JUnit4的使用和配置

面向对象第一章课后作业 1.教员要求张浩使用面向对象的思想编写一个计算器类(Calculator),可以实现两个整数的加、减、乘、除运算。如果你是张      浩,准备如何实现?写出你的思路。package com.homework.demo.test1; /* * 计算器的类 */ public class Calculator { int num1; //第一个整数 int num2; //第二个整数 ... 阅读详情
JUnit4是JUnit框架有史以来的最大改进,其主要目标便是利用Java5的Annotation特性简化测试用例的编写。

先简单解释一下什么是Annotation,这个单词一般是翻译成元数据。元数据是什么?元数据就是描述数据的数据。也就是说,这个东西在Java里面可以用来和public、static等关键字一样来修饰类名、方法名、变量名。修饰的作用描述这个数据是做什么用的,差不多和public描述这个数据是公有的一样。想具体了解可以看Core    Java2。废话不多说了,直接进入正题。

我们先看一下在JUnit 3中我们是怎样写一个单元测试的。比如下面一个类:
public class AddOperation {
      public int add(int x,int y){
          return x+y;
      }
}

我们要测试add这个方法,我们写单元测试得这么写:
import junit.framework.TestCase;
import static org.junit.Assert.*;
public class AddOperationTest extends TestCase{

      public void setUp() throws Exception {
      }

      public void tearDown() throws Exception {
      }

      public void testAdd() {
          System.out.println(\"add\");
          int x = 0;
          int y = 0;
          AddOperation instance = new AddOperation();
          int expResult = 0;
          int result = instance.add(x, y);
          assertEquals(expResult, result);
      }
}

可以看到上面的类使用了JDK5中的静态导入,这个相对来说就很简单,只要在import关键字后面加上static关键字,就可以把后面的类的static的变量和方法导入到这个类中,调用的时候和调用自己的方法没有任何区别。


我们可以看到上面那个单元测试有一些比较霸道的地方,表现在:
1.单元测试类必须继承自TestCase。
2.要测试的方法必须以test开头。

如果上面那个单元测试在JUnit 4中写就不会这么复杂。代码如下:
import junit.framework.TestCase;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import static org.junit.Assert.*;

/**
*
* @author bean
*/

public class AddOperationTest extends TestCase{
    
      public AddOperationTest() {
      }

      @Before
      public void setUp() throws Exception {
      }

      @After
      public void tearDown() throws Exception {
      }

      @Test
      public void add() {
          System.out.println(\"add\");
          int x = 0;
          int y = 0;
          AddOperation instance = new AddOperation();
          int expResult = 0;
          int result = instance.add(x, y);
          assertEquals(expResult, result);
      }
    
}
我们可以看到,采用Annotation的JUnit已经不会霸道的要求你必须继承自TestCase了,而且测试方法也不必以test开头了,只要以@Test元数据来描述即可。
从上面的例子可以看到在JUnit 4中还引入了一些其他的元数据,下面一一介绍:
@Before:
使用了该元数据的方法在每个测试方法执行之前都要执行一次。

@After:
使用了该元数据的方法在每个测试方法执行之后要执行一次。

注意:@Before和@After标示的方法只能各有一个。这个相当于取代了JUnit以前版本中的setUp和tearDown方法,当然你还可以继续叫这个名字,不过JUnit不会霸道的要求你这么做了。

@Test(expected=*.class)
在JUnit4.0之前,对错误的测试,我们只能通过fail来产生一个错误,并在try块里面assertTrue(true)来测试。现在,通过@Test元数据中的expected属性。expected属性的值是一个异常的类型

@Test(timeout=xxx):
该元数据传入了一个时间(毫秒)给测试方法,
如果测试方法在制定的时间之内没有运行完,则测试也失败。

@ignore:
该元数据标记的测试方法在测试中会被忽略。当测试的方法还没有实现,或者测试的方法已经过时,或者在某种条件下才能测试该方法(比如需要一个数据库联接,而在本地测试的时候,数据库并没有连接),那么使用该标签来标示这个方法。同时,你可以为该标签传递一个String的参数,来表明为什么会忽略这个测试方法。比如:@lgnore(“该方法还没有实现”),在执行的时候,仅会报告该方法没有实现,而不会运行测试方法。


 


在Eclipse中使用JUnit4进行单元测试(初级篇)

 

我们在编写大型程序的时候,需要写成千上万个方法或函数,这些函数的功能可能很强大,但我们在程序中只用到该函数的一小部分功能,并且经过调试可以确定,这一小部分功能是正确的。但是,我们同时应该确保每一个函数都完全正确,因为如果我们今后如果对程序进行扩展,用到了某个函数的其他功能,而这个功能有bug的话,那绝对是一件非常郁闷的事情。所以说,每编写完一个函数之后,都应该对这个函数的方方面面进行测试,这样的测试我们称之为单元测试。传统的编程方式,进行单元测试是一件很麻烦的事情,你要重新写另外一个程序,在该程序中调用你需要测试的方法,并且仔细观察运行结果,看看是否有错。正因为如此麻烦,所以程序员们编写单元测试的热情不是很高。于是有一个牛人推出了单元测试包,大大简化了进行单元测试所要做的工作,这就是JUnit4。本文简要介绍一下在Eclipse3.2中使用JUnit4进行单元测试的方法。

 

首先,我们来一个傻瓜式速成教程,不要问为什么,Follow Me,先来体验一下单元测试的快感!

