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PyKnow Rule-Based Engine: 基于Python规则引擎的决策支持系统项目

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简介:
PyKnow Rule-Based Engine是一款采用Python语言开发的规则引擎工具,旨在为用户提供高效、灵活的决策支持解决方案。通过定义业务规则,该系统能自动处理复杂的数据分析和决策流程,适用于各种行业场景下的智能自动化需求。 基于pyknow的规则系统需要Python 3.5或更高版本以及Jupyter笔记本作为先决条件。接下来介绍一些相关的Python软件包。 PyKnow简介:描述了PyKnow的主要功能之一是与Python 3兼容,并使用RETE算法,此外该工具完全用纯Python实现。它的目标是在Python中提供CLIPS的替代方案,同时确保两个工具尽可能地兼容,以使CLIPS程序员能够轻松转移知识到这个平台。 安装及使用:在shell中通过pip install pyknow命令来安装此python软件包,在代码中引用时需要首先下载仓库中的文件,并用git clone指令克隆repo。然后转到该目录进行后续操作。

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  • PyKnow Rule-Based Engine: Python
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    PyKnow Rule-Based Engine是一款采用Python语言开发的规则引擎工具,旨在为用户提供高效、灵活的决策支持解决方案。通过定义业务规则,该系统能自动处理复杂的数据分析和决策流程,适用于各种行业场景下的智能自动化需求。 基于pyknow的规则系统需要Python 3.5或更高版本以及Jupyter笔记本作为先决条件。接下来介绍一些相关的Python软件包。 PyKnow简介:描述了PyKnow的主要功能之一是与Python 3兼容,并使用RETE算法,此外该工具完全用纯Python实现。它的目标是在Python中提供CLIPS的替代方案,同时确保两个工具尽可能地兼容,以使CLIPS程序员能够轻松转移知识到这个平台。 安装及使用:在shell中通过pip install pyknow命令来安装此python软件包,在代码中引用时需要首先下载仓库中的文件,并用git clone指令克隆repo。然后转到该目录进行后续操作。
  • Grule-Rule-Engine:用Golang实现
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    Grule-Rule-Engine是由Go语言开发的一款高效、灵活且易于使用的规则引擎。它支持动态配置业务规则,适用于各种复杂的决策场景,助力企业快速响应市场变化。 地鼠掌握了规则 Grule 是用于 Go 语言的规则引擎库,受到著名的 JBOSS Drools 启发,以简单的方式实现。 像 Drools 一样, Grule 拥有自己的 DSL(领域特定语言),其相似性如下: Drools 的 DRL 如下: ``` rule SpeedUp salience 10 when $TestCar : TestCarClass( speedUp == true && speed < maxSpeed ) $DistanceRecord : DistanceRecordClass() then $TestCar.setSpeed($TestCar.Speed + $TestC) ```
  • 示例集:涵盖Drools和Easy Rule
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    本书《规则引擎示例集》专注于介绍Drools和Easy Rule两大规则引擎框架,通过丰富的实例帮助读者深入理解其工作原理与应用场景。 Drools7示例 一些基于Spring Boot的示例展示了如何与spring-boot集成以及如何使用API重新加载规则。 课程代码:有关Drools 7视频教程的内容可以在相关平台上找到。 流口水的例子展示了一些基本的概念应用,例如: - “条件命名后果”的例子(2017年8月4日) - 在Drools中比较相同对象的两个实例(按列表) (2017年8月7日) - 如何在规则中获取名称和包装信息(2017年8月11日) - 全局用法示例展示如何使用全局变量(2017年8月11日) - 查询用法示例展示了查询的实现方式(2017年8月20日) - 地图用法示例演示了地图数据结构的应用场景(2017年9月4日) - FactHandler用法示例说明了FactHandlers的具体应用(2017年9月17日) - StatelessKieSession用法示例展示了无状态会话的使用方法(2017年9月24日)
  • Python关联挖掘实现:Association-Rule-Mining-Python
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    Association-Rule-Mining-Python项目致力于利用Python语言进行高效的关联规则数据挖掘。该项目提供了一系列算法和工具,帮助用户发现大规模数据集中的有趣关系模式。 apriori.py:这是使用Python实现的Apriori算法代码文件。它能够读取用户指定的事务数据库文件,并根据用户设定的支持度与置信度值生成频繁项集及关联规则。 DataSetx.txt(其中 x 可以是 1,2,3,4 或者 5):五个不同的数据集合,每个都包含一系列交易记录。 使用方法: - 首先需要修改 apriori.py 文件的第14行,指定要使用的事务数据库文件名。 - 在命令行中运行程序,输入 python apriori.py 命令即可开始执行。 - 程序会提示用户以百分比形式提供支持度和置信度值。根据这些参数生成频繁项集及关联规则。
  • 雷达:实时风险控制(Risk Engine),自定义脚本(Rule Script),全面中文,专为反欺诈设计(Anti-...)
