工作流

ComfyUI-unclip模型部署指南unCLIP 模型是 SD 模型的版本，经过专门调整，除了文本提示之外，还可以接收图像概念作为输入。使用这些模型附带的 CLIPVision 对图像进行编码，然后在采样时将其提取的概念传递给主模型。

伊玛目的门徒

容器内pip安装Apache Airflow的经历：如何重置初始密码Apache Airflow™https://github.com/apache/airflow 是一个开源平台，用于开发、调度和监控面向批处理的工作流程。Airflow 可扩展的 Python 框架使您能够构建几乎可以连接任何技术的工作流程。Web 界面有助于管理工作流程的状态。Airflow 可以通过多种方式部署，从笔记本电脑上的单个进程到支持最大工作流程的分布式设置。

低代码工作流平台概述-自研讲解视频可看【【低代码】【企业级】【毕设】一键生成web应用，最强最便捷简单的低代码工作流平台-哔哩哔哩】【低代码】【企业级】【毕设】一键生成web应用，最强最便捷简单的低代码工作流平台_哔哩哔哩_bilibili

PhotoMaker部署文档PhotoMaker：一种高效的、个性化的文本转图像生成方法，能通过堆叠 ID 嵌入自定义逼真的人类照片。相当于把一张人的照片特征提取出来，然后可以生成你想要的不同风格照片，如写真等等。

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AntFlow-Vue3 ：一个仿钉钉流程审批，且满足99.8%以上审批流程需求的企业级工作流平台，开源且免费！在现代企业管理中，流程审批的高效性直接影响到工作的流畅度与生产力。最近，我发现了一个非常有趣的项目—— AntFlow-Vue3 。这个项目不仅提供了一个灵活且可定制的工作流平台，还能让用户以可视化的方式创建和管理审批流程。

SpringBoot+Activiti7工作流入门实例这里可以使用两种建模工具：bpmn.js和 IDEA的插件bpmn.js是一个BPMN2.0渲染工具包和web建模器。

Camunda流程引擎并发性能优化Camunda流程引擎的详细解读可以查看这篇文章： https://blog.csdn.net/weixin_44876263/article/details/142332063?sharetype=blogdetail&sharerId=142332063&sharerefer=PC&sharesource=weixin_44876263&spm=1011.2480.3001.8118

【人工智能】OpenAI发布GPT-o1模型：推理能力的革命性突破，这将再次刷新编程领域的格局！在人工智能领域，推理能力的提升一直是研究者们追求的目标。就在两天前，OpenAI正式发布了其首款具有推理能力的大语言模型——o1。这款模型的推出，不仅标志着AI技术的又一次飞跃，也为开发者和用户提供了全新的工具来解决复杂问题。本文将深入探讨o1模型的特点、优势与局限，并为您提供使用指南，让您充分利用这一强大的AI工具！💡

【深入解析】AI工作流中的HTTP组件：客户端与服务端执行的区别在当今快速发展的技术环境中，AI工作流的设计和实现变得愈发重要。尤其是在处理HTTP组件时，前端执行与后端执行之间的区别，往往会对系统的安全性和数据的准确性产生深远的影响。今天，我们就来深入探讨这一话题，揭示前端执行如何有效避免风控，以及它在获取本地数据方面的优势。

.NET 8 + WPF 企业级工作流系统推荐一款基于.NET 8、WPF、Prism.DryIoc、MVVM设计模式、Blazor以及MySQL数据库构建的企业级工作流系统的WPF客户端框架-AIStudio.Wpf.AClient 6.0。

【GPT】Coze使用开放平台接口-【1】创建插件本文档主要描述在 coze 里面把开放平台的接口创建为插件，供别人调用。本系列调用的接口，都是调用快商通 AI 开放平台的接口

【深度解析】GPT-3.5、GPT-4.0、GPT-4o mini的区别，你了解多少？在人工智能的浪潮中，GPT系列模型如同璀璨的明星，吸引着无数开发者和研究者的目光。随着技术的不断进步，OpenAI推出了多个版本的GPT模型，其中GPT-3.5、GPT-4.0、GPT-4o mini各具特色。今天，我们就来深入探讨它们之间的区别、应用场景以及价格对比。🚀

【GPT】Coze使用开放平台接口-【6】Dify 也来一遍前面讲了 coze 的相关用法，这边想着用 Dify 也来一遍，刚开始的时候接触的是 Dify，后面才是 coze。Dify 和 coze 的侧重点不同，我个人是更倾向用 Dify 构建工作流就可以了，coze 还是相对全能。

【GPT】Coze使用开放平台接口-【4】创建机器人在前面三篇，我们分别创建了插件，插件里面添加了多个工具。接着，我们把插件添加到工作流内，成为一个开放平台API的调用节点，从而创建出一条业务流。分别是，语音伪造检测工作流，以及通话语音内容分析工作流。有了工作流，表示我们可以通过 API 调用，但是终端客户未必会用 API 去调用，因此我们通过创建机器人，并且发布到对应的平台来应用。

Agent实际落地的应用未来生活的无形助手想象一下，每天都要面对大量的重复性工作，比如数据录入、信息检索、邮件分类等，是否让你感到疲惫不堪？智能代理的出现，正是为了拯救我们于这些繁琐的任务之中。它们能够自动执行这些工作，节省我们的时间和人力资源，让我们有更多的精力去关注更重要的事情。

Prompt + 工作流组件 = AI智能体：开启智能化新时代在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步，AI的应用场景也在不断扩展。而在这一过程中，Prompt和工作流组件的结合，正是构建AI智能体的关键所在。能用AI-工作流传送门

JavaEE从入门到起飞（九） ~Activiti 工作流当一道流程逻辑需要用到多个表单的提交和多个角色的审核共同完成的时候，就可以使用工作流。工作流一般使用的是第三方技术，也就是说别人帮你创建数据库表和service层、mapper层，你只需要注入工具接口即可使用。

Elsa V3学习之Flowchart详解（上）前面我们通过界面学习了Elsa的一些基本使用，若是有实操的小伙伴们，应该可以发现，我们工作流定义中的root，既我们的工作流画布其实也是一个activity，就是Flowchart。那么本文将来解读以下flowchart的执行逻辑。

Elsa V3学习之脚本在前面的文章中，可以看到我们经常使用JS脚本来获取变量的值。在Elsa中是支持多种脚本的，最常用的基本是JS脚本和C#脚本。本文来介绍以下这两个脚本使用。

Elsa V3学习之Hello Word前面文章介绍了Elsa的基础节点内容，接下来我们来开始实践一下。启动源码目录src\bundles中的Elsa.ServerAndStudio.Web的项目。这个项目包含Elsa Server以及前端界面。可以让我们快速学习Elsa项目。