Pyke 简介 (1)

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[b]Pyke 简介 (1)[/b]

Pyke 是个软件工具,叫做“专家系统引擎”,或者“基于知识的推理引擎”。Pyke 的产生,受到了 Prolog 的启发影响,并且,工作原理机制,与其相仿。Pyke 完全用 Python 写成。

与 Prolog 不同,Pyke 与 Python 融为一体,可从 Python 程序中调用 Pyke,也可在 Pyke 写的专家系统规则中,加入 Python 的语句和表达式。

Pyke 的目的是为了显著提升程序代码的可重用性。它的做法,大致如下:

写一些 Python 函数,再写一些 Pyke 规则,设置这些函数的数据,整合这些函数。

这些函数的体内,有些变量,叫做“模式变量” (pattern variables),它们指向或引用 Pyke 的“模式”。

Pyke 可能先后多次初始化各个函数,将不同的常量,赋予各个模式变量。这些不同的初始值,形成不同的函数。

然后,Pyke 把这些函数,汇集成完整的程序,叫做“函数调用图” (function call graph),形成特定的需求用例。

于是,Pyke 把你的有特定用途的 Python 代码,彻底转变成了 Pyke 的方式。

这使得 Pyke 成为高级层面的编译器,代码的适用性、可重用性和程序的运行性能,均大幅度提升。

Pyke 不是为了取代 Python,或与其竞争。Python 是优秀的通用编程语言,尤其适合写小型程序。

Pyke 产生于 Python,是帮你写大型程序的工具。

噢!Pyke 用的是“逻辑编程”。倘若你想搞逻辑编程或者专家系统,Pyke 会适合你。

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### Experta 介绍 Experta 是一个基于 Python 的产生式规则系统,它受到 CLIPS 的启发,用于构建专家系统。它允许用户定义规则和事实,然后根据这些规则对事实进行推理。Experta 提供了一种简洁的方式来表达知识和逻辑,使得开发者可以方便地实现复杂的决策逻辑。 ### Experta 使用方法 以下是一个简单的 Experta 示例代码: ```python from experta import * class Greetings(KnowledgeEngine): @Rule(AND(Fact(weather="sunny"), Fact(temperature="warm"))) def sunny_warm(self): print("It's a great day to go outside!") @Rule(OR(Fact(weather="rainy"), Fact(temperature="cold"))) def bad_weather(self): print("You might want to stay indoors.") engine = Greetings() engine.reset() engine.declare(Fact(weather="sunny"), Fact(temperature="warm")) engine.run() ``` 在这个示例中,定义了一个 `Greetings` 知识引擎,其中包含两个规则。通过 `reset` 方法初始化引擎,使用 `declare` 方法添加事实,最后调用 `run` 方法触发规则匹配和执行。 ### Pyke 介绍 Pyke 是另一个用于构建基于规则的专家系统的 Python 库。它支持正向和反向推理,提供了丰富的工具来定义规则、事实和知识库。Pyke 的规则可以包含复杂的逻辑和函数调用,适用于处理较为复杂的知识表示和推理任务。 ### Pyke 使用方法 以下是一个简单的 Pyke 示例代码: ```python import pyke pyke.knowledge_engine.add_kb('my_kb') pyke.knowledge_engine.activate('my_kb') pyke.knowledge_engine.add_fact('my_kb', 'weather', ('sunny',)) pyke.knowledge_engine.add_fact('my_kb', 'temperature', ('warm',)) pyke.knowledge_engine.add_rule('my_kb', 'sunny_warm', 'weather($weather) & temperature($temperature) ->', 'print("It\'s a great day to go outside!") if $weather == "sunny" and $temperature == "warm" else None') pyke.knowledge_engine.prove_1_goal('my_kb', 'sunny_warm()') ``` 在这个示例中,首先创建了一个知识库 `my_kb` 并激活它。然后添加了事实和规则,最后使用 `prove_1_goal` 方法触发规则的证明和执行。 ### 对比 - **语法简洁性**:Experta 的语法更加简洁直观,规则的定义类似于 Python 装饰器,易于理解和编写。而 Pyke 的规则定义需要使用特定的语法,相对复杂一些。 - **推理能力**:Pyke 支持正向和反向推理,在处理复杂的推理任务时更具优势。Experta 主要侧重于正向推理,对于简单的规则匹配和决策逻辑表现较好。 - **社区和文档**:Experta 的社区相对较小,但文档较为清晰,适合初学者快速上手。Pyke 有一定的用户基础,但文档相对不够完善,学习曲线较陡。
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