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drools drl文件使用可以无缝替换。...RuleSet 和 drl 文件中的 package 是一样 RuleSet 和 drl 文件中的 package 是一样 Sequential 与 drl 文件中的属性优先级是一样的，只是这边为 true...决策表编译 首先需要引入maven的pom依赖： org.drools drools-decisiontables..."> 同时将决策表的xls文件放置在com.decision包中，为了减少不必要的麻烦，决策表中定义的RuleSet
2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
因为规则引擎的作用 一些多变的活动逻辑可以再不改变代码，不重新部署系统，如需求改需求， 一些通用但微变的逻辑，如人工智能的机器学习，达到ai修改数据库来微调自己的行为。 以上统称为 决策从逻辑剥离。...drools这里做的很好，后者，drools就有一个workbench来给我们用了，我们还搞了中文版。 但是，什么东西一到了中国，就变味。...中国人看不懂drools的决策表，更不会根据workbench生成决策表。 于是，第一版drool的系统上线了之后，在需求的意见下，我们要搞个降智的后台操作系统。...规则引擎其实就是规则的加载，规则的使用。（动态的规则引擎的规则加载，还要实现规则的生成。） 也就是loadRule和useRule。...其中，mq的设计和接入（由于是简单的demo所以也就没有写上），规则执行结果的反馈（虽然是我写的，但是个人感觉有点鸡肋），还有一些项目里面的逻辑，我也只是在demo里面提了几句并没有实现（诸如初始化项目跑一下
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。...Drools的优势：基于Java编写易于学习和掌握，可以通过决策表动态生成规则脚本对业务人员十分友好。...问题解决文章开头问题引出的例子中可以通过编写drl规则脚本实现，每次规则的变更只需要修改drl文件即可。...3.2 规则的设计3.2.1 决策表设计催收系统自研了一套决策表的解决方案，将drl中的条件和结果语句抽象成结构化数据进行存储并在前端做了可视化页面提供给业务人员进行编辑不需要编写规则脚本。...决策表的主要构成：规则条件定义：定义了一些规则中用到的条件，例如：逾期天数，逾期金额等。规则结果定义：定义了一些规则中的结果，例如：分配到哪些队列中，在队列中停留时间等。
下图为KIE所包含的子项目结构图： ? 3.2.2 KIE生命周期 无论是Drools还是JBPM，生命周期都包含以下部分： 编写：编写规则文件，比如：DRL，BPMN2、决策表、实体类等。...规则在进行计算时需要的应用系统数据设置在Fact对象当中，这样规则就可以通过对Fact对象数据的读写实现对应用数据的读写操作。...Fact对象通常是一个具有getter和setter方法的POJO对象，通过getter和setter方法可以方便的实现对Fact对象的读写操作，所以我们可以简单的把 Fact 对象理解为规则与应用系统数据交互的桥梁或通道...FactHandler对象是插入到WorkingMemory当中Fact对象的引用句柄，通过FactHandler对象可以实现对Fact对象的删除及修改等操作。...前面的实例中通过调用insert方法将Product对象插入到WorkingMemory当中，Product对象插入到规则中之后就是说为的FACT对象。
基于jvm脚本语言：这种其实不是一个成熟的规则引擎，他应该算是规则引擎中的核心技术，有很多公司比如美团，他会觉得drools这种太重了，然后会基于一些jvm的脚本语言，去自己开发一个轻量级的规则引擎，这里比较出名的有...决策表：如果我们的业务规则是表格的形式，我们可以使用决策表来进行规则运算，通常我们的产品或者运营人员会给你一个excel表格去执行这些规则，如图： ?...如果我们想用规则集来实现，也是可以的，但是整体比较复杂，需要大量的写if/else，所以直接使用我们的决策表，就能完成我们的需求： ? 评分卡：如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡来进行实现。...规则流：规则流又称决策流，它整个的结构类似于工作流，用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排，以清晰直观的实现一个大的复杂的业务规则。...回到上面的风控规则引擎，如果我们想实现订单金额大于100元并且用户属于vip这个规则在aviator中应该怎么做呢？
随着业务规则的增长或应用场景的变化，需求会不断地变更，此时，我们可以通过调整规则而使其得到实现。...而规则的结果(RHS)使用 Java 语言实现，简单地输出了 HelloWorld 字样。...为了实现这一点，Drools 规则引擎将业务规则转换成执行树，如下图所示： ? 如上图所示，每个规则条件分为小块，在树结构中连接和重用。...规则引擎工作方式 Drools 规则引擎基于 ReteOO 算法（对面向对象系统的Rete算法进行了增强和优化的实现），它将事实(Fact)与规则进行匹配，以推断相应的规则结果，这个过程称之为模式匹配...drools-decisiontables.jar - 决策表编译器组件，在 drools-compiler 组件中使用。支持 Excel 和 CSV 输入格式。
