importjava.lang.annotation.ElementType;importjava.lang.annotation.Rete

2、@SpringBootApplication我们先看看他的定义@Target(ElementType.TYPE)@Retention(Rete

文章目录一、概述：二、算法详解：  术语解释：  进一步了解Rete算法：  算法详细描述：    Rete网络内容解析：    Rete网络创建流程分析：    运行时执行流程分析：  Rete算法的特点

创建自定义注解基本定义首先使用@interface声明注解名称然后，使用@Retention，@Target等元注解标注注解的生命周期和作用元素@Retention:表示对它所标记的元素的生命周期（参考的范围看Rete

这里主要介绍基于java的开源规则引擎，下面列出从网上收集的一些代表：Drools：Drools规则引擎介绍Drools是Jboss公司旗下一款开源的规则引擎，它完整的实现了Rete算法；提供了强大的EclipsePlugin

Rete算法基本知识一、rete概述1.ReteRete算法是一种前向规则快速匹配算法，是一个用于产生式系统的高效模式匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。

在规则引擎发展的过程中，Rete算法和Prolog语言是两个重要的理论分支，多数规则引擎都是基于以上二者扩展而来的。

1.一样的If--Then句式与Rete引擎四者都邑把原本杂乱不勘

importjava.lang.annotation.ElementType;importjava.lang.annotation.Retention;importjava.lang.annotation.Rete

Repository也可以理解为@Component的作用，例如@Controller注解底层还是@Component，如下：@Target({ElementType.TYPE})@Retention(Rete

请大家始终牢记，用到注解的地方，必然存在三角关系，并且别忘了设置保留策略为Rete

将整个脚本作为一个原子执行,无需担心并发,也就无需事务;复用:脚本会永久保存Redis中,其他客户端可继续使用.1、创建注解类@Target(ElementType.METHOD)@Retention(Rete

LHS：LeftHandSide,在Rete网络的左边部分，即规则的when部分。RHS:RightHandSide,在Rete网络的右边部分，即规则的then部分，可以用纯java代码写。

ElementType.METHOD,ElementType.FIELD,ElementType.ANNOTATION_TYPE,ElementType.CONSTRUCTOR,ElementType.PARAMETER})@Rete

@Target(ElementType.METHOD)@Documented@Rete

Java业务规则引擎DroolsDrools是用Java语言编写的开放源码规则引擎，使用Rete算法对所编写的规则求值。

Drools是用Java语言编写的开放源码规则引擎，使用Rete算法（参阅参考资料）对所编写的规则求值。Drools允许使用声明方式表达业务逻辑。

下面我们来看一个简单的注解示例：@Target(ElementType.METHOD)@Retention(Rete

参数解释log.retention.hours小时，最低优先级（默认7天）log.rete

本篇文章主要介绍了规则引擎的概念以及Kie和Drools的关系，重点讲解了Drools中规则文件编写以及匹配算法Rete原理。文章的最后为大家展示了

因为默认扫描当前包下的类，可以把对应的Bean注入spring容器，如果挪到指定包下，需要单独配置需要扫描哪些包SpringBootApplication注解@Target({ElementType.TYPE})@Rete

尽可能自动配置Spring和第三方库提供可用于生产的功能，例如指标、运行状况检查和外部化配置SpringBoot注解了解基本的启动注解@Target(ElementType.TYPE)@Retention(Rete

目录Drools规则引擎基本定义介绍优劣优点缺点基本概念规则引擎构成规则结构规则引擎执行过程规则存储Kie介绍Kie相关组件知识库规则引擎与知识库Drools存储规则的数据结构Rete算法原理优缺点优点缺点举例前向和后向链推理机制前向链后向链对比应用场景概念和特点架构和组件使用方法和示例相关文献资料基于

许多注解头部都有@Documented注解，例如jdk中自带的@Deprecated注解(路径是：java/lang/Deprecated.java)头部就含有这个注解:@Documented@Retention(Rete

定义一个名为allips的limit_req_zone用来存储session，大小是10M内存，#以$binary_remote_addr为key,限制平均每秒的请求为20个，#1M能存储16000个状态，rete

作为Rete算法之父，规则引擎的实现者之一，Charles这次从用户的角度进行了切入。他发现在规则的表现形式上，一个根本性的改变正在发生，面向单一实例的规则正转变为面向集合的规则表现形式。

