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可视化的Rule Engine

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简介：
可视化Rule Engine是一款强大的规则引擎工具，采用直观界面简化复杂的业务逻辑管理。它支持图形化创建、编辑和调试规则集，提高开发效率，适用于各种自动化决策场景。 规则引擎采用可视化配置的方式，并使用Spring Cloud微服务架构作为后端框架以及Vue与npm进行前端开发。在运行过程中会执行`npm install`以安装依赖项，并通过`npm run dev`命令启动应用。此外，还会利用Apache SkyWalking进行性能监控和追踪，具体操作为执行位于`apache-skywalking-apm-bin/bin/startup.sh`的脚本段落件。 规则引擎采用Drools作为核心组件，将变量值存储在HashMap中以供Drools处理输入事实（facts）。同时支持自定义DSL语法： - `lt = <`: 小于 - `le = <=`: 小于等于 - `ge = >=`: 大于等于 - `gt = >`: 大于 - `eq = ==`: 等于 - `ne = !=`: 不等于 - `and = &&`: 逻辑与（AND） - `or = ||`: 逻辑或（OR） - `contains = contains`: 包含 - `notcontains = not contains`: 不包含 在`when`部分的输入中，可以使用特定字段进行规则定义。

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  • 可视化的Rule Engine
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    可视化Rule Engine是一款强大的规则引擎工具，采用直观界面简化复杂的业务逻辑管理。它支持图形化创建、编辑和调试规则集，提高开发效率，适用于各种自动化决策场景。 规则引擎采用可视化配置的方式，并使用Spring Cloud微服务架构作为后端框架以及Vue与npm进行前端开发。在运行过程中会执行`npm install`以安装依赖项，并通过`npm run dev`命令启动应用。此外，还会利用Apache SkyWalking进行性能监控和追踪，具体操作为执行位于`apache-skywalking-apm-bin/bin/startup.sh`的脚本段落件。 规则引擎采用Drools作为核心组件，将变量值存储在HashMap中以供Drools处理输入事实（facts）。同时支持自定义DSL语法： - `lt = <`: 小于 - `le = <=`: 小于等于 - `ge = >=`: 大于等于 - `gt = >`: 大于 - `eq = ==`: 等于 - `ne = !=`: 不等于 - `and = &&`: 逻辑与（AND） - `or = ||`: 逻辑或（OR） - `contains = contains`: 包含 - `notcontains = not contains`: 不包含 在`when`部分的输入中，可以使用特定字段进行规则定义。
     
  • 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。
     
  • svm.rar_SVM加速_svm matlab_svm可视化_可视化的SVM
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    本资源包提供支持向量机（SVM）的优化与加速方法、MATLAB实现代码以及SVM模型的可视化工具，便于用户深入理解并高效应用SVM算法。 相当经典的一款SVM可视化效果非常好，当今流行的两大SVM就是其中的代表。
     
  • 可视化的README1
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    《可视化README》是一份创新性的指南，旨在通过图表和图形来增强代码文档的理解性与易读性，使技术细节更加生动直观。 作业1：Gauss-Bonet定理验证 作业2：复变函数可视化（目前只能输入1 0 0，需先打开Homework.sln解决方案运行后前往文件夹M）
     
  • Learning Rule in BCM
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    BCM（Bienenstock-Cooper-McClelland）规则是一种用于模拟突触可塑性的学习算法。本文探讨了在不同条件下应用BCM规则以发现其内在规律和机制。通过理论分析与实验验证相结合的方法，研究团队揭示了该规则如何促进大脑神经网络的学习和记忆过程，并为理解神经系统中的自适应性提供新视角。 BCM学习规则旨在解释神经元水平上的学习机制。该模拟展示了神经元如何通过选择性地接受两种模式之一的输入，并根据规则执行操作来变得具有特定的选择性或学会仅对一种类型的刺激做出反应。 BCM学习规则实现了大脑中突触可塑性的滑动阈值模型。在模拟结束时，图形显示了对于两个不同的输入，一个突触权重增加而另一个减少的现象，这表明神经元的输出是高还是低取决于输入到神经元的内容和选择性学习的效果。 神经元的输出由其接收到的输入以及与之相连的突触权重共同决定。具体而言，BCM规则通过以下等式来确定： \[ y = \sum_i w_i x_i \] 其中 \(w\) 表示突触权重，\(x\) 代表输入信号。 对于更新神经元的突触权重，使用了如下公式： \[ w_{ij} (t+1) = w_{ij}(t) + A_0 [y(t)-y^*] x_i \] 其中 \(w\) 是突触权重，\(x\) 是输入量，\(y\) 表示神经元的输出。 滑动阈值则通过以下等式进行更新： \[ \theta (t+1)=\tau [\theta(t) + y-y_0^*] \] 这里，\(\tau\) 代表时间常数，\(\theta\) 是当前的阈值，\(y\) 表示神经元的实际输出响应，而 \(y_0^*\) 则是目标响应，在程序中进行在线计算。
     
