本申请提供了业务系统代码自动生成方法及装置,将目标业务系统的业务相关信息作为业务配置信息,同时,将目标业务系统中的代码文件抽象成代码模板文件,其中,代码模板文件中包括不变代码部分和标签,标签替代可变代码部分。当需要生成目标业务系统对应的代码文件时,读取配置信息和代码模板文件,并将代码模板文件中的标签替换为相匹配的代码即可得到目标业务系统对应的目标代码文件。可见,该方案通过一次配置,可以多次生成代码文件,而且,生成的代码文件可以满足实际业务需求。该过程不需要开发人员针对不同的外部系统做大量重复工作,因此提高了代码生成效率。

本发明公开了一种任务发布方法、电子设备及存储介质,方法包括：基于参数配置界面获取用户选取的至少一个参数组件,并渲染具有与所选取的各个参数组件对应的参数输入控件的任务发布界面；基于任务发布界面中的各个参数输入控件,接收用户输入参数；确定各个参数输入控件所对应的目标任务参数模板；其中,参数配置界面中的每一参数组件分别具有相应的任务参数模板；基于各个目标任务参数模板和相应的用户输入参数,生成可执行任务。本发明实现了任务参数的配置可视化,通过参数组件方式,简化用户对任务的理解,减少任务参数的输入错误,低代码量实现任务生成,方便用户对任务的管理。

本发明提出了一种基于模板技术的状态机代码生成方法,包括：建立具有完整功能的状态机图并保存为XML文件；解析状态机XML信息；建立状态机到JAVA代码的映射规则；基于映射规则构建模板文件；启动模板引擎并上传目标代码。本发明使用Eclipse的Papyrus插件进行状态机建模并保存为XML文件；基于Dom4j解析并提取状态机XML文件信息,将更为完整的状态机元素映射到JAVA代码,以提高生成代码的完整性,并通过模板引擎自动生成代码,以提高代码生成效率和准确率。

本发明提供了一种结合PAC学习理论和主动学习的时间自动机模型的生成方法,用于生成实时系统的单时钟时间自动机形式模型,其特征在于,包括：步骤S1,通过学习器初始化时间观察表；步骤S2,通过转换器处理时间观察表使其满足闭合性和一致性；步骤S3,基于时间观察表,通过学习器构建假设模型步骤S4,通过比较器比较假设模型的质量与稳定模型的质量,并判断是否找到反例；步骤S5,当步骤4判断为否时,通过教学器对假设模型进行PAC近似等价查询,并判断是否找到反例,当判断为否时,停止迭代,将假设模型作为结果模型；步骤S6,当步骤S4或步骤S5判断为是时,根据反例,更新时间观察表,并返回步骤S2。

本公开是关于一种测试流程的配置方法、装置、存储介质及设备,所述测试流程为在半导体产品测试中区别于主测试流程的测试流程,所述测试流程的配置方法包括：确定半导体产品的至少一个测试项目；获取所述测试项目相应的第一测试模板,所述第一测试模板中包括预设测试参数；显示所述预设测试参数；接收根据所述预设测试参数调整后的测试参数；根据调整后的测试参数,配置所述测试项目的当前测试参数；根据所述测试项目的当前测试参数,形成半导体产品的测试流程。本公开实施例提供的技术方案能够根据用户输入的测试项目自动调取相关的预设测试参数,减少用户操作,降低误输入频率,效率高。

本发明公开了一种基于ruby语言的工厂设施双向参数化建模方法,其特点是使用ruby语言在SketchUp软件上进行工厂设施的正向创建与反向修改的双向参数化建模,所述工厂设施的正向创建使用正向建模控件与正向建模脚本完成模型的参数化创建；所述工厂设施的反向修改由反向建模控件读取待修改模型上附加的参数,调用相应的反向建模脚本创建新模型,实现模型的参数化修改。本发明与现有技术相比具有快速实现厂房设施模型的创建,能通过更改参数的方式快速实现模型的修改,设计变更的响应速度,减少重复劳动,较好的解决了大多数SketchUp插件只能进行工厂设施的单向参数化建模的问题。

本发明公开了一种基于流程引擎与动态表单的交互方法及装置,其中方法包括根据所述待处理业务流程的定义配置数据,得到对应的各个流程节点；获取与各个所述流程节点关联的表单队列；基于所述定义配置数据,创建所述待处理业务流程对应的流程实例；依次更新与所述流程实例相关联的所述表单队列中的对应表单。本发明实施例提供的基于流程引擎与动态表单的交互方法及装置,通过配置基于流程引擎与动态表单的交互策略,将流程引擎与动态表单进行有效关联,从而提高了业务流程的灵活性,实现了通用业务流程的可配置化。

本发明提出一种基于思维图的复杂算法实现方法、计算机存储介质及设备,该方法包括：根据待设计程序需要实现的业务功能以及与业务功能相关的操作数据解析待设计程序的业务逻辑,得到多个逻辑模块；基于思维图对各逻辑模块进行功能及数据接口描述,得到对应的思维图；对各思维图进行功能抽象,将具有共性功能的思维图抽象到基础类,将具有特有属性功能的思维图作为继承基础类的应用类思维图,实现待设计程序的逻辑框架构建。本发明能够自顶向下对复杂算法的宏观逻辑进行较好的把握,可以将晦涩的程序代码表示为直观的思维逻辑图,有利于调试问题的快速定位和程序维护,而且对于类似逻辑模块代码可复用,有效提高复杂算法的程序编码效率。

本公开提供一种Python函数类型声明的模型建立方法及装置、一种Python函数类型的声明方法及装置、存储介质及电子设备；涉及神经网络技术领域。所述Python函数类型声明的模型建立方法包括：获取多个Python函数,提取所述Python函数的函数要素,其中,所述函数要素包括函数参数及函数返回值的名称、注释及类型；分解所述函数要素并进行向量化处理,得到所述函数参数及函数返回值的名称、注释及类型的向量表示；将所述函数参数及所述函数返回值的名称和注释作为特征数据,类型作为标注数据,并基于所述特征数据及所述标注数据的所述向量表示,利用神经网络训练得到所述Python函数类型声明的模型。本公开可以通过所建立的模型得到Python函数的参数及返回值的类型,生成函数签名。

本申请公开了一种低代码模型处理方法、系统、电子设备及存储介质低代码模型处理,涉及元数据技术领域。通过在程序开发环境下获取低代码平台中的低代码预设模型,根据低代码预设模型的初始元数据生成初始实体代码,在程序开发环境下修改初始实体代码生成目标实体代码,根据程序开发环境下的目标实体代码更新低代码平台中存储的低代码预设模型的初始元数据以生成低代码目标模型,能够对低代码平台上生成的模型的实体代码进行修改,并且同步修改后的实体代码到低代码平台上生成新的低代码模型,方便快捷,提高低代码模型的修改效率。