疯狂Python讲义Unit4Test

本文详细探讨了Python的单元测试框架Unit4Test,包括测试用例的创建、断言方法的使用、测试套件的组织以及如何实现测试的隔离和自动化。通过实例解析,帮助读者掌握高效且全面的Python测试技巧。
#!/usr/bin/python3
# test01
'''
99乘法表
'''
for i in range(1,10):
    for j in range(1,i+1):
        print('%s*%s = %d'%(i,j,i*j),end=' ')
    print()

# test02
'''
等腰三角形
'''
n=int(input('输入数字'))
for i in range(1,n+1):
    print(' '*(n-i)+'*'*(2*i-1))

# test03
'''
横竖斜总和相等的奇数矩阵:
从小到大依次放入矩阵中,下一个数放在上一个数的右上角位置(即:行-1,列+1)
1总是在第一行的中间位置,接着将2放在1的右上角,依次类推
a.如果右上角的位置的行和列都越界,就将这个数放在上个数的正下方(即:上个数的行+1)
b.如果右上角的位置只有行越界,就将行改到最大,列不变
c.如果右上角的位置只有列越界,就将列改到最小,行不变
d.如果右上角的位置没有越界,但是已经填有数字,就将这个数放在上个数的正下方。
'''
n=int(input('请输入一个奇数'))
martix=[[0 for i in range(n)] for j in range(n)] #双重列表推导式构建出二维数组
num=1
y,x=0,n//2 #n整除2结果是第一行中间的列号

for num in range(1,n*n+1):
    martix[y][x]=num
    y-=1
    x+=1
    if y<0 and x>n-1:
        y=y+2
        x=x-1
    elif y<0:
        y=n-1
    elif x>n-1:
        x=0
    elif martix[y][x]!=0:
        y=y+2
        x=x-1

# while num <= n*n:
#     martix[i][j]=num
#     num += 1
#     i-=1
#     j+=1
#     if i<0 and j>n-
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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