日志记录是软件开发中的重要组成部分，它可以帮助我们监控程序运行状态、诊断问题和优化性能。本文将详细介绍如何在Python中实现高效的日志记录，并提供详细的代码示例。 ...1.使用Python内置的logging模块 Python提供了一个功能强大的内置模块`logging`，用于实现日志记录。...None else: logger.debug("Division successful") return result divide(10,2) divide(10,0) ``` 在这个示例中，...elapsed_time=time.time()-start_time logger.info(f"slow_function tookseconds to complete") ``` 在这个示例中，...总之，通过使用Python内置的`logging`模块，我们可以轻松地实现高效的日志记录。通过配置日志级别、格式和处理器，我们可以定制日志记录以满足我们的需求。
在 V6.3.0 到 V6.4.1 版本中，Flowable 使用名为 Drools Expert 的 Drools 规则引擎执行业务规则。...所有其他的应用都需要 Flowable IDM 提供认证。每个应用的WAR文件可以部署在相同的servlet容器（如Apache Tomcat）中，也可以部署在不同的容器中。...在规则引擎开源产品中，Drools 是最知名的一款，它实现了PMML（Predictive Model Markup Language）规范，同时支持 DMN （Decision Model and Notation...Flowable 目前实现了 DMN V1.1 规范的框架，由于 DMN 规范中要求对 PMML 提供兼容性，这意味着 Flowable 具有相对强大的业务规则的处理能力。...DMN 标准描述了几种表达式的类型，目前在 Flowable DMN 中仅支持决策表(decision table)类型的表达式。决策表分为输入表达式与输出表达式两个主要区域。
核心的运行时引擎是相当紧凑的，只需要包含在3个jar包中的几个100KB的文件。...drools-jsr94.jar - JSR-94兼容的实现，本质上是一层drools-compiler组件。需要注意的是由于JSR-94协议的性质，并不是所有的特性都可以轻易的通过接口暴露。...drools-decisiontables.jar – 决策表‘编译’组件，使用drools-compiler组件。提供excel和csv格式的输入。...如果你想创建一个新的运行时，它基于包含在插件自身中的最新Drools项目JAR包，你也可以轻易的做到。...但是，如果你希望从源码进行构建，强烈建议从我们的源码管理中获得源码。 Drools和jBPM使用Git来版本管理。
加锁和解锁操作是MySQL中常用的操作之一，下面将详细介绍在MySQL中实现数据的加锁和解锁的方法和技巧。...一、MySQL中的锁类型 在MySQL中，常用的锁类型包括共享锁（S锁）和排他锁（X锁），其区别如下： 1、共享锁（S锁）：允许多个事务同时获取同一资源的共享锁，用于保证并发读取操作的一致性。...在MySQL中还有其他几种锁类型，如行级锁、表级锁、意向锁等，这里不再赘述。...二、在MySQL中实现数据的加锁和解锁 在MySQL中，数据的加锁和解锁可以通过以下方法实现： 1、使用LOCK TABLES语句进行锁定和解锁操作 使用LOCK TABLES语句可以对指定的表进行锁定...在MySQL中实现数据的加锁和解锁需要谨慎处理，需要根据具体情况选择合适的方式进行操作，避免出现死锁、性能问题等不良后果。
那么，如果我们自己要去实现一个支持任意延迟的消息队列，难点在哪里呢？ 排序 消息存储 首先，支持任意延迟意味着消息是需要在服务端进行排序的。...知己知彼 虽然决定自己做，但是依旧需要先了解开源的实现，那么就只能看看RocketMQ开源版本中，支持18个Level是怎么实现的，希望能从中得到一些灵感。 ?...上图是通过RocketMQ源码分析后简化一个实现原理方案示意图。...TimeWheel TimeWheel的大致原理如下： ? 箭头按照一定方向固定频率移动（如手表指针），每一次跳动称为一个tick。ticksPerWheel表示一个定时轮上的tick数。...如每次tick为1秒，ticksPerWheel为60，那么这就和现实中的秒针走动完全一致。 TimeWheel应用到延迟消息中 无论定时消息还是延迟消息，最终都是投递后延迟一段时间对用户可见。
控制反转（Inversion of Control，缩写为IoC），是面向对象编程中的一种设计原则，可以用来减低计算机代码之间的耦合度，其中最常见的方式就是依赖注入（Dependency Injection...通过控制反转，对象在被创建的时候，由一个调控系统内所有对象的外界实体将其所依赖的对象的引用传递给它。也可以说，依赖被注入到对象中。...一般这个概念在 Java 中提的比较多，但是在前端领域，似乎很少会提到这个概念，其实用好这个思想无论在前后端一样可以帮助我们的组件解耦，本文将介绍一下依赖注入在 React 中的应用。...使用 context 是实现依赖注入的另一种方法 function counter() { const { message } = useContext(MessageContext); return...我们可以直接调用注入的 provide 方法，而组件内部不用关心它的实现。