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    雷达是一款专为反欺诈设计的风险控制引擎,提供实时监测与防护。它具备灵活的自定义规则脚本功能,并且全面支持中文界面和文档,方便用户快速上手和定制适合自己的风险防控策略。 风控引擎(Radar)项目介绍了一种基于Java语言构建的轻量级实时风控系统,采用Springboot、Mongodb、Groovy及Es等多种框架组合而成,特别适用于反欺诈应用场景,并且配置极简,真正实现了开箱即用的效果。通过学习这个项目可以快速理解风险定义并细化风险管理流程,最终实现集中化的风险管控目标。 该引擎具备实时的风险分析能力,在更新规则后能够立即生效。它非常适合于应对各种复杂的反欺诈情况。在实际操作中,名为Radar的代码会持续监控事务活动以确保安全性和及时性。 项目特点包括: - 实时风控:特殊情况下可以实现100毫秒内的响应速度; - 可视化规则编辑器:提供了丰富的运算符支持和灵活的计算规则设定; - 多语言支持(中文):界面友好,易于操作使用; - 自定义规则引擎:灵活性高,能够适应复杂多变的应用场景。
  • 风险: risk_engine
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    Risk_Engine是一款先进的风险决策支持工具,通过智能化的风险评估和预测模型为企业提供精准的风险管理建议与解决方案。 风控决策引擎系统是在大数据的支持下,根据行业专家的经验制定规则策略,并结合机器学习、深度学习及人工智能领域的模型运算,对当前业务的风险进行全面评估并提供解决方案的工具。该类系统常用于金融反欺诈、信用审核等互金领域,在面对黑产和羊毛党等行业挑战时,风控决策引擎也在电商、支付、游戏以及社交等领域得到了广泛应用和发展。 任何与资金相关的业务都离不开有效的风险控制系统支持保障。相比规则引擎(严格来说,决策引擎包含了规则引擎),它实现了将业务逻辑从代码中分离出来,使得系统能够更加灵活地适应不同的商业需求变化。目前市面上关于如何实现这一系统的具体技术文章较少,并且生产环境下的实践经验分享也较为稀缺。 本项目旨在提供学习参考价值,但不建议直接应用于实际工作环境中,请在使用或引用时标明出处。此外,代码会不定期更新以保持最新状态。
  • Spring框架
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    本项目基于Spring框架开发,构建了一个灵活高效的规则引擎系统。该系统支持动态配置和扩展业务规则,便于企业级应用中的复杂逻辑处理与管理。 基于Spring的业务规则引擎能够将Spring框架与规则引擎完美结合,相辅相成。
  • :具备广泛动态表达JSON_RULE_ENGINE
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    规则引擎:具备广泛动态表达支持的JSON基_RULE_ENGINE是一款灵活且功能强大的工具,它采用JSON作为基础数据格式,提供广泛的动态表达能力,使用户能够轻松定义和执行复杂的业务逻辑。 规则引擎是一个NuGet程序包库,用于将系统中的业务逻辑规则策略抽象出来。通过允许您在核心系统之外的存储中存放这些规则,确保任何对规则的更改都不会影响到系统的其余部分。 安装该库后,您可以根据需要选择适当的存储方式来保存和引用您的规则,例如Azure Blob 存储、Cosmos DB、Azure App配置、SQL Server 或文件系统等。这里给出一个示例规则: ```json [ { WorkflowName: Discount } ] ``` 以上就是使用这个库的基本步骤。
  • OCG-Rule入Yu-Gi-Oh! OCG
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    本文章详细介绍了集换式卡牌游戏《游戏王》的官方卡片游戏(OCG)规则,旨在帮助玩家更好地理解和应用这些规则进行游戏。 游戏王OCG(Official Card Game)是日本科乐美公司发行的集换式卡牌游戏《Yu-Gi-Oh!》的官方规则体系。这套规则旨在为玩家提供一个公平、有序的游戏环境,确保每场对战都能按照统一的标准进行。 在《Yu-Gi-Oh!》的OCG规则中,玩家需要了解以下几个关键概念: 1. **卡组构建**:每位玩家需准备一套由至少40张卡片组成的主卡组,并可选择携带最多15张额外卡组。此外,主卡组和额外卡组不能包含相同的卡片,但基本规则允许的特殊卡片如场地魔法卡除外。 2. **游戏流程**:对战分为回合制进行,每个回合包括准备阶段、主要阶段1、战斗阶段、主要阶段2以及结束阶段。玩家在各自的回合内可以发动卡片效果、召唤怪兽或攻击对手等操作。 3. **怪兽、魔法和陷阱卡**:怪兽卡代表游戏中的战斗单位,并具有攻击力与守备力属性;魔法卡提供一次性效果,如装备或场地变化等;而陷阱卡则用于回应对方的动作,通常为陷阱效果形式。 4. **效果处理**:OCG规则中规定了卡片效果的处理顺序至关重要。遵循“先读取后执行”的原则,并且在连锁过程中玩家可以相互响应以应对各种情况。 5. **决斗禁限表**:官方会定期发布禁止和限制卡列表,用以平衡游戏中的某些强大卡片,防止过度依赖特定策略的现象发生。 6. **判定与裁定**:OCG规则还包括许多具体的游戏判定标准,如攻击宣言、伤害计算及效果触发等。玩家需要熟悉这些判定标准以便在游戏中做出正确的决策;遇到争议时,则由裁判的最终决定为准。 7. **特殊召唤**:不同于常规召唤方式,特殊召唤允许玩家在非指定阶段将怪兽上场,例如通过卡片效果或仪式召唤等方式实现。 8. **额外卡组的XYZ召唤**:额外卡组中的XYZ怪兽可以通过叠放等级相同的怪兽数量来完成此类特殊召唤。这需要对各个级别有深入理解才能有效操作。 9. **灵摆召唤与灵摆区**:自OCG2014年起引入的新机制,玩家可以在额外卡组中加入灵摆怪兽,并在场上设立专门的区域进行相应的召唤或利用其效果。 10. **禁卡、限制卡及准限卡**:官方发布的禁止和限制列表将卡片分为三类(禁止、限制与准限),用以控制某些过于强大或者破坏游戏平衡性的卡片使用情况。 个人整理的OCG规则资料库不仅涵盖了上述基础概念,还包括更多进阶技巧以及特殊情况解释。这有助于提高玩家的游戏水平,并通过readthedocs平台方便地查阅和学习这些规则以便更好地参与《Yu-Gi-Oh!》OCG的比赛对战。