一提到规则引擎这四个字，大家肯定多多少少在工作中或者各种文章里面都有过听说，但是很多同学往往被引擎这两个字吓到了，以为这是什么黑科技。时值最近在调研规则引擎，在这里给大家介绍一下什么是规则引擎。
业务流程模型和表示 (BPMN) 是流程建模的全球标准，也是成功实现业务-IT 协调的最重要组成部分之一。 越来越多的组织正在使用 BPMN，并且越来越多的大学将 BPMN 作为一门学科来教授。原因如下：
在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来，把规则的维护和生成交由业务人员，为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
业务的规则和验证占据了客户提供的需求的很大一部分。当我们观察这些需求是如何通过业务分析师或客户来表达和传达给整个项目团队的时候，我们就会知道大多数这样的业务规则和逻辑是以一个逻辑程序流程图来表达的。
Drools 决策表的使用 决策表简介 引用官方的话 决策表是一个“精确而紧凑的”表示条件逻辑的方式，非常适合商业级别的规则。 目前决策表支持xls格式和csv格式。决策表与现有的drool
物联网的强大功能主要来自于它使我们能够实时做出更准确的决策的能力，这些在通知、自动化和预测性维护上都有所体现。因此我们需要能对实时数据进行实时响应的工具，答案就是规则引擎。规则引擎可以通过摄取实时数据，对该数据进行推理并根据该推理过程的结果调用自动操作或者第三方API来履行职责。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
包：包是SAP HANA模型的第一个逻辑存储组件。在包中，您可以定义一个或多个属性视图，分析视图，计算视图，分析特权，决策表，过程。
在表象中添加了不正确的信息，是过失故障。未输入正确信息，是遗漏故障。遗漏故障更难发现。
动态规划(dynamic programming)是一种基础的算法设计思想。作为一种寻找最优解的通用方法，它是在20世纪50年代由美国数学家Richard Bellman（也就是之前最短路径问题中Bellman ford算法的发明者之一）所发明的。
由于本人的码云太多太乱了，于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
一、 黑盒测试：是一种常用的软件测试方法，它将被测软件看作一个打不开的黑盒，主要根据功能需求设计测试用例，进行测试。几种常用的黑盒测试方法和黑盒测试工具有，等价类划分法、边界值分析法、因果图法、决策表法。在实际运用中要选择合适的方法。
也称为功能测试或数据驱动测试。通过软件的外部表现来发现其缺陷和错误。在测试时，把被测程序视为一个不能打开的盒子，在完全不考虑程序内部逻辑结构和内部特性的情况下进行。它是在已知产品所应具有的功能前提下，通过测试来检测每个功能是否都能正常使用，测试者在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序是否能够适当地接收输入数据而产生正确的输出信息，并且保持外部信息（如数据库或文件）的完整性。
1、内部链接，外向链接，发送Email，页面中链接跳转，断链（主要分为内外部、断链）
物联网应用程序设计与典型的IT解决方案大不相同，因为它将物理操作技术（OT）与传感器、致动器和通信设备连接起来，并将数字信息技术（IT）与数据、分析和工作流连接起来。
为了产生少量的测试用例, 并且可以测试大部分的情况, 我们可以使用等价类划分的方法 比如对于输入值是范围值, 我们可以使用等价类划分成范围内的和不是范围内的两种等价类
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、规则语法、Fact对象以及FactHandler对象在规则执行过程中的作用，并给出了相关示例。
Flowable 是一个使用 Java 编写的轻量级业务流程引擎，使用 Apache V2 license 协议开源。2016 年 10 月，Activiti 工作流引擎的主要开发者离开 Alfresco 公司并在 Activiti 分支基础上开启了 Flowable 开源项目。基于 Activiti v6 beta4 发布的第一个 Flowable release 版本为6.0。以 JAR 形式发布使得 Flowable 可以轻易加入任何Java环境：Java SE、Tomcat、Jetty 或 Spring 之类的 servlet 容器；JBoss 或 WebSphere 之类的 Java EE 服务器等等。 另外，也可以使用 Flowable REST API 进行 HTTP 调用。
在庞大的编程领域中，有效的决策是一项基本技能。一个强大的工具是 switch 语句，这是一种多用途的结构，允许我们根据表达式的值导航多个执行路径。在这篇博客中，我们将深入研究 JavaScript 中编写 switch case 的不同层级，探讨其语法、应用、优缺点等等。
一般我们在做软件测试的时候，会遇到黑盒测试，白盒测试，我们今天主要说的是黑盒测试的 主要测试方法有那些。接下来就是干货了。
现实生活中，规则无处不在。对于某些企业级应用，诸如欺诈检测软件，购物车，活动监视器，信用和保密应用之类的系统，经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题，不仅需要将所有数据进行关联，还要尽可能快地一次性处理更多的数据，甚至还需要以快速的方式更新相关机制。
栈是一种操作受限的数据结构，只支持入栈和出栈操作。后进先出是它最大的特点。（特定的数据结构是对特定场景的抽象）
