Ubuntu11.10+ruby on rails 3+rspec+autotest+spork配置

本文详细介绍了如何在Rails项目中配置自动化测试环境,包括安装必要的gem包、设置autotest及spork等步骤。
step1:    创建新的项目,不包含默认测试文件(-T)
    $ rails new sampleapp -T

step2:
    $ cd sampleapp

step3:
    修改Gemfile
    添加
    gem 'therubyracer'
    group :development do
    gem 'rspec-rails'
    end
    group :test do
    gem 'rspec'
    gem 'webrat'
    end

step4:
    $ bundle install

step5:    安装rspec
    $ rails generate rspec:install

step6:    新建几个页面,【并删掉部分测试(可略过)】
    $ rails generate controller Pages home contact
    $ rm -rf spec/views
    $ rm -rf spec/helpers

step7: 安装autotest( http://automate-everything.com/2009/08/gnome-and-autospec-notifications/#comments)
    
    $sudo gem install ZenTest
    【#可能在安装的时候提示gem版本太低,需要~>1.8,需要升级,以下给出升级方法(直接gem update --system是不行的):
    #$sudo gem install rubygems-update -v 1.8.24(我安装时的最新版本)
    #$sudo update_rubygems
    #$sudo gem update --system
    #】
    $sudo gem install redgreen
    $sudo apt-get install libnotify-bin
step8:
    新建文件~/.autotest,内容如下
 
   #!/bin/ruby
    require 'redgreen' #若为ubuntu11.*需要去掉此行
    require 'autotest/timestamp'
    module Autotest::GnomeNotify
        def self.notify title, msg, img
            system "notify-send '#{title}' '#{msg}' -i #{img} -t 3000"
        end
        Autotest.add_hook :ran_command do |at|
            image_root = "~/.autotest_images"
            results = [at.results].flatten.join("\n")
            results.gsub!(/\\e\[\d+m/,'')
            output = results.slice(/(\d+)\sexamples?,\s(\d+)\sfailures?(,\s(\d+)\spending?|)/)
            full_sentence, green, failures, garbage, pending = $~.to_a.map(&:to_i)
            if output
                if failures > 0
                    notify "FAIL", "#{output}", "#{image_root}/fail.png"
                elsif pending > 0
                    notify "Pending", "#{output}", "#{image_root}/pending.png"
                else
                    notify "Pass", "#{output}", "#{image_root}/pass.png"
                end
            end
        end
    end


step9:
    下载autotest_images.zip,将.autotest_images放到放到~/下,即~/.autotest_images/
    下载链接: http://automate-everything.com/wp-content/uploads/2009/08/autotest_images.zip

step10:享受成果。
$cd sampleapp  #若已在此目录,略过
$autotest

step11:有关spork配置察看链接http://blog.youkuaiyun.com/emerald0106/article/details/7251332

注意启动spork时,spork为小写,即

$spork

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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