17、Xcode 中的单元测试与性能监测工具

Xcode 中的单元测试与性能监测工具

单元测试

在软件开发中,单元测试是确保程序按预期运行的一种重要手段。以下是单元测试中需要考虑的几个方面:

测试内容
  • 正确性(Rightness) :验证程序在输入正确信息时是否能正确运行。例如,在温度转换程序中,25°C 应转换为 77°F,98.6°F 应转换为 37°C 等。还可以添加更多测试用例,如 0°C 转换为 32°F,0°F 转换为 –17.78°C,-40°C 转换为 –40°F 等。由于温度转换是简单的线性计算,测试几个示例后,通常无需对正确行为进行过多测试。
  • 错误输入(Wrong Input) :测试程序在接收到意外输入时的表现。在温度转换程序中,若在摄氏度字段输入字母(如 “twenty”),程序会尝试从字段中获取数值,由于输入字符串的数值为 0,程序会将 0 输入到转换方法中,得到相应的转换温度(32°F 或 –17.777…°C)。可以通过以下代码进行单元测试:
- (void)testTemperatureAsWordShouldReturnZero {
    testTempConverter = Converter.new;
    NSString *inputString = [NSString stringWithFormat:@"twenty"];
    [testTempConverter setValue:[NSNumber  
                       number
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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