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本文介绍了一个通用的JUnit测试基类UnitTestBase的设计与实现,该类简化了Spring上下文的加载过程,使得后续的单元测试更加便捷。通过继承此类并使用特定注解,可以快速进行依赖注入及测试方法的编写。

编写UnitTestBase 类,如下
package com.test;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
public class UnitTestBase {
private ClassPathXmlApplicationContext context;
private String stringXmlPath;
public UnitTestBase() {};
public UnitTestBase(String stringXmlPath) {
this.stringXmlPath = stringXmlPath;
};
@Before
public void before(){

    if(stringXmlPath==null||stringXmlPath.equals("")){
        stringXmlPath = "classPath*:spring-*.xml";
    }
    try{
        context = new ClassPathXmlApplicationContext(stringXmlPath.split("[,\\s]+"));
        context.start();
    }catch(Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
}
@After
public void after(){
    context.destroy();

}

@SuppressWarnings("unchecked")
protected <T extends Object>T getBean(String beanId){
    return (T)context.getBean(beanId);
}

protected <T extends Object>T getBean(Class<T> clazz){
    return (T)context.getBean(clazz);
}

}

编写测试类:
测试类要求继承UnitTestBase 类,并且加上注解
@RunWith(BlockJUnit4ClassRunner.class)
具体测试方法上面一定要有@Test注解

public class MyTestAnno extends UnitTestBase{
public MyTestAnno(){
super(“classpath:applicationContext.xml”);
}
@Test
public void testAnno(){
LoveInteface love = super.getBean(“love1”);
love.sayAnno(“篮球”+love.hashCode());

    love = super.getBean("love1");
    love.sayAnno("篮球"+love.hashCode());
}

}

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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