什么是Easy Rules？Easy Rules是一个简单而强大的Java规则引擎，提供以下功能：轻量级框架和易于学习的API基于POJO的开发与注解的编程模型定义抽象的业务规则并轻松应用它们支持从简单规则创建组合规则的能力支持使用表达式语言（如MVEL和SpEL）定义规则的能力在一篇非常有趣的规则引擎的文章中，Martin Fowler说：
您可以自己构建一个简单的规则引擎。您只需要创建一
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2023-08-16 19:03:31
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动态规划动态规划算法介绍动态规划算法最佳实践-背包问题思路分析:图解分析:Java代码实现：动态规划算法介绍1)动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法2)动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。3)与分治法不同的是
title: springcloud学习(九)-Config(服务的动态配置) date: 2021-1-31 tags:微服务springcloud学习(九)-Config(服务的动态配置)springcloudspringspringboot categories:微服务springcloudspringcloud学习(九)-Config(服务的动态配置)一、Config 的介绍Config
没有规则，不成方圆；一、背景前段时间，在做项目重构的时候，遇到很多地方需要做很多的条件判断。当然可以用很多的if-else判断去解决，但是当时也不清楚怎么回事，就想玩点别的。于是乎，就去调研了规则引擎。当然，市面上有很多成熟的规则引擎，功能很多，性能很好。但是，就是想玩点不一样的（大家做技术选型别这样，这个是反面教材）。最终一款URule的规则引擎吸引了我，主要还是采用浏览器可直接配置，不需要过多
1、springboot动态指定对应环境的yml文件 1.1 SpringBoot在启动加载配置文件时，如没有明确指定spring.profiles.active属性，默认是加载application.yml或application.properties文件。 还可以使用以下命名约定来定义特定于配置文件的属性： application-sit.yml或application-si
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2022-04-08 20:37:00
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文章目录概述定义为什么使用Flink应用行业和场景应用行业应用场景实时数仓演变Flink VS Spark架构系统架构术语无界和有界数据流式分析基础分层API运行模式作业提交流程顶层抽象流程基于Yarn 会话（Session）模式 概述定义截止至今大数据计算框架引擎大致经历以下四代：第一代计算引擎：Hadoop MapReduce第二代计算引擎：Tez第三代计算引擎：Spark第四代计算引擎：F
摘 要
Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件，它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对，激活那些符合当前数据状态下的业务规则，根据业务规则中声明的执行逻辑，触发应用程序中对应的操作。
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2023-07-25 22:31:53
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前言项目介绍在线视频： https://www.bilibili.com/video/BV1zv41157yY本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产列位看官，为了能够更好地理解后续《动态规则版实时运营系统》的设计思想和代
配置实例本篇提供两个示例，通过 Dashboard 可视化界面演示规则引擎的创建于使用。示例一：通过 Web Server 持久化消息到磁盘/数据库场景描述该场景中拟设车联网卡车车载传感器通过 /monitor/:device_id/state 主题上报如下 JSON 消息(device_id 为车辆连接客户端的 client_id，同车辆 ID)：{
"speed": 20, // 实时车速(千
在SpringBoot中，我们经常会使用自定义注解+AOP的方式来封装一些重复的操作，例如方法的参数校验，获取分布式锁等。如果我们需要在注解中动态的传入参数，例如在加锁的操作中，需要根据方法的入参动态的传入userId作为lock的key，这个动态参数在aspect类中应该如何解析出来呢？答案是利用SpEL表达式实现，下面以一个简单的例子说明具体用法。SpEL表达式实现注解动态参数首先，设计一个自
