11、端到端测试与组件重构实战

端到端测试与组件重构实战

端到端测试用例设计

在进行端到端测试时,需要明确测试的内容。可以站在最终用户的角度,在应用中进行操作,找出常见的用户交互和可能遇到的错误情况,将这些转化为测试用例。以下是一些常见页面的测试用例:
| 页面路径 | 测试用例 |
| — | — |
| /register | 1. 应显示注册表单
2. 应允许用户注册
3. 若用户名已存在,应抛出错误
4. 若邮箱地址已存在,应抛出错误 |
| /login | 1. 应显示登录表单
2. 应允许用户登录
3. 若凭证不正确,应抛出错误 |
| /logout | 1. 应注销用户登录 |
| /status | 1. 若用户已登录,应显示用户信息
2. 若用户未登录,不应显示用户信息 |
| / | 1. 若用户未登录,应正确显示页面 |

测试用例实现

以下是各个页面测试用例的具体实现步骤和代码:

注册页面测试(register.test.js)
  1. 在“e2e”目录下添加“register.test.js”文件。
  2. 导入必要的模块和设置全局变量:
import { Selector } from 'testcafe';
const randomstring = require('randomstring');
const username = randomstring.generate();
const em
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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