我们在使用Flow上传图片时,因为格式和大小的问题可能会出现如下报错情况： 第一种可能问题：如果文件下载之后手动修改格式会导致此错误；第二种可能问题：用易图app下载jpg格式会报错，选择png则没有问题；若排除此俩种情况问题依然存在请提工单联系后台人员。

希望找到也在用Astro的小伙伴们一起探讨，尤其是一些给企业做AI化转型的小伙伴们～我们可以资源共享～～

智能就业建议报告补充部分说明文档eyre9210本项目在严格遵循比赛要求的基础上，针对问卷设计、代码质量及分析功能等进行了系统性优化，现将主要改进内容说明如下：一、改善了问卷设计1、问卷立意与激励体系升级原问卷：说明文字过于简略，未建立价值共鸣仅陈述”研究就业形势”这一宏观目标缺乏参与者利益点设计新问卷：构建完整的参与价值闭环通过”揭示痛点-优化服务-推动改变”三层次说明研究价值设置双激励体系：智能报告（即时价值）+ 影响未来（情感价值）强调数据安全（匿名+限定用途）增加社会责任感驱动（影响百万毕业生）2、问题结构优化分析原问卷：存在明显逻辑断层基本信息（1-3题）→ 毕业去向（4题）→ 就业因素（5题）→ 能力提升（7题）关键维度缺失（城市选择、行业偏好、自我评估等）新问卷：构建完整决策树逻辑身份锚定（称呼/性别/专业/毕业状态）决策环境（城市/行业/工作类型偏好）能力评估（专业/沟通/协作/抗压）决策机制（压力值/核心竞争力/因素权重）发展路径（毕业计划/能力提升方向）3、选项设计专业化提升原问卷：存在严重设计缺陷毕业去向选项覆盖率不足（缺失职业转型等）影响因素选项重叠（薪酬与福利未拆分）新问卷：体现职业发展研究专业性毕业计划创新：区分短期（考证）与长期（职业转型）规划覆盖新型就业形态（远程工作/自由职业）工作类型矩阵：稳定型（体制内） 成长型（互联网）自由型（零工经济）专业型（技术岗）4、能力评估科学性优化原问卷：单一维度评估仅问及”专业对找工作的帮助”能力提升方向开放式提问导致分析困难新问卷：构建能力雷达图硬技能：专业知识/技术熟练度（通过评分）软技能：沟通/协作/抗压（多维度评分）竞争力词云：捕捉自我认知标签5、城市分级创新原问卷：完全缺失地域维度新问卷：采用动态城市分级特别标注”以工作机会为主”体现务实导向海外选项呼应全球化趋势新问卷实现的过程同步了参数绑定和查看时禁用编辑的功能。原问卷设计为了研究大学生就业形势，探讨如何完善各项指导，特做 此次调查，希望您能把真实想法告诉我们！如何称呼您？您的性别是？您的专业类型是？你进入毕业时期的去向？求职考研出国创业其他就业时，下列哪些因素对你有影响？薪酬保险福利工作氛围环境晋升空间其他您的专业对您找工作的帮助评分？在日常实习，工作，生活中希望提升哪些方面的能力？新问卷设计二、代码质量提升1、命名规范改进解决了原来教程中将questionCode7作为AI提示词命名的不规范问题，额外引入AIPromot[]用来存储多组提示词，为接下来多组分析做铺垫。引入新的标签指导手册第22页中代码命名不规范的部分2、提示词改进信息完整性提升原版仅使用6个参数（0-5），新版扩展至16个参数（0-15），新增了：核心竞争力（5）、意向城市（6）、毕业状态（7）、工作类型（8）多维能力评分体系（10-13）、行业偏好（14）、能力提升目标（15）量化指标系统（1-10分制的压力值与能力值）模块化设计优化从单一建议升级为三阶段服务：JavaScriptvar prompt1 = "职业规划建议"; // 战略层面var prompt2 = "具体职业推荐"; // 战术层面var prompt3 = "用户画像分析"; // 诊断层面各模块功能明确且相互补充，形成完整的职业咨询体系用户体验增强提示词设计更符合用户认知逻辑：新增”结合当下就业形势”的时效性要求“只列出重点大纲”的格式化要求明确的字数控制（300字）保证信息密度术语优化： “毕业时期去向” → “毕业1年内计划” “自我评分” → 细分为专业/沟通/协作/抗压等具体维度实用性提升新增关键决策维度：JavaScriptquestionCodes[6] // 城市选择questionCodes[14] // 行业偏好questionCodes[15] // 能力提升目标构建了完整的决策矩阵：地域+行业+能力三维模型具体如下var suggestionText = `该学生性别为 ${questionCodes[0]}，专业是${questionCodes[1]}，毕业时期去向为 ${questionCodes[2]}，就业时主要受到以下因素影响：${questionCodes[3]}，其专业对于找工作时的自我评分为 ${questionCodes[4]} 分，日常实习工作中希望得到以下方面的提升：${questionCodes[5]}。请根据以上信息给出该学生的职业规划建议，200 字以内。