轻量级规则引擎调研我们基于Flink实现了云端的规则引擎，以flink on yarn方式在运行，依赖hadoop和zookeeper，对于边缘侧来说比较重，所以打算调研下轻量级的规则引擎，我们的业务诉求如下：业务需求背景1、轻量级2、支持海量规则4、便捷的规则启停5、动态加载从如下几方面对比目前比较流行的几个规则引擎框架：drools1、社区活跃度drools（3.7k），比较活跃的社区。三者中
规则引擎原理：http://www.open-open.com/lib/view/open1417528754230.html规则引擎有很多，创建规则引擎的目的，简单的来说，是为了实现智能化，在规则改变的时候，业务代码不需要改变，不需要根据规则来编写新的代码。 规则引擎的计算，和神经网络算法相似，将规则按照LHS 和LRH 执行。drools语法就不说了，来说一下规则怎么可以不需要通过文件来编写，
反射1、是java API，是java提供的现成的类！--接受API提供的功能！2、是java提供的动态执行机制，动态加载类，动态创建对象，动态访问属性，动态调用方法。静态与动态静态：事先约定的规则，执行期间按照固定规则执行。动态：事先没有约定，在执行期间动态确定执行规则。java中的静态执行：编译以后就确定了执行规则(执行次序)，在运行期间按照编译结果顺序执行。Foo foo=new Foo()
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2023-08-04 14:01:52
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架构介绍本项目的主分支仅支持Python3，目前通过Python3.7.3的版本测试，如果需要python2.7的版本，请使用tag: last-support-Python2.7 的代码.快速启动本项目依赖redis, mysql, mongodb，因此需准备环境并更改配置项# 为了简单可以使用docker安装
# docker安装文档地址(以ubuntu为例): https://docs.do
这里是简单的动态规划问题。其实，如果我们学过数据结构，应该就接触过动态规划问题，当时一直没有反应过来。我们求最小生成树用的是贪婪算法。而求最短路径就是动态规划。从一个点出发，到另外每个点的最短距离。在求最短路径问题中，取一点，然后与选取与这个点连接的，最小的一条边，把这个点标上，然后求与标上点的连接的点的最短路径。我们先来看这道题目吧1.题目描述将一个由N行数字组成的三角形，如图所以，设计一个算法
文章目录一、开源版本和pro版本的区别1、功能比较2、更改规则如何生效二、如何使用开源版本1、使用指南地址2、运行规则引擎服务3、使用步骤3.1创建项目3.2创建变量库3.3创建决策集或决策树3.4测试知识包3.5代码调用 因为工作上遇到了urule开源版本规则引擎，所以在这里 介绍一下自己是如何使用的 一、开源版本和pro版本的区别1、功能比较这里是免费版本2.0和pro3.0的功能比较：U
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2023-07-18 16:44:58
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项目里或多或少的都会有一些基于规则判断的代码，而往往这部分逻辑判断代码都写在项目里，改规则就得改代码，所以就很不方便，而且随着规则越多，代码越繁杂。最近有时间，设计了一套基于Aviator的规则引擎系统。参考文档：https://code.google.com/archive/p/aviator/wikis/User_Guide_zh.wiki规则引擎需求：1、每个规则有一个大的通用规则设置，对应
Drools简介Drools是一款基于Java的开源规则引擎，将规则与业务代码解耦。规则以脚本的形式存储在一个文件中，使规则的变化不需要修改代码，重新启动机器即可在线上环境中生效。规则引擎实现了业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入、解释业务规则，以及基于业务规则做出业务决策，从而提供极大的编程便利。对系统使用人员来说：将业务规则的创建、修改、维护透明话
（1）当RuleBase中有规则添加或删除，利用观察者模式实现，一旦有变动，规则引擎其他组件也做出相应的改变。（2）学习思想：当一个应用中涉及多个组件，为了实现易扩展，解耦思想。可以利用观察者模式实现。基于易变动的数据结构中加入监听者，监听者依据被监听者的变动动作，定义自己的动作。在监听者内部通知其他组件做出相应改变。实现面向对象的思想。组建之间实现了解藕。 一：被监听数据，也就是规则网
JAVA规则引擎 - 调研分析设计搭建全过程<四>规则引擎demo版数据库核心表简易伪代码测试类 规则引擎demo版数据库核心表 表以及逻辑字段说明1.策略模型表：id, 模型码，status(上线online，下线offline)
2.规则分组表：id, 模型码，
2-1.规则表：id, 模型码， 分组ID, 得分score, status(有效en
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2023-08-17 19:30:10
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