记录一下之前收藏的测试列子

原创 于 2024-04-09 00:14:26 发布 · 260 阅读 · 0 ·
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#黑盒测试

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【硬刚大数据】2021年从零到大数据专家之Kudu篇
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-14 864
欢迎关注博客主页：https://blog.youkuaiyun.com/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2021.
★★★★★ 2万字的MySQL八股文背诵版（建议收藏）
【优快云】
08-25 5928
这篇文章是一篇高质量的MySQL面试相关文章，文章长两万字左右，很多同学和我说这是他看到过的总结的最好的MySQL面经，题目后面的（*）表示面试中出现的频率。PDF版在公众号回复"面试手册"即可。 推荐阅读： Java八股文 优秀简历模板及计算机网络八股文 面试必备之并发编程八股文 字节最爱问的智力题，你会几道？(二) 技术岗面试中的一些常见问题 文章目录： 什么是MySQL？　＊ MySQL常用的存储引擎有什么？它们有什么区别？　.
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PLECS损耗计算-基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源开环热仿真
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01-06
PLECS损耗计算-基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源开环热仿真内容概要：本文档主要围绕基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源系统，利用PLECS工具开展开环热仿真与损耗计算的研究。通过对LCC谐振变换器的工作原理建模与仿真分析，重点探讨了系统在开环控制下的热特性分布与各关键器件的功率损耗情况，旨在评估电源系统的热稳定性与效率表现。研究内容包括电路拓扑结构设计、损耗分解（如开关管、二极管、磁性元件等）、热网络建模及温升预测，为双机并联系统的散热设计与可靠性优化提供理论依据和技术支持。; 适合人群：从事电力电子、电源系统设计及相关领域研究的工程技术人员、高校研究生及科研人员，具备一定的电路分析与仿真基础； 使用场景及目标：①用于高效率DCDC电源系统的热管理和可靠性设计；②指导LCC谐振变换器在并联应用中的损耗优化与散热布局；③支持PLECS仿真在电力电子系统热-电协同分析中的教学与工程实践； 阅读建议：建议结合PLECS仿真软件实际操作，重点关注损耗计算模型与热网络参数设置，对比不同工况下的温升曲线，深入理解热仿真结果对硬件选型与系统优化的指导意义。
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测控电路习题答案-下载即用.zip
01-06
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料，其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理：1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务，并且依据测量与控制的需求，执行必要的计算、处理与变换操作，最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分，具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括：（1）噪声与干扰的存在；（2）失调现象与漂移效应，尤其是温度引起的漂移；（3）线性表现与保真度水平；（4）输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中，噪声干扰与失调漂移（含温度效应）是最为关键的因素，需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性，具体表现在：* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算，如计算平均值、差值、峰值、绝对值，进行求导数、积分运算等，以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异，输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
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高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，用于处理具有标签不确定性的遥感数据。该方法通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据的空间与光谱信息一致性，有效应对遥感数据中标注不准确或模糊的问题，从而提高后续分类、检测或识别任务的精度与鲁棒性。文中详细阐述了算法的核心流程，包括多尺度数据配准、特征提取、不确定性建模及融合策略优化，并提供了完整的Matlab实现代码，便于科研人员复现实验并进行二次开发。; 适合人群：具备一定遥感图像处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事地理信息系统、环境监测、城市规划等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于土地利用分类、环境变化监测、灾害评估等存在标注误差的实际遥感项目中；②旨在提升遥感数据分析的准确性与可靠性，特别是在训练样本有限或标签质量较低的情况下；③为相关领域提供可复现的技术方案与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注多分辨率配准与不确定性融合模块的设计逻辑，同时可尝试在自有数据集上进行迁移实验以加深理解。
NUnit单元测试列子
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NUnit是一个流行的单元测试框架，用于在.NET平台上进行单元测试。下面是一个简单的NUnit单元测试示例： 假设我们有一个名为Calculator的类，其中包含了加法和减法的方法。我们可以使用NUnit来编写测试用例来验证...
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