Drools例子

Drools规则引擎简介
最新推荐文章于 2022-02-23 09:48:52 发布
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#IBM #Java #J# #HTML

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-drools/index.html
springboot整合drools规则引擎 示例入门
小哇
08-13 490
实现需求。
Drools 例子
08-28
Drools的官方示例 Drools是一个基于java的规则引擎，开源的，可以将复杂多变的规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件中，使得规则的变更不需要修正代码重启机器就可以立即在线上环境生效。
Drools 学习笔记
awj321000的专栏
07-20 365
1.Drools简单例子 首先是搭建一个可供进行Drools开发的框架。Jboss官方推荐使用Drools Eclipse IDE进行开发，但是我发现其插件的安装相当繁琐，对其他的组件依赖严重，而且里面新手能用到的东东不多，下面就偷懒来搭建一个demo。 此demo基于Maven3进行开发，没有用过Maven的同学还是希望先看看Maven的东西。当然，不用maven也是没有问题的，你需
Drools 入门例子
热门推荐
joeyshi的专栏
05-06 2万+
 本人参照drools-4.0.7-examples修改，可以到这个网址去下载：http://www.jboss.org/drools/downloads.html1:下载4.0版eclipse ： eclipse-java-ganymede-win32.zip并解压到D:/eclipse-java-ganymede-win32不需安装2:下载drools插件http://www.
[Drools]JAVA规则引擎2 -- Drools实例
caomiao2006的专栏
04-25 4454
上一篇文章 http://blog.youkuaiyun.com/quzishen/archive/2011/01/25/6163012.aspx 描述了一些常用的drools的语法标签和一个模拟实例即发送积分的场景，这一片优化了一下代码，在此贴一下，希望有这方面使用经验的朋友多多交流沟通，指正不足。 通常而言，习惯上我们将规则放到文件系统中，比如以drl结尾的规则文件，现在我们要扩充一下，使其放到数据库中
Drools规则引擎范例
长沙老码农
02-23 1106
无规则不成方圆，软件领域也如此，比如说最常见的“会员积分规则”，会员注册有一个原始积分，这个好处理，在新建对象的时候就给初始化一个原始值，那么这个原始值也有几种，比如平常注册，节假日注册等等，原始值就会有不同，这是一个规则；还有就是注册生效日期，比如立即生效，三天之内生效等等，这也是一个规则；会员消费的时候也会产生多种规则，比如普通消费，节假日消费，逢生日消费；会员消费次数与打折也会产生多种规则，
开源业务规则引擎JBoss Drools入门介绍
Mars Suburbs People
08-04 329
目 录 1 现状分析 ... 3 1.1 现状 ... 3 1.2 问题 ... 3 1.3 解决方案 ... 3 1.4 适用情景 ... 3 2 什么是规则引擎 ... 3 3 Drools 简介 ... 4 4 竞争产品比较 ... 4 5 开发环境搭建 ... 4 6 创...
Drools规则基础语法及操作示例
weixin_37605393的博客
10-28 3338
Drools基础操作符示例 为了防止忘记怎么写规则，这里写个操作符使用示例，以后直接查找。 Drools规则引擎中，标准规则文件是以 .drl 结尾的，可用记事本工具进行查看和编辑 常规计算操作符 Drools自带内置操作符 常规计算操作符 可以使用常规计算操作符：+ - * / %（加减乘除、取模 ） 也可以使用条件连接符： && 表示且的关系 ||表示或的关系 ，一个单逗号表示也是且的关系 除此之外还有 > < >= <= == != 准备2个实体类P
Drools一个很好的例子
马万明的专栏
09-08 1万+
转自http://www.360doc.com/content/15/0701/15/5054188_481943680.shtml 一、问题描述   假设雇员 Employ 有：            学历信息 eduInfo , 简历信息 resume ,            考核信息 annualExam 和奖惩信息  awardPunish ； 要确定
drools例子
06-12
在 Drools 的例子中，这可能涉及了所需的 Java 版本、Maven 或 Gradle 构建工具，以及其他必要的库。理解这些依赖可以帮助我们顺利地运行和调试示例代码。 最后，"drools-examples" 文件夹是核心部分，包含了各种...
Drools代码例子
04-17
在这个“Drools代码例子”中，我们将深入探讨Drools的核心概念和如何在实际项目中应用它。 1. **Drools规则引擎**：Drools引擎是基于rete算法的，该算法允许快速匹配和更新大量事实。引擎由几个关键组件构成，包括...
drools6入门例子
03-21
在本篇文章中，我们将深入探讨 Drools 6 的基础知识，以及如何通过一个简单的入门例子来快速上手。 一、Drools 6 概述 Drools 6 是 Drools 系列的一个重要版本，它基于 Java 平台，遵循 Model-View-Controller ...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
springboot 集成drools 例子
04-24
好的，下面是一个简单的 Spring Boot 集成 Drools 的例子： 1. 首先，需要在 pom.xml 中添加 Drools 的依赖： ```xml <groupId>org.drools <artifactId>drools-core <version>7.41.0.Final ``` 2. 创建...
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