计算原理课堂笔记(二)

本文介绍了一种计算原理课程中的测试方法,强调边写代码边测试的重要性,并通过具体的测试用例展示了如何验证计时器格式化函数的正确性。此外,还涉及了使用嵌套列表解析创建网格的方法。

计算原理课堂笔记(二)

关于测试: And so the best piece of advice I have about testing is the following. Don’t write your code and then test. Write a little bit of code. Test. Write a little bit of code. Test. Write a little bit of code.

这里写图片描述
测试模块poc_simpletest

<python>
"""
Test suite for format function in "Stopwatch - The game"
"""

import poc_simpletest

def run_suite(format_function):
    """
    Some informal testing code
    """

    # create a TestSuite object
    suite = poc_simpletest.TestSuite()

    # test format_function on various inputs
    suite.run_test(format_function(0), "0:00.0", "Test #1:")
    suite.run_test(format_function(7), "0:00.7", "Test #2:")
    suite.run_test(format_function(17), "0:01.7", "Test #3:")
    suite.run_test(format_function(60), "0:06.0", "Test #4:")
    suite.run_test(format_function(63), "0:06.3", "Test #5:")
    suite.run_test(format_function(214), "0:21.4", "Test #6:")
    suite.run_test(format_function(599), "0:59.9", "Test #7:")
    suite.run_test(format_function(600), "1:00.0", "Test #8:")
    suite.run_test(format_function(602), "1:00.2", "Test #9:")
    suite.run_test(format_function(667), "1:06.7", "Test #10:")
    suite.run_test(format_function(1325), "2:12.5", "Test #11:")
    suite.run_test(format_function(4567), "7:36.7", "Test #12:")
    suite.run_test(format_function(5999), "9:59.9", "Test #13:")

    suite.report_results()
<python>

run_suite()函数封装了测试代码

<python>
"""
Format function for a stopwatch
"""

import poc_format_testsuite

def stopwatch_format(ticks):
    """
    Convert tenths of seconds to formatted time
    """

    minutes = ticks // 600
    # minutes = ticks // 60
    tens_seconds =  (ticks // 100) % 6
    seconds = (ticks // 10) % 10
    tenths = ticks % 10
    return str(minutes) + ':' + str(tens_seconds) + \
           str(seconds) + '.' + str(tenths)

# run the testing suite for our format function
poc_format_testsuite.run_suite(stopwatch_format)
<python>

import poc_format_testsuite导入测试代码

<python>
# Create a rectangular grid using nested list comprehension 
# Inner comprehension creates a single row
EXAMPLE_GRID = [[row + col for col in range(GRID_WIDTH)]
                           for row in range(GRID_HEIGHT)]
<python>

使用嵌套列表解析创建多元元组、

Remember that the “Science” part of Computer Science corresponds primarily to Mathematics.
记住,计算机科学中的“科学”部分主要指的是数学

这里写图片描述

You can actually create all of the lines that you would need to merge for any direction, so that when you get into the move function you just look them up in a dictionary
使用偏置字典在move function之前考虑方向
这里写图片描述
增加STR函数用于调试

But, if you do five by four instead of four by four, and you run it in the GUI, you’re immediately going to understand, hey did this work correctly or not?
使用矩形网络

这里写图片描述

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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