文章目录前言一、流程附件二、从数据库中找到附件地址三、编写后端代码1.文件实体类2.流程帮助类3.发送邮件帮助类4.文件帮助类5.流程附加操作文件总结前言在泛微的流程开发当中，有些流程的数据、附件要上传到其它平台，与其它平台相互集成对接，一般是在写Action事件时，就会自动把数据及附件上传到其它平台，以下内容是经过正常使用获取流程附件的业务一、流程附件示例：泛微OA中流程附件二、从数据库中找到附件地址三、编写后端代码

1AntVX6是AntV旗下的图编辑引擎，提供了一系列开箱即用的交互组件和简单易用的节点定制能力，方便我们快速搭建DAG图、ER图、流程图等应用。XFlow是基于X6图编辑引擎、面向React技术栈用户的专业图编辑应用级解决方案,帮助您轻松开发复杂的图编辑应用。目前已经在蚂蚁大数据/人工智能场景中深度打磨验证#AntV首页，关注X6|XFlowhttps://antv.vision/zh#样例https://x6.antv.vision/apps/dag/#X6https://x6.antv.vision/zh#XFlowhttps://xflow.antv.vision/zh-CN/2jsp

1AntVX6是AntV旗下的图编辑引擎，提供了一系列开箱即用的交互组件和简单易用的节点定制能力，方便我们快速搭建DAG图、ER图、流程图等应用。XFlow是基于X6图编辑引擎、面向React技术栈用户的专业图编辑应用级解决方案,帮助您轻松开发复杂的图编辑应用。目前已经在蚂蚁大数据/人工智能场景中深度打磨验证#AntV首页，关注X6|XFlowhttps://antv.vision/zh#样例https://x6.antv.vision/apps/dag/#X6https://x6.antv.vision/zh#XFlowhttps://xflow.antv.vision/zh-CN/2jsp

正在成为组织运营标配的流程挖掘，到底有哪些商业价值？作为超级自动化的重要先驱，流程挖掘正在成为组织运营标配文/王吉伟AIGC正在影响越来越多的行业，流程挖掘领域亦不例外。Mindzie首先宣布集成生成式AI，使用户能够以提出业务问题的方式搜索流程见解。Pega紧随其后，推出了深度融合ChatGPT功能的全新流程挖掘产品PegaProcessMining。Celonis也在近期演示了其与LLM的融合应用，相信很快就能推出新产品。有了Celonis等厂商在前，很多拥有流程挖掘产品的厂商将会进一步跟进。目前拥有流程挖掘产品的很多公司同时也是超自动化公司，他们早已在RPA、低代码等产品中接入了Chat

引言用该文来讲解语音全流程涉及到的技术，整体语音涉及的交互流程如下图：Part1唤醒语音唤醒指的是通过预设的关键词即可将智能硬件从休眠状态唤醒，来执行相应操作。1.1交互模式传统模式唤醒方式：先唤醒设备，等硬件设备反馈后（提示音或亮灯），用户认为设备被唤醒了，再发出语音控制命令，对应的缺点是交互时间过长，例：用户说：小爱同学小爱音箱：我在（无屏音箱外圈灯带亮起）用户说响应的指令，比如：我要听晴天One-shotOne-shot是直接将唤醒词和工作命令一同说出，例：小雅小雅，我想听周杰伦的歌Zero-shotZero-shot是将常用用户指令设置为唤醒词，达到用户无感知唤醒，举例：直接对车机说“

本文适合：   linux刚入门，会一点基本的命令行操作；会用vi/nano。   觉得windows版本的AI绘图不稳定，性能想再提点高，可以把主机扔到角落里，随时可以通过web端访问的。预装：华硕CMP40HX硬体上占用二个半槽位，卡长接近24cm，如果补完电容后，是pcie16x通道的，所以在入手前先要自己评估一下安装条件。特别是pcie通道不如硬体一样，一眼能看出来的，很多显卡在4x或者8x上也能正常运行，40HX补过电容后，很可能跑不起来。（可以先安装个win系统，用gpu-z看一下）这部份就不展开讲了。Linux版本选择:一句话，ubuntu23.04。（有linux经验的可以看：

昨天CSDN突然抽风 我一个ctrl+z把整篇文章给撤掉了还不能复原 直接心态崩了不想写了 不过这部分果然还是很重要,还是写出来吧流程图 这里面总共有两层结构Server层 储存引擎Server层负责建立连接、分析和执行SQL。MySQL大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、解析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）和所有跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图等。）都在Server层实现。存储引擎层负责数据的存储和提取。支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎，不同的存储引擎共用一个Server层。现在最

比如当前的分支名是liuyuqiang，需要提交到dev1.跟踪代码(在liuyuqiang分支)gitadd.2.提交到本地暂存区(在liuyuqiang分支)代码会存到本地gitcommit-m'修改内容'3.切换到dev直接通过vscode左下角的分支名进行切换4.在dev分支拉代码(在dev分支)gitpull5.切换到自己分支liuyuqiang分支直接通过vscode左下角的分支名进行切换6.合并代码(在liuyuqiang分支)gitmergedev此时如果有冲突，需要解决，进行代码对比看下选择谁的代码。解决完冲突，执行3步操作1.gitadd.2.gitcommit-m'修改内

目录索引一、前言二、技术选型三、业务关系图四、数据库关系图五、视频中台源代码六、视频中台功能明细七、模型测试功能展示7.1新增本地算法7.2上传测试图片八、算法服务二次开发流程（赠送算法模型）九、实现代码及部署说明十、其他功能展示10.1摄像头管理10.2视频流管理10.3告警管理10.4算法分配10.5BI统计前言本项目基于AI人工智能行业需求进行定制开发，集摄像头视频流，算法模型，检测识别，数据推送，数据统计，及可视化大数据展示等主要功能于一体，方便客户操作，贴合业务开展。技术选型本项目采用单体架构方式，采用如下技术实现：SpringbootWebsocketMybaits-plusJav

网站使用微信扫码登录流程1:客户端浏览器访问登陆页面2-4:浏览器重定向到二维码获取页面，获取微信登录二维码（获取二维码的时候携带APPID和secretKey和登录成功后跳转回的地址，即redirect_url）5:手机扫入二维码信息到手机端6:手机端把二维码信息和微信的token传送给微信后台7:验证成功之后返回给浏览器授权码code和授权成功状态。8:浏览器页面重定向到上边指定的redirect_url并携带授权码code给第三方网站后端。9:网站将授权码和appid和secretKey发给微信后台。10:微信后台返回access_token给第三方网站，第三方网站获取到useid信息存