一个Jbpm页面跳转的菜鸟问题。请达人指点下

moonjaya 2009-04-04 10:57:19
大概意思是这样的:
填写写完报销单申请(baoxiao.jsp)后。经理列出他的任务类表(tasklist.jsp)。点击进入这个任务的详细信息(taskdetail.jsp)。
如果经理在信息中将我的流程转回到填写报销单. 问题就在这了。这时我又列出了详细列表(tasklist.jsp).看到了报销流程,但我进入的时候
仍旧是(taskdetail.jsp)。 但是我想要的是他回到了报销单这个流程。在点击这个填写报销单的流程时要进入(baoxiao.jsp)页面.

请问怎么解决这问题。
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moonjaya 2009-04-09
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在问个问题。我在使用jbpmTemplate的时候如果callback的回调函数要取外部变量的话。每次都要先在外部创建一个final的变量接收参数。然后callback才能调用。好麻烦。。有没有其他方法解决呢。 请大家帮我下。谢谢
robyjeffding 2009-04-08
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楼主可否说清楚些
moremoney 2009-04-08
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我觉得你在action里判断就可以了,是什么状态就return 不同的值,我的是struts2


回退 可以像你说的画条线,不过你最好是要定义Transition的名字的时候标出是回退,然后更具名称容易判断
moonjaya 2009-04-08
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问题可能太弱智了.哈哈!! 我在说清楚点

我在提取张三的任务列表后.会将起显示到JSP页面. 通过任务实例的ID查看这个任务的明细.
<c:forEach var="ti" items="${tis}">
<tr>
<td><a href="${pageContext.request.contextPath}/manager.do?
method=taskDetail&tiid=${ti.id}">${ti.id}</a></td>
(问提就是url是固定的.他并不是我想要跳转的页面,请问在列出他的详细列表的时候就
能指定他的跳转页面)
<td>${ti.name}</td>
<td>${ti.create}</td>
<td>${ti.start}</td>
<td>${ti.end}</td>
</tr>
</c:forEach>

不知道我这样说是不是稍微清楚点了。. 郁闷死我了!
moonjaya 2009-04-08
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当页面列出任务明细的时候.这时候的url并不是我想要的${pageContext.request.contextPath}/manager.do?
method=taskDetail&tiid=${ti.id}
例如这个method=taskDetail是到任务的审批页面,(这里我写死了已经)
我每次列出这个任务列表都是到taskDetail这个方法里面.所以之后跳转的页面也是一样的!
也许这个任务列表中有个任务是让你去填写报销单.那么这个路劲就是错的了!

我意识就是当列出actor的任务列表的时候,这的路劲就能指象相对应的action方法.那样我处理完后才能跳转到我指定的JSP页面

能明白我的意思了吗?

moonjaya 2009-04-07
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可能是我没说清楚。。我的意思怎么把任务和像对应的JSP页面象关联。
例如。我列出了张三的任务列表, 当我点击它的某条任务详细信息的时候。怎么关联这条任务的JSP页面。有什么方法吗? 请指教下



4楼的朋友。怎么定义个回退状态。是不是画个线然在返回报销那个节点,然后列出他的Transition然后根据Transition走流程?
moremoney 2009-04-07
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定义一个“回退”的状态,在你的任务列表再判断一下,是上步经理回退就去baoxiao.jsp重填表单,否则就下一步
tzb08 2009-04-07
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看不懂你说的问题
moonjaya 2009-04-06
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HELP me!!!!!
fanyuanwaifdl 2009-04-05
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sf
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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