17、Spring Boot 测试与 GraphQL 应用指南

Spring Boot 测试与 GraphQL 应用指南

一、Spring Boot 测试相关技术

在 Spring Boot 应用开发中,有效的测试是保证应用质量的关键。以下将介绍几种重要的测试技术。

1. 测试注解

在 Spring Boot 中,有多种注解可用于不同类型的测试。例如, @JdbcTest 类似于 @DataJpaTest ,可用于测试与 JdbcTemplate 相关的普通 JDBC 方法。 @JdbcTest 会自动配置内存嵌入式数据库,并以事务方式运行测试。此外,Spring Boot 还提供了 @DataMongoTest @DataNeo4jTest @JooqTest @JsonTest @DataLdapTest 等注解,用于测试应用的不同部分。

2. 使用 TestContainers 测试持久层

通常,我们希望使用像 MySQL、PostgreSQL 这样的真实数据库来测试持久层逻辑,但在测试时确保数据库的可用性是一个挑战。TestContainers 是一个 Java 库,它支持 JUnit 测试,能提供轻量级、可丢弃的常见数据库、Selenium 浏览器或其他可在 Docker 容器中运行的实例。

操作步骤如下
1. 安装

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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