Bienenstock Cooper Munro（BCM）学习规则 BCM学习规则的目标是解释学习如何在神经元水平上起作用。 此模拟显示了神经元如何通过选择性地向神经元输入两种模式之一并执行规则来变得选择性或学会仅对一种类型的刺激做出React来输入刺激。 BCM学习规则实现了模拟大脑中突触可塑性的滑动阈值。 在模拟结束时的图形上可以看到，对于两个输入，一个突触权重增加而另一个减小，并且神经元的输出高或低，具体取决于输入到神经元的内容，描述了选择性学习。 神经元的输出 神经元的输出取决于输入和突触权重，并由以下等式确定，其中w是突触权重，x是输入。 BCM重量更新 以下方程式用于更新神经元的突触权重，其中w是突触权重，x是输入，y是神经元的输出，θ是阈值。 滑动阈值 以下方程式用于更新滑动阈值，其中tau是时间常数，theta是阈值，y是神经元的输出，y0是目标响应，这是在程序中在线计算的

ios编译COCOS2DX时，有些版本会出现以下错误，'__curl_rule_01__' declared as an array with a negative size 只需把所有的.h文件替换掉引擎的，再把libcurl.a添加到工程中，即可解决这问题

简介 URule是一种纯Java规则引擎，它以RETE算法为基础，提供向导式规则集，脚本式规则集，决策表，交叉决策表（PRO版提供），决策树，评分卡及决策流共六种类型的规则定义方式，配合基于WEB的设计器，可快速实现规则的定义，维护与发布。 URule提供了两个版本：一个是基于Apache-2.0协议开源免费版本的，URule开源版本第一款基于Apache-2.0协议开源的中式规则引擎；另一个是商用PRO版本，请了解更多关于URule商业Pro版更多信息。 URULE PRO版与开源版主要功能比较 特性 URULE PRO版 URULE开源版 向导式决策集 有 有 脚本式决策集 有 有 决

ActivityTestRule 可以提供 Single Activity 做 Functional Test 的 @Rule 他會在 第一個 @Before、@Test 開始前就被啟動，在 @Test , 最後一個 @After 結束之後被終止。 這就解釋了為何只是宣告 ActivityTestRule 過後，不需使用 ActivityTestRule.launch(); 之類的程式碼，它就可以自己在整個測試過程中運行並讓我們直接操控 Activity 了。

json-rule-editor 入门 Json规则编辑器是一个未经修饰的Web界面工具，用于管理您的业务规则和决策结果。 一个单页应用程序，可通过json文件轻松上传/创建业务规则。 由于轻量级库是Web应用程序中的新常态，因此在json文件中拥有逻辑将是管理应用程序代码的有效方法。 说了这么多，可以通过丢弃其他业务规则文件格式（例如xml或excel）来绕开冗余，这种格式通常很忙于解析，并给开发人员增加了复杂性。 在您的应用程序中实现json规则文件的过程如下 使用JSON规则编辑器生成规则文件 将生成的文件放在您的应用程序文件夹中， 并将文件和输入参数的相对路径传递到json规则引擎中以获取输出。 它暗示的令人着迷的功能是，添加规则后，我们可以立即验证业务决策。 因此，确保在生成文件之前从规则表返回了预期结果。 因此，它消除了最初在创建规则时出现的问题，而不是在开发或测试的后期

以JSON表示的规则引擎 概要 json-rules-engine是功能强大的轻量级规则引擎。 规则由简单的json结构组成，使其易于阅读且易于持久。 产品特点 以简单易读的JSON表示的规则 完全支持ALL和ANY布尔运算符，包括递归嵌套 默认情况下为快速，通过配置更快； 优先级和缓存设置，以实现微调性能 安全; 不使用eval（） 同构; 在节点和浏览器中运行 轻巧且可扩展； 17kb gzip压缩w /很少依赖 安装 $ npm install json-rules-engine 文件 例子 请参阅，这些示例演示了主要功能。 基本范例 此示例演示了一个用于检测篮球运动员是否犯规的引擎（

Android HIDL模型下HAL Service添加SELinux规则所有相关改动

Simpson 的 3/8 规则是 Thomas Simpson 提出的另一种数值积分方法。 它基于三次插值而不是二次插值。 辛普森的 3/8 规则如下： ( https://en.wikipedia.org/wiki/Simpson's_rule ) 例子： 输入下限a：1 输入上限 b：2 输入子区间数n：21 积分值为0.381665>>

Blockchain and the Law The Rule of Code 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

#Python中的关联规则挖掘 文件描述： apriori.py：apriori算法的Python实现。 此代码读取用户指定的事务数据库文件，并根据用户指定的支持和置信度值生成频繁的项目集和关联规则。 DataSetx.txt：（x：1,2,3,4,5）五个不同的包含事务的数据集文件。 用法： 修改apriori.py的第14行，并指定要使用的数据集文件的名称。 从命令行运行程序：python apriori.py 出现提示时，以百分比形式提供支持和置信度值 生成频繁的项目集和关联规则