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DIfy工作流通过将复杂任务分解为多个步骤（如LLM提示词扩充、视频生成、结果修饰等）提升AI应用的性能和稳定性。本文以"小猫游泳"为例，演示了文生视频工作流的完整流程：用户输入关键词后，LLM扩充描述，TEXT TO VIDEO生成视频，LLM2修饰输出，最终返回包含视频链接的结果。该工作流显著降低了系统复杂度，减少了对单一模型能力的依赖，同时提高了任务的可解释性和容错性。示
这篇教程介绍了图片文字识别功能的实际应用场景，如发票审核、作业批改等。教程详细说明了创建识别工作流的步骤：从添加OCR插件（推荐使用OCR火山版）到配置大模型，最终实现成功识别图片文字。整个过程简单清晰，实用性较强。
一、流程图 二、部署流程定义 /**部署请假流程（从zip）*/@Testpublic void deploymentProcessDefinition_zip(){InputStream in = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("diagrams/leave.zip");...
（1）Apache Oozie是什么？ Oozie在英语中的释义指的是：驯象人，驭象者（多指缅甸那边的俗称），这个比喻相对与它的功能来说，还是很恰当的。 Apache Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流调度系统，是基于有向无环图的模型（DAG）。Oozie支持大多数的Hadoop任务的组合，常见的有Java MapReduce，Streaming map-reduce
博主说：本文借鉴了很多「 DRPrincess」博主的文章内容，在此对其表示感谢。文章目录版本控制简史什么是工作流？Git Flow主要分支辅助分支Merge 加上 --no-ff 参数示意图GitHub Flow模型说明示意图特色功能PR问题追踪GitLab FlowGit Flow & GitHub Flow 的瑕疵GitLab Flow 解决方案版本的延迟发布 Prodution B
操作系统ubuntu18.04，docker运行的dify，文章有dify镜像压缩包和linux版ollama压缩包，可以自取
stable Diffusion 3.0的发布将AI绘画的商业应用推向新高度。本文将从实战角度出发，结合电商、影视、品牌营销三大场景，拆解SD 3.0生成高精度商业海报的完整工作流。
用了N8N之后，我最大的感受就是：早用早享受！它不仅帮我节省了大量重复工作时间，还让很多以前觉得不可能实现的自动化场景变成了现实。如果你也在寻找一个强大又灵活的工作流工具，不妨试试N8N。
刚入坑ComfyUI却被节点连线逼疯？这份全网独家的WAN2.1万相视频工作流配置手册，将用16个核心节点解锁AI视频工业级流水线！从零搭建只需三步，小白也能做出动态分镜+双语字幕+无损压缩的爆款视频，文末更奉上可直接套用的节点JSON配置文件！
camunda目前我使用的版本中，它有47张表。camunda一共有五类表，通过名称来分别它们的不同。一、首先是以"act_ge_"开头的三张表（这里不讲解每个字段都是什么，只是大致说明一下每张表都用处）：act_ge_bytearray：保存诸如流程定义等的二进制信息。act_ge_property：存储引擎级别的数据，一般用不到，看看就好了。act_ge_schema_log：数据库脚本执行日
绿色版有 Python包但是未配置环境变量，此处直接安装最新版本的 Pythonclear启用 SCL 仓库安装 Python3.9编辑查看新建一个 MYSQL 数据库，并将其配置为 AIRFLOW 元数据库注意 MYSQL 字符集和排序规则 utf8mb4utf8mb4_unicode_ci写入如下内容1.3 安装 Airflow表登录：http://192.168.1.40:8800/airf
推荐几款开源工作流框架
本文详细介绍了如何在本地部署Dify，以及接入大模型服务
从六月初开源,转眼间AntFlow已经开源将近四个月了.(其实准备是重构以前开源版本.前年的时候我们已经将Vue2版的流程设计器开源了.后来由于疫情原因,没有再继续持续开发.)后来有一天再打开仓库的时候,发现虽然很久没有更新了,但是不断有用户点星(一共大约有20颗星,虽然对于一些明星项目不算什么,但是对我们来说确是很大的鼓励和支持.).还有一些用户提出issue,展示页打不开了,能否支持vue3…
通过Coze平台实现将Excel文档批量导入数据库的全流程，包括B站现有参考教程全方位解读、自己实操的一些BUG解决过程，以及一些疑难问题的探索。
/达梦数据库driverClass。在yml的数据库链接url后添加compatibleMode=oracle。medox有2种方式和达梦数据库进行适配。//达梦数据库项目名称。2）启动类中注册数据源。* OSCAR数据库。
本文介绍了5个开源LLM应用开发工具：1）Dify - 提供可视化AI工作流设计和BaaS服务；2）Langflow - 低代码RAG/多智能体构建器，基于Python；3）Flowise - 拖拽式LLM应用开发工具，使用Node.js后端；4）RAGFlow - 结合知识检索的生成架构；5）Tinyflow - 轻量级AI流程编排方案，支持多框架集成。这些工具均提供可视化设计器，主要采用Rea
字节跳动推出的扣子工作流是一款革命性的AI工作流程自动化工具，通过简单的拖拽操作即可搭建个性化任务处理流程。该平台整合了多种AI模型和功能插件，能高效完成从文档处理到电商运营等各类复杂任务。用户无需编程基础，即可创建专属自动化流程，如智能翻译、营销分析等。工作流支持实时调试和优化，通过合理选择插件、精简流程可显著提升性能。无论是自媒体创作还是企业运营，扣子工作流都能大幅节省时间成本，让用户专注于核
