参数化常量与变量

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参数化(Param)是数学和计算机科学程序设计中的一个重要概念,指的是在定义函数、算法或大模型时,通过使用参数来代替固定值的方法。

参数化可使得函数、算法或大模型更加的灵活和通用,能够适应不同的输入和数据分布。

1、常量

1.1,常量参数化,在引用一些公共相同的数据时,采用常量的方式定义,参数里面对某个固定商品ID进行查看,编辑,添加属性,订购等,就可以给它定义为常量。当要对另一个商品ID进行类似操作时,就改一下常量里面的值即可,因而不需要逐个修改每个ID,只需改一次这个常量的参数值,因为在引用时统一使用的是定义的常量,如下图3.1:

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▲图 3.1

1.2,环境设置参数化,环境设置其实就是常量,在自动化测试平台系统为了方便区分,它专用于环境主机host地址的设置,如下图3.2:

▲图 3.2

2、变量

2.1,变量参数化,当新增幂等数据时,自动化新增一个产品名为A的数据,但这个产品A不能重复新增,重复的话会新增失败,这时必须使用变量随机生成不同值的方式避免产品名为A重复,自动化执行一次的时候新增产品A,再次执行时这个随机变量可能生成了C,这时就可以新增成功,如下图3.3:

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▲图 3.3

2.2,token认证参数化,token认证参数化其实就是变量,也是为了便于区分,它专用于在响应数据中动态token取值,登录接口执行后需要把动态的token值从响应数据中匹配出来,就可以采用正则表达式的方式提取并参数化,另外还可以用jsonPath的方式,这里用正则表达式,如下图3.4:

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▲图 3.4

知道了其具体含义后,那么在接口测试用例里面进行{关键字}引用,例如如下1个GET接口,参数一栏填写1个常量和1个变量,认证输入token参数,点击发送后,查看请求信息,可以看到具体生成的常量、URL的参数值,以及变量参数值,token参数值。如下图3.5,3.6,3.7所示:

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▲图 3.5

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、▲图 3.6​​


Autotestplat-V2.7版本在 github 发布了。

新增/优化功能

新增(系统设置): 新增了参数化登录接口token的功能。​

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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位地图构建;②为磁场SLAM系统的设计优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKFGPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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