22、JavaScript代码的合约驱动测试与AspectJ通知的延迟绑定

JavaScript代码的合约驱动测试与AspectJ通知的延迟绑定

1. JavaScript代码测试相关

在软件开发中,代码测试至关重要。对于JavaScript代码测试,有多种方法和工具。

1.1 手动测试的局限性

手动测试本身不能保证任何覆盖标准,其有效性高度依赖测试人员的经验和所选测试方法的体系。所以,手动测试需要其他类型的测试来辅助。

1.2 随机测试及其相关工具

随机测试是一种有前途的方法,虽然它不能保证覆盖,但有许多支持随机测试并提高覆盖率的工具和方法。
- JCrasher :是Java编程语言的黑盒随机测试工具。它分析一组类,目标是找到涉及这些类方法的崩溃程序片段。它通过将随机参数的方法应用于随机构造的对象,然后使用这些对象作为基础随机生成更多方法调用来构造片段。其失败标准是程序崩溃,不需要额外的合约规范。
- JSConTest :可以针对用户指定的合约进行测试,还能进行运行时监控。它通过从代码中收集常量进行有限的白盒测试来提高覆盖率。与JCrasher不同,它能测试用户指定的合约。
- QuickCheck :是Haskell的纯函数式编程语言库,能声明程序构造的属性并自动测试。测试用例从属性中变量的类型随机生成,程序员也可以指定自己的生成器。与JSConTest不同,它是纯黑盒测试,而JSConTest结合了程序分析信息,接近白盒测试。
- DoubleCheck :是QuickCheck在ACL2语言中的改编,用于生

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值