《COZE制造业智能员工培训工作流》通过AI技术打造全流程解决方案，涵盖四大核心模块：1）智能化培训需求分析，利用多源数据与机器学习精准识别技能差距；2）个性化课程定制，基于推荐算法匹配动态课程资源；3）融合AR/VR的智能培训与实时操作指导，提供沉浸式学习体验；4）多维度效果评估体系，通过实操数据追踪持续优化培训。技术实现采用微服务架构与AI内容生成技术，显著提升培训针对性、操作规范性与人才成长
2025年AI变现新风口，95%智能体开发者还在为“变现难”焦虑？
JFlow 是一款开源工作流引擎，它基于 GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3 协议发布，保证了用户自由分享和修改软件的权利。JFlow 的设计初衷是为企业提供高效、灵活且易于集成的工作流解决方案，以帮助企业优化业务流程，提高工作效率。
ComfyUI/models/checkpoints/sdxl/梦碎_ XL真实感大模型 _ NeverDream_FUSION-V1.safetensors。ComfyUI/models/loras/迷落之境丨水墨武侠-写意版-Flux_影视级电影海报出图质量_V1.0.safetensors。，持续更新，只放能跑通的，且依赖模型在网盘都能找到的**，本文工作流从这个目录comfyui/工作流新
相较于传统的基于BPMN.js的工作流引擎，我们提供的解决方案显著简化了操作逻辑，使得用户能够在极短的时间内构建定制化的业务流程，即便是不具备深厚技术背景的普通用户也能迅速掌握，实现零门槛的高效工作流配置。这一功能的实现，不仅拓宽了FlyFlow的应用场景，更让开发者能够轻松构建出跨平台、高兼容性的业务流程应用。经过精心打磨和严格测试，我们隆重推出全新FlyFlow开源版，这款源自商业版的强大工具
是一个基于Vue3的工作流配置平台，模仿了钉钉的流程审批系统。它实现了可视化的流程拖拽配置，大大降低了审批流程设计的门槛。该项目后端使用和MyBatis等主流技术，并基于Activiti进行了深度定制，使得整体架构稳定且灵活。这个项目适合企业级应用，可以满足99.8%以上的审批流程需求。•节点新增、删除、修改：用户可以随时对审批节点进行调整，以适应新的业务需求。•流程保存和发布：设计完成后，用户可
FastGPT是基于大语言模型的知识库问答系统，通过本地知识库增强AI理解能力，结合问题匹配与推理生成精准回答。该系统采用Transformer架构，融合无监督与有监督学习，具备高效检索和快速响应能力。核心特色包括开箱即用、可视化工作流编排、多途径数据导入和强大的定制化功能，在智能客服、内容创作等领域应用广泛。部署方式支持本地和云端两种方案，并提供数据优化、模型调优等实践策略。随着技术发展，Fas
Cherry Studio 是一款开源的多平台AI桌面客户端，其安装及配置。
public R test(String name){InputStream in=this.getClass().getClassLoader().getSystemResourceAsStream("processes/leave.zip");ZipInputStream zipInputStream=new Zi...
关于将dify与数据库联系起来通过代码执行来实现信息的查询。
知识库几乎是AI创作的中心，能解决很多问题，例如AI幻觉（按着知识库的内容来输出，不会乱写）但我发现，很少人在用知识库，大家的一个痛点就是把内容加进「知识库」这件事比较费劲。虽然腾讯的IMA知识库能让大家把公众号文章等内容快速存到知识库里，但受限于知识库的能力、模型和工作流问题，这种形式只能日常问答一下，无法赋能业务。今天就跟大家分享一下，Dify如何用爬虫抓取网络内容后写入知识库中。
该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。K采样器是SD出图流程中的核心节点，所有节点载入，数据输入，参数配置，最后都会汇总到K采样器，
首先本人以前还真不知道Oozie这个东东，经别人说才知道，所以感觉也是比较惭愧。毕竟正在做的项目DIP-DATA-ANALYZE与这个有些共同处，就是提供类似工作流的机制更好的调度任务。不过Oozie支持的更多，支持了pig,直接mr，streaming。我们目前是基于hive的，当然也可以支持streaming,mr，不过目前还没有。 另外一个不同是Oozie使用自定义的xml
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。不方便下载的我也已经相关模型打包好了，需要的小伙伴一样看文末扫描免费获取哈。观看全面零基
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，
将AIGC实际应用到商业价值中才是至关重要的，本案例思路是先画出一张草图（看来美术功底还是很重要的），不需要太精致，大概轮廓即可，目的是获得控制人物姿势的深度controlnet图层，加载给controlnet（这里主要使用的是：涂鸦、线稿和深度），使用IP-Adapter风格参考，生成大致想要的风格图片，然后使用平面软件修整图片，也是只修大的部位，如手，层叠关系（手要放在产品之上），最后关键一步
就在我写这篇博客的时候，我已经被手机拉去了一次，又被微信的短视频、朋友圈拉去了一次，我知道这个产品的重要性和价值，可能它会由我产生也可能由他人产生，不管如何，希望有价值的东西能被正确的使用帮助人们重新夺回注意力去专注自己想要过的人生。AI里面的Transformer得益于attention有不错的效果，本质是对应该注意的东西的注意力高，对不应该注意的东西的注意力低。其实这与我们想做的东西本质是一个
真是一日不见如过三秋！这几天 AI 界又出了几个较为重磅的消息。
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