17、使用 CodeBuild 进行测试与构建

使用 CodeBuild 进行测试与构建

1. 测试概述

单元测试是软件开发中不可或缺的一部分,它有助于在代码部署到生产环境之前评估代码质量。开发者会针对代码编写测试用例,以找出代码中的缺陷,并确保没有任何场景被遗漏。现代测试框架,如 Java 的 JUnit、JavaScript 的 JTest、Python 的 pytest 和 .NET 的 NUnit,都能轻松与 CodeBuild 服务集成。

CodeBuild 允许开发者根据不同测试框架为单元测试、配置测试和功能测试创建的元数据来生成测试报告。它会读取不同测试框架创建的测试元数据文件,并据此帮助我们可视化测试报告,为测试用例创建时间序列视图。

目前 CodeBuild 支持的文件格式如下:
| 文件格式 | 说明 |
| ---- | ---- |
| JUnit XML (.xml) | Java 单元测试报告格式 |
| TestNG XML (.xml) | TestNG 测试报告格式 |
| Cucumber JSON (.json) | Cucumber 测试报告格式 |
| NUnit XML (.xml) | .NET 单元测试报告格式 |
| NUnit3 XML (.xml) | .NET 单元测试报告格式 |
| Visual Studio TRX (.trx) | Visual Studio 测试报告格式 |

2. 创建报告组

在 CodeBuild 中,要查看测试用例报告,需要创建一个报告组。报告组允许 AWS CodeBuild 服务在构建过程中推送测试用例和代码覆盖率报

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)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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