保持简单的推理引擎，利用冗余性知识工程是通过领域专家和知识工程师之间的一系列交互来构建知识库的过程模糊逻辑引出了一些新的计算概率的方式有几种提高专家系统效率的方法：守护规则指一旦规则的前提条件发生，则被触发Rete

RetentionPolicy.SOURCE)//注解仅存在于源码中，在class字节码文件中不包含@Retention(RetentionPolicy.CLASS)//默认的保留策略，注解会在class字节码文件中存在，但运行时无法获得，@Rete

推理–潘登同学的KG笔记文章目录知识图谱-推理--潘登同学的KG笔记前言基于符号逻辑的推理基于Ontology的推理典型本体推理算法：Tableaux算法基于Datalog的符号推理基于产生式规则的推理RETE

MainActivity.RESOUCES_ONE,MainActivity.RESOUCES_TWO})@Target({ElementType.FIELD,ElementType.PARAMETER})@Retention(Rete

结合上述场景，实在与Drools的RETE算法不搭边，感觉用Nashor

2.RETE

importjava.lang.annotation.ElementType;importjava.lang.annotation.Retention;importjava.lang.annotation.Rete

果不其然，有印象的情节、适中的长度、为数不多但比较陌生的词汇，看起来是“优势”，但同时也是问题：熊先听我读了一遍，就觉得自己“可以了”，不想再重听，要求直接rete

1.一样的If--Then句式与Rete引擎四者都邑把原本杂

EnableEurekaClient注解    在application.properties中指定了服务注册中心的位置  @EnableEurekaClient的源码如下：@Target({ElementType.TYPE})@Rete

文章目录第二章基础Rete算法2.1概览2.2Alpha网络实现2.2.1数据流网络2.2.2带哈希的数据流网络2.2.3hash表查找方法的详细说明2.3存储节点实现2.3.1alpha寄存器实现2.3.2Beta

除了应用了Rete核心算法，开源软件License和100％的Java实现之外，Drools还提供了很多有用的特性。其中包括实现了JSR94API和创新的规则语义系统，这个语义系统

org.springframework.bootspring-boot-starter-aop自定义注解costTimepackagecom.costtime.annotation.entity;@Target({ElementType.METHOD})@Retention(Rete

除了应用了Rete核心算法，开源软件License和100％的Java实现之外，Drools还提供了很多有用的特性。其中包括实现了JSR94API和创新的规则语义系统，这个语义系统

ElementType.METHOD})//可以加在方法上public@interfaceSystemLog{//可以向注解里面传递参数例如：businessName=“更新用户信息”StringbusinessName();}Rete

Drools的核心算法基于Rete。早些版本中，Drools使用的是基于Rete二次开发的ReteOO算法。在7.x版本的Drools中，

redirect前缀）相关注解@ModelAttribute：读取modelAndView中的数据@Target({ElementType.PARAMETER,ElementType.METHOD})@Rete

实现增删查改,同时搭配自定义注解，方便过滤token验证自定义注解1.需要做验证的注解@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})@Retention(Rete

规则引擎的作用常用的规则引擎是开源的Drools，其内部采用RETE算法RETE算法介绍蓝色为类型节点（ObjectTypeNode）对节点增

实现增删查改,同时搭配自定义注解，方便过滤token验证自定义注解1.需要做验证的注解@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})@Retention(Rete

实现增删查改,同时搭配自定义注解，方便过滤token验证自定义注解1.需要做验证的注解@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})@Retention(Rete

Rete算法是CharlesForgy在1979年的论文中首次提出的，针对基于规则知识表现的模式匹配算法。

根据规则做决策。规则举例：if：人均银行存款超过5万元人均抵押贷余额低于3万元指数小于2000点平均PE小于5then:发动牛市如果问题比较复杂，需要根据数百数千个或者更多的规则进行判断，不能手工解决，太慢了，需要规则引擎。开源的规则引擎非常多，经过商业落地检验的，java系drools，c系clipse，python系pyke、pyclipse、pychinko，ruby系ruleby，droo

主要参考资料：‘ProductionMatchingforLargeLearningSystems’。1.joinnode的问题。论文给的示例，产生式规则形如:if(on)(in(z))thenaction其中，(on)是第一个condition，简称c1，(in)是第二个condtion，简称c2，那么，对于这条产生式规则而言，需要有一个joinnode，将c1和c2进行合并，本质上也就是，在分