Drools通过 事实、规则和模式相互组合来完成工作，drools在开源规则引擎中使用率最广，但是在国内企业使用偏少，保险、支付行业使用稍多。
小明是一个兢兢业业的服务端程序员，有一天产品经理找到他说，我们要给用户发一条消息，消息的内容按照用户的积分分为三档，1000 以下的用户发：
if else，并不是一个非常坏的关键字，只不过有人把他用坏了。尤其在接到产品需求如下这样；
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。
作者：小傅哥 暖暖的春风迎面吹，桃花多多开 小傅哥 | https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，专注于原创专题案例，以最易学习编程的方式分享知识，让自己和他人都能有所收获。目前已完
小明是一家互联网公司的软件工程师，他们公司为了吸引新用户经常会搞活动，小明常常为了做活动加班加点很烦躁，这不今天呀又来了一个活动需求，我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分，购买的越多送的积分越多，用户可以使用积分来兑换相应的商品，我们这次活动的力度很大，肯定会吸引很多的用户参加，产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想，又tm来这套，这次需求又要变更多少次呢？表面上还的配合，说赶紧把规则给我们吧，早点开发早点上线，小王说这次需求老简单啦，估计你们两
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。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、实现原理、版本信息和官方资料，方便读者快速了解Drools规则引擎的相关信息。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题，V号bitcarmanlee。github上star的同学，在我能力与时间允许范围内，尽可能帮大家解答相关问题，一起进步。
这是GitHub上星标数超过15.5k的JavaScript库之一。它是一个功能强大、轻量级的模糊搜索库，不依赖于任何其他库。如果你还不熟悉模糊搜索（更正式地称为近似字符串匹配），它是一种通过查找与给定模式近似相等的字符串来进行匹配的技术（而不是完全相等）。
LHS：Left Hand Side,在Rete网络的左边部分，即规则的when部分。
Drools是一款基于Java的开源规则引擎，实现了将业务决策从应用程序中分离出来。本文是作为一个技术角度进行编写，文采有限，仅供对drools有一定了解，并且想搞清楚drools内部实现原理，并想提升编程技巧的同行学习和指正。
前面讲数据质量监控的时候，楼下很多评论希望能把规则引擎也讲一下，规则引擎是一个既复杂但又简单的系统，复杂的地方在于它要满足多种多样的业务需求，需要知道各个事实的既定结果，然后通过既定公式获得最终需要的结果。
在业务的早期时代，也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展，越来越多的问题会暴露出来：
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。
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。
明天就国庆放假了，正好赶上中秋节，首先祝大家“双节”快乐！ 不管是出去玩，还在一个人在家里，在宿舍，在自己的小房子“玩”，祝大家都能找到自己的乐趣！但是呢， 安全第一！ 想乘着国庆好好学习一把的童鞋， 也别太拼， 学习一会儿就休息一下。然后我想说，我国庆要出去“嗨”一下了，so 这期间不能更新了。。 ============================== 好，接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念，混淆矩阵，confusion matrix，第一个听说混淆矩阵的时候，稀里糊涂的看不懂，等到我明白了机
CV领域中，在完成数据准备工作和设计定义好模型之后，我们就可以去迭代训练模型了，通过设置调节不同的超参数（这需要理论知识和丰富的经验）来使得损失（loss）和准确率（accuracy）这两个常用的指标达到最优。一般在训练完成之后，都需要通过损失曲线图和准确率曲线图来衡量整个训练过程。
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。
由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法（参阅 参考资料）对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人 Hello World pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</gro
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
1. 什么是规则 复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(business logic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或
nginx可以通过HttpLimitReqModul和HttpLimitZoneModule配置来限制ip在同一时间段的访问次数.
其中limit_req_conn模块可以根据源IP限制单用户并发访问的连接数或连接到该服务的总并发连接数
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十一部分。主要介绍了如何面向功能拆分架构，首先介绍了微内核架构的基本架构设计，以及几种常见架构的实现与特点。最后分享了微内核架构典型开源规则引擎 JBoss Drools。
很长一段时间在搞过增长和促销的事情，在实现各种活动和玩法时非常心累。每个新的玩法，都需要填一点代码，每次改动都需要走流水线发一次版，烦躁且痛苦。
具体连接请参考 http://tengine.taobao.org/document_cn/http_limit_req_cn.html
最近网站经常出现假死的状态，重启nginx可恢复，但是短时间后又出现，经过排查日志发现，有一个 IP 存在过度频繁请求的情况，十分钟左右的时间请求了12000次左右，导致了服务器资源无法释放，所以产生了假死现象。
很多时候我们可以直接进行影像图表的加载，但是如何获取不同天数，或者给了指定的时间节点，如何获取这个指定时间范围内的月或者日的结果，从而正确的加载影像波段值的图表。我们需要了解几个函数：
事实上，在实际工作生活中，并不是只有我们的逻辑推理是由有向无环图构成的，复杂的任务编排执行也可以被改造为有向无环图的形式。
AI科技评论按：ICLR 2017 将于4月24-26日在法国土伦举行，届时AI科技评论的编辑们也将前往法国带来一线报道。在这个深度学习会议举办之前，AI科技评论也将围绕会议议程及论文介绍展开一系列的覆盖和专题报道，敬请期待。 数据压缩是一种基础工程问题，在数据存储和有限容量信道传输中有重要的应用。图像作为一种信息载体，数据量巨大，因此研究者们对图像压缩的研究从未停止过。在ICLR 2017会议上，来自纽约大学的Johannes Balle 等研究者提出了一种端到端优化的图像压缩方法，并发表了论文：《E
nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数.
