单元测试——题目五

这篇博客介绍了如何使用JUnit框架编写程序代码,并针对一个特定的题目要求设计测试类进行单元测试。题目涉及根据输入的两个正整数判断可以构建的几何形状,测试类需确保至少覆盖语句覆盖测试,并使用assertEquals验证预期结果。

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目录

题目要求:

定义类

测试类


题目要求:

任意输入2个正整数值分别存入x、y中,据此完成下述分析:若x≤0或y≤0,则提示:“输入不符合要求。”;若2值相同,则提示“可以构建圆形或正方形”;若2<|x-y|≤5,则提示“可以构建椭圆”;若|x-y|>5,则提示“可以构建矩形”;若0<|x-y|≤2,提示“可以构建长方形”。


编写程序代码,使用JUnit框架编写测试类对编写的程序代码进行测试,测试类中设计最少的测试数据满足语句覆盖测试,每条测试数据需要在测试类中编写一个测试方法。使用assertEquals判断输入数据测试方法期望结果值和实际返回值是否一致。

定义类

package xxx;

public class bsd1 {
	static String test;
	public static String test(double x,double
### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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