【猫头虎科技角】深入Drools：规则引擎的艺术与实践 摘要 在今天的高速发展的软件行业中，Drools作为一个高效、灵活的业务规则管理系统(BRMS)，提供了一个桥梁，将复杂业务逻辑与应用程序代码分离...这篇文章将深入探讨Drools的内核机制、实现原理以及如何在项目中灵活运用。我们将通过详细的代码案例和操作命令，一步步展示如何利用Drools简化业务逻辑的实现。...Drools是一个基于Java的业务规则管理系统（BRMS）和规则引擎。它允许开发者以接近自然语言的形式定义业务规则，并将这些规则应用到应用程序中，实现业务逻辑的自动化和决策过程的优化。...如何使用Drools？ 安装和配置 首先，确保你的开发环境中安装了Java JDK。然后，你可以通过Maven或Gradle来添加Drools依赖到你的项目中。...性能优化：合理利用规则属性如salience（优先级）来优化执行顺序。 复杂事件处理（CEP）：Drools提供了强大的CEP支持，能够处理复杂的事件模式和时间窗口。
规则模板简介 规则模板是使用模板文件和表格数据源即时生成DRL规则的方法。 表格数据源是指可以用表格中展示的数据，典型的介绍是数据库和Excel。 如果根据存储在应用程序之外的数据来生成规则？...解决方案之一就是：规则模板 规则模板的优势 规则的数据和结构完全分离 相同的模板可用于不同的数据集 同一数据集可用于不同的模板 与决策表相比，提供了极大的灵活性。...规模模板的语法结构 template header 开头 变量（比如，id） 空行（表示header结束） template package import rule规则名称 规则属性 when、then...end,使用方法@{id} end template 示例： template header id username package com.template; import com.secbro2.drools.demo.Person
然而，密码泄露事件时有发生，我们经常听到关于黑客攻击和数据泄露的新闻。那么，如何在Python中实现安全的密码存储与验证呢？本文将向你介绍一些实际的操作和技术。...2、 使用哈希算法进行密码加密 哈希算法是一种单向加密算法，它将输入的密码转换成一串固定长度的字符，而且相同的输入始终产生相同的输出。在Python中，我们可以使用hashlib模块来实现哈希算法。...在verify_password()函数中，使用相同的盐值和用户输入的密码进行加密，并将加密结果与存储在数据库中的密码进行比较。...通过使用盐值，即使黑客获取到数据库中加密后的密码也无法直接破解，因为他们不知道盐值是什么，加大了密码破解的难度。 在Python中实现安全的密码存储与验证需要使用哈希算法，并避免明文存储密码。...此外，为了进一步增强密码的安全性，我们还可以结合其他技术，如多重认证、密码策略等来提高整体的安全性。 希望本文可以帮助你了解如何在Python中实现安全的密码存储与验证。
在我们的业务中如果按照天去查询数据结果，服务端返回数据可能会出现某些天没数据，这样就会出现输出前端某些天可能没有的情况，然后这样看数据就可能出现视觉差错，体验不好。...所以我们一般情况下要么通过sql来实现连续的时间查询，比如连续的天，要么通过程序处理时间，然后再循环数据按照某一天匹配之后返回结果给前端。...下面我们这里分享一下在clickhouse中如何实现连续的时间：连续的天 我们在clickhouse中实现连续的时间首先要学习一下range，arrayMap，arrayJoin这三个函数的使用。...2 │ │ 4 │ └──────────────────────┘ 好了上面三个函数已经给大家分享了一遍，下面我们直接看下如何实现连续的天...实现2021.1.1到2021.1.10连续的时间，我们首先需要用range把数组自增，然后通过arrayMap转换成对应的时间，然后通过arrayJoin进行转换成列。
自助分析能力：大屏的由来最终于是解决分析的需求，因此大屏真正核心的本质是能够服务于数据分析，让真正的数据用户，按照自己的思维逻辑在大屏中操作分析数据，辅助决策，这就决定了大屏需要为用户提供“自助式分析能力...什么是自助式分析 自助式数据分析需要体现到四个层次： 自助数据准备：很多业务用户未具备专业的IT技能，因此在实现数据分析的过程中，最让他们耗费时间最多的就是如何对接实际的业务数据，因此自助式分析第一步要解决...，自助数据准备，自助完成数据准备，并能关联本地数据，为数据分析提供更完备数据支持，通过简单易用的数据准备器，拖拽完成即可实现多业务表的关联，无需理解背后的IT 技术。...应用场景： 很多情况下智慧政务或企业涉及到标准的文稿通知等会有专用的文件，会附加的大屏中供需要的用户浏览或下载，因此需要在查看大屏时能够打开对应本地文件。...3.5 预览 从大屏到数据明细报表中的跳转，实现明细数据分析 当使用仪表板跳转报表有时需要传参数，这个传参可以来自于筛选器。
本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...在Python中，数据分析常常借助pandas、NumPy和SciPy等库进行。...()函数可以根据某个变量进行分组，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。...通过合理的数据预处理，准确的数据分析以及直观的数据可视化，我们可以更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
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