1.1 nginx连接数优化 events { worker_connections 65530; # 设置nginx最大连接,最多为65535 use epoll; # 采用epoll模型，作用于event的I/O异步 } 进程优化 worker_processes 8; # NGinx的工作线程一般为核心数或者核心数X2 最多设置为8如果超出性能则不会进行提升了 worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 0001
闪回技术通常用于快速简单恢复数据库中出现的认为误操作等逻辑错误，从闪回的方式可以分为基于数据库级别闪回、表级别闪回、事务
除了显示地操作堆栈（使用push和pop指令）之外，很多指令也需要使用堆栈，如INT、CALL、LEAVE、RET、RETE、IRET等等。配对使用上述指令并不会造成什么问题，然而，如果你打算使用LEAVE、RET、RETE、IRET这样的指令实现跳转（比JMP更为麻烦，然而有时，例如在加密软件中，或者需要修改调用者状态时这是必要的）的话，那么要搞清楚他们做的到底是什么，并且精确而了解自己要做什么。
预订是向仓库提出的一个请求，要求仓库为今后某个日期的发货和为某个目的将物料保持在就绪状态。可以由多个部门为多个帐户分配对象（例如成本中心、订货、资产等等）提
Drools（JBoss Rules ）是一个开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 程序员们会觉得恐慌么？有时候我会。 或者说，现在也会。 这种恐慌大概是在上学的时候就有了。 上学的时候我不知道怎么入门，去书店里看书，C，VisualBasic，Java，C#，C++，Pascal，这些语言让我困惑。 特别是学的数据结构，计算机网络，算法，这些东西学了之后，倒底能干嘛，我知道UDP是有可能不按顺序到达的，我知道数据链路层是在物理层之上的， 我知道了可以深度遍历，可以广度遍历一棵树，但是这跟写代码有什么关系呢？ Acce
采用Small Learning Rate（上）和Large Learning Rate(下)的梯度下降。来源：Coursera 上吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程
示例：检测实例 Allen 是否在 Woman中？ 即：检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ？
drools是一款标准、效率高、速度快的开源规则引擎，基于ReteOO算法，目前主要应用场景在广告、活动下发等领域非常多，比如APP的活动下发，通常都是有很多条件限制的，且各种活动层出不穷，无法代码穷举，而如果每次为了一个活动重新发版上线，显然是不合理的，因此通过drools将活动中变的部分抽象为一个个单独的规则文件，来屏蔽这部分的变化，使得系统不需要从代码层面做出改变，当然了为了更加极致的抽象，通常还需要对规则中的一些可配条件（大于、小于、等于、范围、次数等）也提取到数据库中，这样在现有规则不满足要求时，可以直接通过更改数据库的对应规则表来完善，同样不需要改代码；
linux centos8 安装php7 nginx1.4 mysql8 ，运行php网站，各个模块从零开始配置
神经网络架构搜索(NAS, Neural Architecture Search)俨然成为目前最热门的AI研究方向之一，它的目的是让算法去找到最优的模型结构，将人们从繁琐的调参和试错中解救出来。如果你对NAS技术还不太熟悉，建议你参考阅读一下我之前的文章AutoML综述。
低代码开发平台（LCDP）是无需编码（0代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。通过可视化进行应用程序开发的方法，使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。具体什么是低代码可以查看我这篇博客：什么是低代码 本文主要推荐15个优质的低代码开源项目。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
作为人类，我们可以基于图 1 推断出一些新的信息，例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下，给定图中的数据作为「前提」（premise），加上一些关于世界的通用规则作为「先验」（priori），我们就可以进行演绎来推导出新的数据，了解多比给定数据更多的信息。这些前提和先验一般被多人共享，构成了所谓的「常识知识」（commonsense knowledge）；与之相反，某些信息只在一定范围内被一些专家共享，构成了所谓的「领域知识」（domain knowledge），也可以理解为只有部分人掌握的专业性知识。
本文从 “为什么需要规则引擎” “规则引擎的定义” “规则引擎在营销活动系统中的落地” “规则引擎平台内部架构” “现有的规则引擎” 来描述。
小团队一般 10 人左右，其中常常是技术最牛的人做架构师（或 TL）。所以，架构师在广大码农中的占比大概平均不到 10%。
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