  • 基于ECharts的可视化数据展示(可视化大屏)
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    本项目采用ECharts工具实现动态、交互式的可视化数据展示，特别适用于构建信息丰富且直观的企业级可视化大屏应用。 **基于ECharts的数据可视化（可视化大屏）** 在大数据时代，数据可视化已成为分析和呈现信息的重要手段。ECharts是一款由百度开发的开源JavaScript图表库，它支持丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，并且能够实现交互式的数据探索。本项目旨在通过ECharts实现数据可视化大屏，帮助用户更直观地理解复杂的数据。 **ECharts介绍** ECharts是一个使用HTML5 Canvas技术的轻量级图表库，具有良好的跨平台兼容性，可在Web浏览器中运行。它的主要特点包括： 1. **丰富的图表类型**：ECharts提供了多种图表，如折线图、柱状图、饼图、地图、仪表盘等，满足不同数据展示需求。 2. **高度自定义**：ECharts允许用户自定义图表样式、交互行为和数据格式，实现个性化定制。 3. **高性能**：ECharts采用Canvas绘制，渲染速度快，适合大数据量的图表。 4. **交互性**：ECharts支持鼠标和触摸事件，可以进行缩放、平移、选择区域等交互操作。 5. **易于使用**：ECharts基于JavaScript，API设计简洁，学习曲线平缓。 **数据可视化大屏** 数据可视化大屏通常用于企业展示核心业务指标、监控系统状态或者分析大量数据。以下是一些关键元素和技巧： 1. **布局设计**：合理安排图表和文字，确保信息层次清晰，视觉效果美观。 2. **主次分明**：突出关键指标，次要信息适当弱化，避免信息过载。 3. **颜色搭配**：使用对比鲜明的颜色区分不同数据系列，同时注意色盲友好。 4. **动态效果**：适时的动画和过渡效果可以增加视觉吸引力，但应避免过度干扰用户视线。 5. **交互功能**：提供钻取、筛选等交互手段，让用户能深入探索数据。 **ECharts实现步骤** 1. **引入ECharts库**：在HTML文件中通过CDN链接或本地引入ECharts库。 2. **准备容器**：创建一个用于展示图表的div元素，设置好宽度和高度。 3. **初始化ECharts实例**：使用`echarts.init`方法初始化图表实例，绑定到刚才创建的div元素。 4. **配置项设置**：定义图表类型、数据、样式等，使用`setOption`方法设置配置项。 5. **加载数据**：根据实际需求，可以通过Ajax异步加载数据，然后更新图表。 6. **事件监听**：添加交互事件监听，如点击、拖动等，响应用户操作。 在这个实验项目中，你将有机会实践上述ECharts的使用和数据可视化大屏的设计。通过分析提供的代码，你可以了解到如何结合实际数据，利用ECharts的API创建出各种类型的图表，并进行布局和样式调整，最终构建出一个具有专业水准的数据可视化大屏。实验过程中，可能会涉及到数据预处理、图表组合以及动态数据更新等环节，这些都是提升数据可视化能力的重要实践。 总结来说，ECharts是一个强大的工具，能够帮助我们有效地将复杂数据转化为易于理解的图形。通过本次实验，你将深入掌握ECharts的使用技巧，为今后的数据分析和可视化工作打下坚实基础。
     
  • 可视化的视觉对象.zip
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    本项目《可视化的视觉对象》旨在探索并实现数据与信息的直观呈现方式，通过开发易于理解且互动性强的可视化工具，提升用户对复杂数据的理解和分析能力。 Power BI 可视化视觉对象下载包。
     
  • 关于 Design Rule 的简介
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    Design Rule 是指在电子设计自动化（EDA）中的一套指导原则与限制条件，用以确保集成电路布局、布线等步骤能够满足制造工艺的要求和电气性能标准。 本段落介绍的design rule仅适用于CMOS技术。在绘制版图时需要遵循设计规则的要求，因此我们经常提到的设计规则检查（DRC）就是对这些规则进行检测的工作内容。Design rule根据工艺、工厂设备、制造流程以及技术水平等指标制定相应的规定，以确保生产的芯片有效运行。Design rule与布局紧密相关，每当design rule更新时，在电路不变的情况下，layout也需要相应调整（这无形中增加了大量工作量）。
     
  • Codesys 2.3 可视化教程.pdf_Codesys 2.3 可视化教程_
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    本PDF文档为《Codesys 2.3 可视化教程》，旨在帮助用户掌握Codesys 2.3软件的可视化编程方法，适用于自动化控制系统的开发人员。 Codesys 2.3可视化编程手册提供了详细的界面编程指南。该手册深入解释了如何使用Codesys进行图形化编程，并包含了对各种功能的详细描述以及实例演示。对于初学者来说，这是一份非常有用的参考资料；而对于经验丰富的开发者而言，则能够提供新的见解和技巧来优化他们的项目开发过程。