 即AI智能画布以其实用的功能、技术优势和用户友好的界面,成为了图像创作和编辑领域中一个不可多得的工具。它的出现不仅提升了图像处理的效率和质量,也拓宽了图像应用的场景,对于追求高效的现代图像创作者来说,这款工具无疑是一个重要的辅助。
2025-12-02 11:18:21 5KB 软件开发 源码
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Trino-435版本连接达数据库的插件包(即trino-connector,是一组jar包),已编译好,若Trino已经安装好且安装在默认位置,直接将解压后的所有jar包放到/usr/lib/trino/plugin/dameng目录下即可(若无此目录,则手动创建),然后重启Trino就能扩展其dameng-catalog功能。解压密码9个9 为了使Trino数据库管理系统能够与达数据库进行交互和操作,开发了一种专门的连接插件包。这个插件包是为了适配Trino-435版本而设计的,它是一组预编译好的Java归档文件(jar包)。开发者们在设计此插件时充分考虑了与Trino系统的兼容性,确保了插件的无缝集成。 具体来说,这个插件包被命名为trino-connector,通过它可以实现对达数据库的连接和查询。该插件包通过提供必要的数据库驱动和连接协议支持,使得Trino能够识别并操作达数据库系统,从而扩展了Trino的数据源管理能力。 使用这个插件包,用户不需要对Trino的默认安装位置进行修改,因为开发者已经贴心地为其指定了默认的存放路径。这个存放路径位于/usr/lib/trino/plugin/dameng目录下,方便用户快速定位并安装。如果这个目录在默认安装路径下不存在,用户需要手动创建一个。一旦将解压后的jar包放置到这个目录中,接下来的步骤就是重启Trino服务,以便加载新的插件并使新功能生效。 值得注意的是,该插件包在解压时需要输入特定的密码,以保证安全性。解压密码为连续的9个数字9,这一步骤虽然增加了使用复杂性,但同时也为插件包的安全性提供了额外的保障。 此外,这个插件包不仅是一个简单的工具,它还体现了当下数据库技术领域的一个重要发展趋势——信创(信息技术创新)。在当前数字化转型的浪潮中,信创强调了自主可控与创新性,而这个插件包正好满足了这一需求。它不仅能够帮助用户连接新的数据库系统,还能够使企业在数据管理上获得更多的自主权和灵活性。 在技术领域,这种插件包的开发涉及到对Trino内部架构的深入理解,以及对达数据库API的熟悉。开发者必须精确地编写代码,确保各种数据类型的转换和操作符合预期,同时还要处理可能出现的错误和异常情况。这不仅仅是一个插件,它是数据库集成技术的一个重要组成部分,它体现了数据库开发者对于数据整合与操作的深刻洞察。 在这个信息日益数字化的时代,能够整合不同数据库系统的能力变得越来越重要。随着大数据技术的不断进步,如何高效地管理和分析数据,已成为企业竞争力的一个关键因素。因此,Trino连接达数据库的插件包不仅解决了技术集成的问题,也为在数据分析上追求更高效能的企业提供了技术支撑。 企业应用这类插件包,可以快速地将达数据库纳入其数据处理流程,实现数据的高效流通和深度分析。通过这种方式,企业可以更好地挖掘数据价值,快速响应市场变化,增强决策的精准性和时效性。 而对于开发者而言,这样的插件包为他们提供了更多的灵活性和创造力的空间。开发者可以根据自身的业务需求,定制更加复杂和高效的数据处理流程。同时,这种技术的普及也为开发者社区带来了更多的交流和合作机会,促进了开源技术和社区的繁荣。 Trino连接达数据库的插件包是一个专业性极强的技术产品,它不仅在技术上实现了不同数据库系统之间的桥梁,而且在应用层面,为企业提供了强大的数据整合能力。它代表了当前数据库技术领域的一个重要进步,对于那些寻求高效数据管理和深入数据分析的企业来说,这个插件包无疑是一个宝贵的工具。
2025-12-01 10:24:01 18.2MB
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FlinkCDC是Apache Flink中的一个组件,它能够实现对多种数据库的变更数据捕获(Change Data Capture, CDC)。达数据库(DMDatabase)是中国自主研发的高性能数据库产品,广泛应用于政府、金融、交通、医疗等领域。FlinkCDC与达数据库结合,可以实现基于日志的实时数据同步,这对于构建实时数据处理和分析系统具有重要意义。 FlinkCDC支持多种数据库实时数据捕获,但针对达数据库的连接器是特别设计的。在这个场景下,FlinkCDC通过解析达数据库的日志文件来捕获数据变化,能够捕获数据库中数据的插入、更新、删除等操作,并将这些变更实时同步到数据处理系统中。由于采用了基于日志的捕获方式,FlinkCDC能够高效地同步变化,减少对源数据库性能的影响,同时保证数据同步的低延迟和高可靠性。 该技术的实现主要依赖于Flink的任务管理和流处理能力,使得数据能够从达数据库出发,经过CDC层的转换,最终成为可供Flink应用处理的实时数据流。这不仅适用于数据仓库的数据同步,也可以用于构建事件驱动的应用程序,例如实时报表、数据监控、告警等场景。 为了实现这一过程,通常需要在Flink中配置相应的CDC连接器,并设置好与达数据库的连接参数,包括数据库地址、端口、用户名和密码等。一旦配置完成,Flink作业就可以启动并开始从达数据库捕获数据变更,然后进行进一步的数据处理和分析。 在应用层面,FlinkCDC支持JAVA程序和SQL两种方式来进行数据同步。对于开发者来说,他们可以根据自己的熟悉度和项目需求,选择合适的方式来实现数据同步的逻辑。对于JAVA开发者,他们可以通过编写Flink作业来捕获和处理变更数据;而对于使用SQL的用户,Flink也提供SQL查询的接口,简化了数据同步流程。 FlinkCDC与达数据库的结合,为实时数
2025-11-10 16:19:31 341.71MB
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