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最新推荐文章于 2025-09-11 22:10:09 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/lsl1991/blog/1589803
本文提供了2019年独角兽企业招聘Python工程师的具体标准，并链接了Drools下载页面及两篇优快云博客文章，涉及Python相关技术和实践经验。

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

 

https://www.drools.org/download/download.html

 

http://blog.youkuaiyun.com/sinat_24910337/article/details/50587793

 

http://blog.youkuaiyun.com/wo541075754/article/details/52489224

转载于:https://my.oschina.net/lsl1991/blog/1589803

Drools 简介
Q码记
07-09 4万+
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
什么是 DOORS?
王洪伟的专栏
02-11 9844
DOORS（面向动态对象的需求系统）是一种领先的需求管理工具。这个工具最初是由Oxford 的QSS 公司开发的，现在由Telelogic 公司负责产品开发和市场推广。DOORS 是一种跨平台的、企业级的需求管理工具，用于捕获、连接、跟踪、分析和管理各类信息，以确保项目符合所描述需求和标准。DOORS 为满足业务需要的沟通提供了手段，使不同功能小组可以协同开发项目，使用户可以检验所构建系统是否
drools之体验一
cdw_sunshine的博客
07-10 723
drools，规则引擎，把业务和规则进行分离。pom.xml<dependencies> <dependency> <groupId>org.drools</groupId> <artifactId>drools-core</artifactId> ...
开源规则流引擎实践
Lizo_Is_Me的专栏
11-08 3931
前言 在很多企业的 IT 业务系统中，经常会有大量的业务规则配置，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。为了适应这样的需求，我们的 IT 业务系统应该能快速且低成本的更新。适应这样的需求，一般的作法是将业务规则的配置单独拿出来，使之与业务系统保持低耦合。目前，实现这样的功能的程序，已经被开发成为规则引擎。 规则引擎是一种推理引擎，它是根据已有的事实，从规则知识库中
Drools规则引擎讲解
qq_42709715的博客
09-20 641
Drools规则引擎讲解
Eclipse中安装Drools插件和Drools Runtimes
ystyaoshengting的专栏
08-31 1060
一、安装的环境 JDK1.8 eclipse4.7 二、安装包下载及安装 https://www.drools.org/download/download.html 上面这个地址是官方下载地址，里面有插件和Runtimes的介绍 压缩包 名称 描述 droolsjbpm-tools-distribution-7.15.0.Final.zip Drools an...
drools死循环modify()
chuixue24的博客
11-12 466
package com.yky.test.drools; import com.yky.test.drools.Person; rule "test001" //lock-on-active true //no-loop true //date-effective "2020-11-12" //日期必须带双引号，且必须设置日期格式System.setProperty("drools.dateformat", "yyyy-MM-dd") when $p:Pe.
《Drools规则引擎》：lock-on-active与no-loop区别
进击的Coder*的博客
06-04 1112
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/wo541075754/article/details/104446941 使用modify或update的时候在某种程度上会导致死循环。 昨天一同学在使用Drools规则引擎时便遇到了该问题。下面看该同学贴出来的规则代码： Drools规则引擎死循环 首先我们来分析一下上面的代码，上面的代码中这位同学讲一个相同的Map，传递进入两个规则中，在规则的then部分中会对map的属性值进行更新。为了防止死循环他使用了no-loop属性。 但是问题
camel-jbpm-demo:使用Apache Camel-jBPM连接器的JBoss Fuse和JBoss BPM Suite集成演示
05-02
Camel-jBPM组件演示 这是一个和集成演示。 它显示了如何处理骆驼错误并将其传递给BPMS，以使用连接器进行复杂事件处理和人工任务创建。 您可以阅读更详细的博客文章，其中包含有关此演示的说明 ...
Drools决策表+SpringBoot使用及语法详解
安若丶六的博客
05-12 3040
SpringBoot+Drools决策表的使用简介Drools决策表语法功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 简介 本人最近在研究SpringBoot使用Drools规则引擎实现自动流程审批功能，期间遇到过很多坑，最终选
Python的f格式
lmf666的博客
09-11 461
你的语句print(f"已发送请求: {a} + {b}")可以通俗地理解为：“打印一句话。这句话的内容是‘已发送请求: ’，然后紧接着把变量a的值放这里，再放一个加号 ‘+’，再然后把变量b的值放这里。这种的格式是当今 Python 世界最主流、最推荐的字符串格式化方式，因为它写起来最自然，读起来最清晰。希望你以后多多使用它！
python学习进阶之异常和文件操作(三)
最新发布
weixin_48446170的博客
09-11 586
本文主要介绍了Python中的异常处理和文件操作两大核心内容以及如何操作json类型文件
知识图谱——图数据库与项目构建
renjt01的博客
09-10 275
知识图谱——图数据库与项目构建 一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示 二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建
【Python】 数据容器通用操作完全指南
Hy_g_g_e_的博客
09-10 490
Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。
Python爬虫实战：研究GUI 可视化界面，构建电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-11 116
本文设计并实现了一个基于 Python 的爬虫数据分析系统，该系统整合了网络爬虫、数据处理、数据分析和数据可视化功能，通过直观的 GUI 界面为用户提供了从数据获取到分析决策的一站式解决方案。切换到 "数据可视化" 标签页，选择 "柱状图"，X 轴选择 "category"，Y 轴选择 "price"，点击 "绘制图表"，可以看到不同类别商品的价格对比。可视化模块实现了多种常见图表的绘制功能，包括折线图、柱状图、散点图、直方图、饼图和相关性热力图等，并支持图表的交互操作和保存功能。
Pandas数据结构（DataFrame，字典赋值与操作）
njxiejing的专栏
09-08 285
frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])，用于指定列的顺序，指定后顺序由China，USA，England变成了China,England,USA。（2）按指定列排序：frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])DataFrame是矩形的数据表，它含有一组有序且有命名的列，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。
*args和**kwargs的实际应用解析
weixin_56840471的博客
09-11 140
args和**kwargs*args处理‌无名参数‌（元组），‌**kwargs处理**‌命名参数**（字典）。两者常结合使用以实现高度灵活的函数接口，如装饰器或继承中的参数传递。
CUPP针对性字典安全防范
久绊A的博客
09-08 745
CUPP（常见用户密码分析器）是一款基于社会工程学的Python工具，通过收集目标的个人信息（姓名、生日、爱好等）智能生成高针对性密码字典。相比暴力破解工具，CUPP采用交互式提问（-i模式）或命令行参数（-l、-s等）自动组合信息，并支持添加特殊字符、数字及Leet变形（如p@ssw0rd）。典型案例显示，输入目标"张三"的个人数据后，CUPP能生成如"zhang@123"、"wangcai!2024"等符合用户习惯的密码变体，显著提升破解效率。
LeetCode Hot 100 Python (71~80)
朝花夕拾。
09-08 820
LeetCode Hot 100 第71~80题的Python实现
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