基于pyknow的基于规则的系统 先决条件 吉特 python 3.5+ jupyter笔记本 下面介绍一些python软件包 pyknow简介 描述 pyknow的主要功能之一是与python 3兼容并使用RETE算法。 pyknow还要用纯python实现。 该软件包的目的是在python中实现CLIPS替代。 目标还在于，这两个工具将尽可能地兼容，以便CLIPS程序员可以轻松地将所有知识转移到该平台。 安装及使用 要在shell pip install pyknow安装此python软件包simpy typ， pip install pyknow不是在您的代码类型中使用该软件包 回购里面有什么 如何设定 首先下载要在您的CLI中运行回购协议的文件 git clone https://github.com/konradbjk/Rule-Based-Engine-pyknow 否转到

Terraform-Azurerm-Azure防火墙规则 为Azure防火墙创建网络规则

本汽车管理体系标准（本文中简称为汽车QMS标准或IATF16949），连同适用的汽车顾客特定要求，ISO9001:2015 要求，和ISO9000:2015一起定义了汽车生产和相关服务件组织的基本质量管理体系要求。正因为如此，本汽车QMS 标准不能被视为一部独立的质量管理体系标准，而是必须当作ISO9001:2015的补充进行理解，和ISO9001:2015结合 使用。ISO9001:2015 是一部单独出版的ISO标准。

《A Tandem Learning Rule for Effective Training and Rapid Inference of Deep Spiking Neural Networks》，论文原文

基于drools7.9 动态更新rule，需要的可以参考实现，也有一个简单的helloworld程序，入门实例

Classification problems are significant because they constitute a meta-model for multiple theoretical and practical applications from a wide range of fields. The belief rule based (BRB) expert system has shown potentials in dealing with both quantitative and qualitative information under uncertainty. In this study, a BRB classifier is proposed to solve the classification problem. However, two challenges must be addressed. First, the size of the BRB classifier must be controlled within a feasible

测量屏幕上的 两点之间的距离 多点之间的距离 角度

该程序为规则文件自动编写程序，只需要填写规则受体（COM口或者USB口）以及一些简单的参数，即可轻松自动完成规则文件的编写，当然，你也可以根据实际情况进行一些规则的参数调整，使其更加符合自己的需求。注意，该程序仅为简单的规则文件编写DEMO，并不能完成一些复杂指令的操作，仅为激发程序员们灵感所作，请各位使用者可以灵活取用，共同成长。

风控引擎（Radar） 项目介绍 一种基于Java语言，使用Springboot + Mongodb + Groovy + Es等框架构建的轻量级实时风控引擎，适用于反欺诈应用场景，极简的配置，真正做到了开箱即用。通过学习本项目能快速了解风险的定义，更加细化风险，最后达到集中管理风险的目的。 实时风险分析引擎，可以实时更新风险规则并使其立即生效。 它完美地适用于反欺诈应用。 与代码一样，称为Radar的项目代码在后面监视事务。 项目特点 实时风控，特殊场景可以做到100ms内响应 可视化规则编辑器，丰富的运算符，计算规则灵活 支持中文，易用性更强 自定义规则引擎，更加灵活，支持复杂多变的场景

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