Flowable与Activiti作为两个开源的工作流引擎，在业务流程管理（BPM）领域都有着广泛的应用。以下是对两者的详细对比：一、项目背景与起源Activiti：最初由Alfresco公司开发并维护。后来捐赠给了Apache软件基金会，成为一个以Java为中心的开源工作流和BPM平台。Flowable：作为Activiti的继任者，由Activiti的原班人马继续开发和维护。包含了Activiti的所有功能，并在此基础上进行了进一步的改进和优化。二、社区支持与功能更新Activiti：拥有较大的社区规模，提供了广泛的技术支持和资源。但随着Flowable的兴起，其活跃度可能有所下降。Flowable：社区更加活跃，功能更新迅速。在BPMN 2.0标准的支持和扩展方面一直处于前沿。三、功能与扩展性Activiti：提供了丰富的功能，但在某些高级定制需求上可能略显不足。插件机制较为有限，扩展和定制功能不如Flowable方便。Flowable：架构非常灵活，可以轻松地嵌入到Spring或者其他Java应用中，也可以作为独立的服务运行。提供了插件机制，可以方便地扩展和定制工作流引擎的功能。支持分布式部署，可以实现高可用性的工作流引擎。四、文档与资源Activiti：官方文档非常详细，易于新手学习和使用。为初学者提供了良好的学习资源和参考。Flowable：虽然文档和示例相对于Activiti可能较少。但其社区活跃，功能更新迅速，用户可以通过社区获取最新的信息和帮助。五、架构与性能Activiti：是一个成熟的工作流引擎，拥有稳定的性能和良好的架构。但在某些特定场景下，可能存在一些稳定性问题。Flowable：在架构上进行了优化，使其更加灵活和高效。支持多种引擎（如规则引擎、事件引擎、内容引擎等），可以组合使用以提供更强大的业务处理能力。六、适用场景Activiti：适用于需要完善文档和广泛社区支持的场景。适用于那些对插件机制要求不高的用户。Flowable：适用于需要灵活架构、高扩展性和活跃社区支持的场景。Flowable的轻量级和高效性也使其非常适合在微服务架构中使用。综上所述，Flowable与Activiti在项目背景、社区支持、功能与扩展性、文档与资源、架构与性能以及适用场景等方面均存在差异。用户可以根据自身需求和实际情况选择适合的工作流引擎。

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1、建立呼叫时会生成一个四字节的呼叫标志，用变量存储2、使用cell获取呼叫ID（十六进制），根据呼叫标志查询到呼叫id的十六进制字符串3、根据以下规则转换成呼叫id字符串select CONCAT(CONV(SUBSTRING('66E4FF9C0D240500',1,8),16,10),'-',CONV(concat(SUBSTRING('66E4FF9C0D240500',13,2),SUBSTRING('66E4FF9C0D240500',9,4)),16,10))

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人工智能 (AI) 有能力彻底改变企业，提升客户体验并简化内部流程。然而，传统的进入门槛，例如基础设施投资和对熟练劳动力的需求，对许多人来说可能是令人望而生畏的。幸运的是，新一代无代码/低代码 AI 工具和平台已经出现，让每个人都能轻松使用。无论您是销售、开发、操作工、信息化管理员还是项目经理，现在您都可以充分利用 AI 的潜力，而无需深入研究技术编码。凭借用户友好的界面和简化的工作流程，这些工具使用户能够创建利用机器学习的创新应用程序。什么是低代码和无代码AI平台？低代码和无代码 AI 平台是指使个人无需大量编码知识即可开发 AI 应用程序的工具。这些工具适用于各个领域的专业人士，使他们无需花费大量时间学习复杂的编码语言即可从 AI 的功能中受益。通常，低代码和无代码平台通过拖放界面或带有下拉菜单的向导式界面进行操作。虽然这些工具简化了开发过程，但对编码结构和语法的基本了解仍然有利于微调和定制。现在，让我们来探索一下市场上一些能够让个人参与人工智能革命的顶级工具：1.Amazon SageMaker亚马逊的 SageMaker 为将机器学习模型部署到面向消费者的应用程序中提供了用户友好的体验。借助 SageMaker Jumpstart，用户可以访问一系列针对使企业受益的流行 ML 应用程序类型量身定制的模板。2.JestorJestor 是一款功能丰富的一体化AI CRM和工作流自动化数据库平台，旨在为各种规模的企业实现销售、营销、人力资源、财务、客户支持流程的自动化。它提供拖放界面和各种预建字段和组件，可自定义和构建您独特的工作流。它旨在为团队提供一个集中式平台，以便有效地规划、执行和监控他们的流程。3. AkkioAkkio 是一项服务，它允许用户在 10 分钟内部署 AI，无需任何编码或数据科学专业知识。其重点在于创建可以快速部署和评估的 AI 驱动工作流程。Akkio 还可以与 Snowflake 等行业标准数据平台以及 HubSpot 和 Salesforce 等流行营销工具无缝集成。4. Apple CreateMLApple 的 CreateML 提供了简单的拖放功能，让开发用于推荐、分类、图像识别和文本处理的 iOS 应用程序变得毫不费力。用户可以使用 iPhone 摄像头和麦克风收集数据，而配备 GPU 的 Mac 电脑可以增强和加快训练过程。5.DataRobotDataRobot 是一个基于云的平台，提供自动化数据准备、算法构建和部署工具。它适用于各种行业用例，包括银行、零售、医疗保健、制造业和公共部门。值得注意的是，DataRobot 强调可解释的人工智能，确保其见解和决策对人类来说是可以理解的，从而增强人们对其结果的信任。6. Google AutoML虽然 Google AutoML 要求用户对机器学习有一定的了解，但它提供了一个图形界面，可以简化计算机视觉和自然语言处理的实验。该工具在 Google Cloud 上运行，为习惯使用其他 Google 生产力工具的用户提供了熟悉的环境。7. Google Teachable MachineGoogle Teachable Machine 是初学者的绝佳起点，提供用户友好的教程，用于训练算法对数据进行分类和归类。它是一种有价值的教学辅助工具，在用户进入为运营应用设计的平台之前，向用户介绍 ML 和 AI 基础知识。8. Microsoft LobeMicrosoft Lobe 是一款用户友好的图像识别算法训练工具。它可以根据用户工作量自动选择模型，并且无需任何编码经验。如果用户不再需要使用 Lobe，他们可以无缝过渡到 Azure AI（Microsoft 的高级 ML 框架）。9.NanonetsNanonets 是一个专门的 AI 平台，旨在自动并加快从文档中提取结构化或半结构化数据。如果您的企业经常处理从表单和文本文档导入数据的耗时过程，Nanonets 可以显著简化这些任务。通过机器学习，Nanonets 不断从错误中吸取教训，提高查找必要信息的准确性。10.ObviouslyAIObliqueAI 是一个多功能平台，允许用户输入任何格式的数据，并快速利用人工智能分析的优势。它提供各种分析的模板，包括时间序列分析、客户流失预测、风险评分、欺诈检测和识别交叉销售机会。结论低代码和无代码 AI 解决方案彻底改变了企业开发应用程序和利用人工智能的方式。从自动化机器学习到流程自动化，这些平台提供了广泛的功能，使组织能够推动数字化转型并实现显著的运营改进。通过采用这些技术，企业可以加快开发周期、增强客户体验并轻松做出数据驱动的决策。

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工作流如何创建自定义节点

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