ES6 引入了一种新的原始数据类型Symbol，表示独一无二的值。它属于 JavaScript 语言的原生数据类型之一，其他数据类型是：undefined、null、布尔值（Boolean）、字符串（String）、数值（Number）、大整数（BigInt）、对象（Object）。Symbol的作用是创建一个不可变且唯一的标识符，可以用作对象属性的键。它可以用来解决属性名冲突的问题，避免命名冲突。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
使用动态规划求解问题，最重要的就是确定动态规划三要素： （1）问题的阶段 （2）每个阶段的状态 （3）从前一个阶段转化到后一个阶段之间的递推关系。 递推关系必须是从次小的问题开始到较大的问题之间的转化，从这个角度来说，动态规划往往可以用递归程序来实现，不过因为递推可以充分利用前面保存的子问题的解来减少重复计算，所以对于大规模问题来说，有递归不可比拟的优势，这也是动态规划算法的核心之处。 确定了动态规划的这三要素，整个求解过程就可以用一个最优决策表来描述，最优决策表是一个二维表，其中行表示决策的阶段，列表示问题状态，表格需要填写的数据一般对应此问题的在某个阶段某个状态下的最优值（如最短路径，最长公共子序列，最大价值等），填表的过程就是根据递推关系，从1行1列开始，以行或者列优先的顺序，依次填写表格，最后根据整个表格的数据通过简单的取舍或者运算求得问题的最优解。 f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}
Tech 导读 目前会员权益业务已经步入成熟期，自有场用户已经趋于饱和状态，而新的突破口是利用权益和积分杠杆来撬动商城场的用户，达到金融App用户增长，能撬动多少用户就要联合金融各业务线、利用权益来进行用户的渗透，而每个业务线对权益的渗透过程，都有着各自的利益点和独到之处。因此权益系统能否支持“业务规则类需求”的灵活定制占据举足轻重的地位。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前最大的技术挑战点。规则引擎作为特定领域工具，顺理成章的成为这个挑战点的“关键解法”。 有了明确的目标和诉求后，本文调研了常见的规则引擎系统，对Drools、Urule、Aviator、QLExpress等功能做了深入的源码研究，结合目前的业务场景开发了一款适合自身业务功能的规则引擎：ZCube，它既包含了丰富的可视化规则建模设计器，如：脚本式、向导式等，又支持高可用易扩展的架构体系。支持将多个规则打包为知识包文件，在管控平台和业务系统之间进行灰度发布推送、全量发布推送、推送轨迹管理、版本管理、历史版本回退以及知识包执行告警、健康度监控等，实现了让业务规则以知识的形式保存在知识库中，可以在规则发生变动时轻易做出修改，结合后管下发能力实现规则热插拔和热更新。同时可视化界面更易于理解，可以有效地弥补业务分析师和开发人员之间的沟通问题。
现在我们将着手构建智能物联网网关。我们将使用 Ansible 来自动化网关配置，因为它也可用于配置管理和应用程序部署。
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动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这样的多阶段最优化决策解决这个问题的过程就称为动态规划。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开：
以下所有操作都是使用的 mongoose ，另外 schema 和 model 定义这些无关紧要的部分统统省略了，无需深究代码的细节处。
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
银行的技术大多数都是 Java，但是我看银行后端开发和测开岗位的要求：熟悉Java/C++中至少一门编程语言。
本文主要介绍了测试建模的概念、意义和常见模型，以及基于模型进行测试的方法和工具。作者通过实践经验，分享了如何将测试建模运用到实际工作中，提高测试效率和质量。同时，作者还探讨了不同模型之间的区别和联系，以及模型在测试过程中的重要性。通过本文的学习，读者可以了解到测试建模的基本知识，并学会将测试建模运用到实际工作中，提高测试效果。
上一篇文章中介绍了等价类和边界值，接下来我们就来学习一下因果图和判定表，这两种方法在软件测试中是非常重要的工具，这两个东西理论也是很绕口，特别是因果图，砖家给的方法我看起来也很困，所以我们就不要按照砖家的思路来。
路由（routing）是指从源到目的地时，决定端到端路径的决策过程。 对于VueRouter而言，路由就是根据一个请求路径选中一个组件进行 渲染的决策过程：
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)在数据分析和预测中的效果很好。它是一种基于决策树的集成算法。其中Gradient Boosting 是集成方法boosting中的一种算法，通过梯度下降来对新的学习器进行迭代。而GBDT中采用的就是CART决策树。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
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大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说测试用例的几种常见设计方法[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
但如果数据源是异步的，for...of循环就只能拿到一堆Promise，而不是想要的值：
Object.groupBy 是 JavaScript 语言的最新功能之一，可以根据特定键对数据进行分组。
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