Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как вызвать Drools JBoss в качестве удаленного исполнителя правил

то, что я хочу сделать, это использовать java и Drools для его хороших возможностей механизма правил. В настоящее время я не использую Java для своего проекта. У меня есть некоторые бизнес-классы реализации и реализованная логика, которые отлично работают для меня, но я хочу внедрить правила в BRMS. Я попробовал Drools, и он мне очень понравился. Однако я сталкиваюсь с одним препятствием, которое я хочу спросить, могу ли я его пропустить.

Я прочитал большую часть документации по Drools и в сети во всех приведенных примерах, нам действительно нужны бизнес-классы реализации, чтобы создавать экземпляры фактов, которые мы хотим передать Drools KieSession. Что ж, я хочу не дублировать мою модель класса как в моем (не java) проекте, так и в моем проекте java Drools. Все, что я хочу сохранить в своем проекте Drools, — это сами Правила.

Так это возможно, или мне нужно будет дублировать модели? Если кто-нибудь знает, где я могу прочитать некоторую информацию по этой теме, ссылки приветствуются!

Технические детали: я использую Drools 6.0.0 в Eclipse Juno.

Большое спасибо за поддержку!

С уважением! Милен

09.12.2013

Ответы:


1

Удобным способом заполнить этот пробел было бы создание XML-схемы, определяющей типы того, что у вас есть сейчас. Возможно, есть простой способ преобразования объектов вашего текущего языка в XML. Имея схему XML и данные XML, вы можете автоматически генерировать классы Java из схемы, а затем демаршалировать XML и вставлять полученный объект Java.

Вы не можете запускать правила без данных.

09.12.2013
  • Под созданием классов Java из XML вы подразумеваете использование EMF и Ecore, верно? 09.12.2013
  • Я провел некоторое исследование, и действительно, это лучшее решение. Модель бизнес-класса необходима внутри проекта Drools для конкретизации фактов!. Спасибо Лаун. 09.12.2013
  • Xjc JAXB для компиляции XML-схемы в классы Java отлично работает для меня, но YMMV. XML-схема должна быть немного смягчена, чтобы предоставлять хорошие классы Java. 12.12.2013
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..