`;const userInfo = `我的性别为 ${questionCodes[0]}，专业是 ${questionCodes[1]}，毕业时期1年内计划为 ${questionCodes[2]}，就业时主要受到以下因素影响：${questionCodes[3]}，其求职压力为 ${questionCodes[4]} 分（1-10），核心竞争力为：${questionCodes[5]}，意向的城市有${questionCodes[6]}，毕业状态是${questionCodes[7]}，倾向工作类型是${questionCodes[8]}；喜欢的工作内容是${questionCodes[9]}，入职后你最想提高的能力是${questionCodes[15]}，对自己的专业知识和技能评分是${questionCodes[10]}分（1-10），对自己的沟通表达能力评分是${questionCodes[11]}分（1-10），对自己的团队协作能力评分是${questionCodes[12]}分（1-10），对自己抗压与适应能力评分是${questionCodes[13]}分（1-10），优先考虑进入的行业：${questionCodes[14]}。`;var prompt1 = `请根据下面的内容为我生成一份智能就业建议报告,结合当下就业形势，给出职业规划建议，只列出重点大纲发展方向，300字以内,保持良好的格式，直接输出文字。${userInfo}，`;var prompt2 = `请根据下面的内容为我推荐一些职业，以及这些职业需要的技能和学习精通方法，只列出重点大纲发展方向，300字以内,保持良好的格式，直接输出文字。${userInfo}`;var prompt3 = `请根据下面的内容为我生成大学生求职者用户画像并给出简要分析，300字以内,保持良好的格式，直接输出文字。${userInfo}`;var _form = context.$component.form;// 校验表单，非promise，返回true/falsevar validFlag = _form.formValidateUnPromise();if (!validFlag) {return false;}//序列化表单var model = context.$model.ref("formData").getData();var modelCopy = JSON.parse(JSON.stringify(model));for (var item in modelCopy) {if (modelCopy[item] && typeof modelCopy[item] !== "string") {modelCopy[item] = JSON.stringify(modelCopy[item]);}}console.log(modelCopy.nfeyre__questionCode4__CST);// 获取当前页面var pageName = context.$page.params.pageName;// 提取 nfeyre__questionCode1__CST 到 nfeyre__questionCode15__CST 字段的值var questionCodes = [];for (var i = 1; i <= 16; i++) {var fieldName = "nfeyre__questionCode" + i + "__CST";var fieldValue = modelCopy[fieldName] || ""; // 如果字段不存在，使用空字符串questionCodes.push(fieldValue);}// 拼接字符串const userInfo = `我的性别为 ${questionCodes[0]}，专业是 ${questionCodes[1]}，毕业时期1年内计划为 ${questionCodes[2]}，就业时主要受到以下因素影响：${questionCodes[3]}，其求职压力为 ${questionCodes[4]} 分（1-10），核心竞争力为：${questionCodes[5]}，意向的城市有${questionCodes[6]}，毕业状态是${questionCodes[7]}，倾向工作类型是${questionCodes[8]}；喜欢的工作内容是${questionCodes[9]}，入职后你最想提高的能力是${questionCodes[15]}，对自己的专业知识和技能评分是${questionCodes[10]}分（1-10），对自己的沟通表达能力评分是${questionCodes[11]}分（1-10），对自己的团队协作能力评分是${questionCodes[12]}分（1-10），对自己抗压与适应能力评分是${questionCodes[13]}分（1-10），优先考虑进入的行业：${questionCodes[14]}。`;var prompt1 = `请根据下面的内容为我生成一份智能就业建议报告,结合当下就业形势，给出职业规划建议，只列出重点大纲发展方向，300字以内,保持良好的格式，直接输出文字。