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Grule-Rule-Engine：用Golang实现的规则引擎

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简介：
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) ```

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  • Grule-Rule-Engine：用Golang实现的规则引擎
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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) ```
     
  • PyKnow Rule-Based Engine: 基于Python规则引擎的决策支持系统项目
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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。
     
  • 规则引擎示例集：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）
     
  • OCG-Rule：引入Yu-Gi-Oh! OCG规则
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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。
     
  • Aviator 的规则引擎
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    Aviator的规则引擎是一款高效灵活的决策管理工具，帮助企业实现业务逻辑与应用程序代码分离，优化流程自动化和复杂决策制定。 由于您提供的链接指向的内容并未直接包含在您的请求文本中，我无法直接访问并提取内容进行改写。请提供需要改写的具体内容或描述，以便我能更好地帮助您完成任务。
     
  • PyRules：Python的规则引擎
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    PyRules是一款专为Python设计的规则引擎工具，它能够帮助企业与开发者简化复杂的业务逻辑处理流程，支持声明式编程方式，提高软件系统的可维护性和扩展性。 吡咯Python规则引擎是实现通用规则引擎在Python中的第一步尝试。它目前是一个可行的解决方案，但尚未准备好用于大规模甚至小规模的实际生产环境使用。请自行承担风险并谨慎评估其适用性。 有关完整的示例，请参见sample.py文件。以下为基本例子： 在普通Python中定义简单规则如下： ```python class CalculateBasicFare(Rule): def should_trigger(self, context): return True def perform(self, context): context.fare = context.distance * 20 return context.fare class CalculateWeekendFare(Rule): ``` 请注意，以上规则类定义仅作示例之用。
     
  • JSON规则引擎：用JSON表达规则
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    本项目提供一种基于JSON描述规则的引擎实现方式，使用户能够轻松使用JSON格式定义和管理业务规则，增强了系统的灵活性与可维护性。 JSON表示的规则引擎json-rules-engine是一个功能强大且轻量级的工具。规则由简单的JSON结构组成，易于阅读和持久化存储。 以下是该产品的特点： - 使用简单易读的JSON格式定义规则。 - 完全支持ALL和ANY布尔运算符，并包括递归嵌套。 - 默认情况下运行快速，通过配置可以进一步优化性能；提供优先级设置及缓存机制以实现微调。 - 在执行过程中确保安全性，不使用eval()函数避免代码注入风险。 - 同构设计可以在Node.js环境或浏览器中无缝工作。 - 轻量且可扩展的架构，压缩后仅17KB大小，并依赖项很少。 文件示例展示了其主要功能。一个基本范例演示了如何构建用于检测篮球运动员是否犯规的引擎。
     
  • SWRLAPI-Drools-Engine：基于SWRLAPI的OWL 2 RL推理与SWRL规则引擎的Drools实现
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    简介：SWRLAPI-Drools-Engine是一个利用SWRLAPI和Drools框架，用于执行OWL 2 RL本体推理及SWRL规则集的Java库。 SWRLAPI Drools 引擎基于推理程序与 SWRL 规则引擎的实现。文档提供了关于如何入门该库以及使用 SWRL 规则和 SQWRL 引擎的信息。 要构建此项目，您需要安装以下工具：用于签出存储库的工具（如 Git）及 Apache Maven。 获取最新代码副本的方法如下： 1. 使用命令行执行 `git clone https://github.com/protegeproject/swrlapi-drools-engine.git` 2. 转到文件夹 `swrlapi-drools-engine`，然后使用Maven进行构建：输入命令 `mvn clean install` 完成以上步骤后，本地 Maven 存储库将包含生成的 swrlapi-drools-engine-$ {version}.jar 文件。该 JAR 由所使用的项目引用。
     
  • 规则引擎的代码
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    简介：规则引擎是一种软件系统，通过解析和执行预定义的业务规则来自动化决策过程。这段内容涉及使用编程语言实现规则引擎的具体代码示例和技术细节。 规则引擎（RuleEngine）是一个有限状态机，通过入参实现状态转移，在Java中的定义遵循JSR94规范。目前主要的开源实现包括JBoss家族的Drools，它采用友好的Apache协议（允许作为商业产品使用）。此外还有据说非常昂贵的ILOG引擎以及一些国内开发的规则引擎。
     
  • Drools规则引擎的实现原理与示例
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    简介：本文将介绍Drools规则引擎的工作机制及其核心概念，并通过具体实例展示如何使用它来构建灵活且可维护的应用程序。 Drools规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，用Java语言编写并开源的规则引擎，使用Rete算法对所编写的规则进行求值。它实现了将业务逻辑从程序代码中分离出来，并通过特定语法编写业务规则。该规则引擎可以接受数据输入、解释业务规则，并根据这些规则做出相应的决策。