37、单元测试最佳实践指南

单元测试最佳实践指南

1. 合理使用共享测试设置

共享配置在避免代码重复方面有一定作用,但通常不建议用它来设置对测试用例有特定影响的值或状态。因为很难确切跟踪哪些测试用例依赖共享配置中的哪些特定内容,未来的更改可能导致测试用例无法按预期进行测试。

1.1 在测试用例中定义重要配置

在每个测试用例中重复配置看似繁琐,但当测试用例依赖特定值或状态时,这样做通常更安全。可以使用辅助函数来减少重复的样板代码。

例如,在测试 getPostageLabel() 函数时,创建 Order 类的实例比较麻烦,而在共享配置中创建又会引发问题。可以定义一个辅助函数来创建 Order 实例,各个测试用例可以调用该函数并传入关心的特定测试值,避免代码重复和共享配置带来的问题。示例代码如下:

class OrderPostageManagerTest {
  ...
  void testGetPostageLabel_threeItems_largePackage() {
    Order order = createOrderWithItems([   
      new Item(name: "Test item 1"),    
      new Item(name: "Test item 2"),    
      new Item(name: "Test item 3"),    
    ]);    
    PostageManager postageManager = new Posta
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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