${userInfo}，`;var prompt2 = `请根据下面的内容为我推荐一些职业，以及这些职业需要的技能和学习精通方法，只列出重点大纲发展方向，300字以内,保持良好的格式，直接输出文字。${userInfo}`;var prompt3 = `请根据下面的内容为我生成大学生求职者用户画像并给出简要分析，300字以内,保持良好的格式，直接输出文字。${userInfo}`;modelCopy.nfeyre__AIPrompt1__CST = prompt1;modelCopy.nfeyre__AIPrompt2__CST = prompt2;modelCopy.nfeyre__AIPrompt3__CST = prompt3;// 业务逻辑context.$model.ref("formData").setData(modelCopy);context.$model.ref("formData").save().then((data) => {if (data.resCode == 0) {var recordId = data.result[0] && data.result[0].id;// 在当前页签打开var queryParam = "recordId=" + recordId + "&page=" + pageName;context.$page.loadStdPage("nfeyre__questionnaires_submitPage",queryParam);}});三、分析更加多维从单一建议升级为三阶段服务，具体内容见上一部分。后期拟加入文字解析模块，解析markdown文本到文本框，使得用户阅读更加友好。同时利用JS并发执行特点，同步调用三次API，让分析更加完备、代码更加健壮。function parseJSON(str) {var flag = false;try {JSON.parse(str);flag = true;} catch (err) {flag = false;}return flag;}var recordId = context.$page.params.recordId;if (recordId) {// 获取 Object 对象var _object = context.object("nfeyre__suggestion__CST");// 查询满足条件数据var _condition = {conjunction: "AND",conditions: [{ field: "id", operator: "eq", value: recordId }],};_object.query(_condition).then(function (res) {if (res.resCode == 0) {var result = res.result;if (result && result.length > 0) {var data = result[0];try {for (var item in data) {if (data[item] && parseJSON(data[item])) {data[item] = JSON.parse(data[item]);}}} catch (err) {console.log(err);}console.log(data);var suggestionText1 = data.nfeyre__AIPrompt1__CST;var suggestionText2 = data.nfeyre__AIPrompt2__CST;var suggestionText3 = data.nfeyre__AIPrompt3__CST;// 执行脚本// 初始化 Flowvar _flow1 = context.flow("nfeyre__ds");_flow1.version("0.0.1");var _flow2 = context.flow("nfeyre__ds");_flow2.version("0.0.1");var _flow3 = context.flow("nfeyre__ds");_flow3.version("0.0.1");// 并行执行Promise.all([_flow1.run({ input: suggestionText1 }),_flow2.run({ input: suggestionText2 }),_flow3.run({ input: suggestionText3 }),]).then(function (results) {data.nfeyre__suggestion__CST =results[0]["result"][0]["variable0"]["choices"][0]["message"]["content"];data.nfeyre__suggestion1__CST =results[1]["result"][0]["variable0"]["choices"][0]["message"]["content"];data.nfeyre__suggestion2__CST =results[2]["result"][0]["variable0"]["choices"][0]["message"]["content"];$model.ref("form0").setData(data);}).catch(function (error) {console.error("Flow execution failed:", error);});}}});}四、实例展示1.问卷实例2.规划建议实例

华为云Astro 低代码平台：cid:link_18 【一、进阶体验】Astro Zero体验-零代码示例应用（入门级）：cid:link_7Astro Zero体验-电梯设备运维管理应用（进阶级）：cid:link_8Astro Canvas体验-交通管理大屏应用（入门级）：cid:link_9Astro Flow体验-面试管理流程：cid:link_10Astro Pro体验-订单系统服务：cid:link_12 【二、自由体验】1.Astro Canvas 搭建数据可视化大屏：cid:link_22.Astro Flow 创建员工请假审批电子流：cid:link_33.Astro Flow 构建展台打卡应用：cid:link_44.Astro Zero 零代码构建活动打卡应用：cid:link_05.Astro Zero 零代码快速搭建微信小程序：cid:link_196.Astro Zero 创建HelloWorld应用：cid:link_117.Astro Canvas 构建交通管理大屏：cid:link_98.一块大屏体验Astro Canvas大数据玩法：cid:link_59.华为云Astro Flow企业招聘面试管理应用：cid:link_1510.Astro Canvas构建景区智慧大屏：cid:link_1611.Astro Zero零代码构建记账本小程序：cid:link_1712.体验基于Astro Zero搭建专属智能聊天助手：cid:link_1313.使用Astro Zero实现个性化智能就业分析：cid:link_1414.华为云 Astro Canvas 个性化搭建汽车展示大屏:cid:link_215.基于华为云Astro Zero的零代码功能构建智能减脂计划:cid:link_6【三、沙箱实验】1.使用Astro低代码平台开发园区访客应用cid:link_1

Astro怎么动态设置工作流标题

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。

华为云CodeArts&Astro两大家族联合大聚会，“登录即抽，百分百中奖”活动不仅是对您长期以来支持的感谢，也是我们与新老用户共同庆祝美好未来的开始。不要错过这次与幸运相遇的机会，让我们在CodeArts和Astro的世界里，共同创造更多美好的回忆！准备好迎接一场激动人心的抽奖盛宴了吗？登陆CodeArts和Astro Zero平台，好运等你领取，精彩不容错过！让我们一起，抓住机会，享受这场百分之百中奖的喜悦风暴！享受这份快乐吧~~~【活动亮点】参与简单：您只需在活动期间登录CodeArts及Astro Zero平台，并截图，即可获得抽奖机会，无需复杂操作，轻松参与！百分百中奖：每一个期待都不会落空，每位参与者都可获得精美礼品，快来参与吧。【活动时间】活动时间：即日起至8月9日，礼品数量有限，先到先得发完即止奖品发放时间：8月12日-8月16日【奖品展示】精美云宝手办：数量50个 幻响小布丁抽拉数据线 ：15条 毛绒公仔：10只【参与步骤】第一步：登录CodeArts平台，首页截图（截图需包含华为云账号）登录地址：cid:link_1第二步：登录Astro Zero平台，首页截图（一定要带有右上角华为云账号）登录地址：cid:link_0第三步：扫面下方二维码添加“华为云CodeArts小助手”或“华为云Astro低代码-啊柴”微信号，将CodeArts和Astro的两张首页截图发给其中一位工作人员即可。（说明：CodeArts的用户添加“华为云CodeArts小助手”，Astro的用户添加“华为云Astro低代码-啊柴”，如果是两个平台的用户添加任一微信号即可。）第四步：经过小助手确认有效后，即发送链接进行抽奖，中奖率100%。活动须知请确保您的用户信息填写准确无误，以便我们及时为您送上精美奖品。请确保截图右上角华为云用户名与获奖信息保持一致，即截图、获奖信息与华为云账号保持一致视为一次有效抽奖，否则不予奖品发放。每人每账号只享受一次获奖机会。如有任何疑问，欢迎随时联系我们的小助手。本活动最终解释权归CodeArts及Astro Zero平台所有。