 

首先新建一个项目叫JUnit_Test,我们编写一个Calculator类,这是一个能够简单实现加减乘除、平方、开方的计算器类,然后对这些功能进行单元测试。这个类并不是很完美,我们故意保留了一些Bug用于演示,这些Bug在注释中都有说明。该类代码如下:

 

package andycpp;

public class Calculator ...{
    private static int result; // 静态变量,用于存储运行结果
    public void add(int n) ...{
        result = result + n;
    }
    public void substract(int n) ...{
        result = result - 1;  //Bug: 正确的应该是 result =result-n
    }
    public void multiply(int n) ...{
    }         // 此方法尚未写好
    public void divide(int n) ...{
        result = result / n;
    }
    public void square(int n) ...{
        result = n * n;
    }
    public void squareRoot(int n) ...{
        for (; ;) ;            //Bug : 死循环
    }
    public void clear() ...{     // 将结果清零
        result = 0;
    }
    public int getResult() ...{
        return result;
    }
}

 

第二步,将JUnit4单元测试包引入这个项目:在该项目上点右键,点“属性”,如图:

 

 

 

 

 

在弹出的属性窗口中,首先在左边选择“Java Build Path”,然后到右上选择“Libraries”标签,之后在最右边点击“Add Library…”按钮,如下图所示:

 

 

然后在新弹出的对话框中选择JUnit4并点击确定,如上图所示,JUnit4软件包就被包含进我们这个项目了。

 

    第三步,生成JUnit测试框架:在Eclipse的Package Explorer中用右键点击该类弹出菜单,选择“New à JUnit Test Case”。如下图所示:

 

 

 

在弹出的对话框中,进行相应的选择,如下图所示:

 

 

    点击“下一步”后,系统会自动列出你这个类中包含的方法,选择你要进行测试的方法。此例中,我们仅对“加、减、乘、除”四个方法进行测试。如下图所示:

 

 

 

之后系统会自动生成一个新类CalculatorTest,里面包含一些空的测试用例。你只需要将这些测试用例稍作修改即可使用。完整的CalculatorTest代码如下:

 

package andycpp;

import static org.junit.Assert.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Ignore;
import org.junit.Test;

public class CalculatorTest ...{

    private static Calculator calculator = new Calculator();
   
    @Before
    public void setUp() throws Exception ...{
        calculator.clear();
    }

    @Test
    public void testAdd() ...{
        calculator.add(2);
        calculator.add(3);
        assertEquals(5, calculator.getResult());
    }

    @Test
    public void testSubstract() ...{
        calculator.add(10);
        calculator.substract(2);
        assertEquals(8, calculator.getResult());
    }

    @Ignore("Multiply() Not yet implemented")
    @Test
    public void testMultiply() ...{
    }

    @Test
    public void testDivide() ...{
        calculator.add(8);
        calculator.divide(2);
        assertEquals(4, calculator.getResult());
    }
}

第四步,运行测试代码:按照上述代码修改完毕后,我们在CalculatorTest类上点右键,选择“Run As à JUnit Test”来运行我们的测试,如下图所示:

 

 

 

运行结果如下:

 

 

 

 

 

进度条是红颜色表示发现错误,具体的测试结果在进度条上面有表示“共进行了4个测试,其中1个测试被忽略,一个测试失败”

 

            至此,我们已经完整体验了在Eclipse中使用JUnit的方法。在接下来的文章中,我会详细解释测试代码中的每一个细节!


在Eclipse中使用JUnit4进行单元测试(中级篇)

 

我们继续对初级篇中的例子进行分析。初级篇中我们使用Eclipse自动生成了一个测试框架,在这篇文章中,我们来仔细分析一下这个测试框架中的每一个细节,知其然更要知其所以然,才能更加熟练地应用JUnit4。

 

一、包含必要地Package

 

在测试类中用到了JUnit4框架,自然要把相应地Package包含进来。最主要地一个Package就是org.junit.*。把它包含进来之后,绝大部分功能就有了。还有一句话也非常地重要“import static org.junit.Assert.*;”,我们在测试的时候使用的一系列assertEquals方法就来自这个包。大家注意一下,这是一个静态包含(static),是JDK5中新增添的一个功能。也就是说,assertEquals是Assert类中的一系列的静态方法,一般的使用方式是Assert. assertEquals(),但是使用了静态包含后,前面的类名就可以省略了,使用起来更加的方便。

 

二、测试类的声明

 

大家注意到,我们的测试类是一个独立的类,没有任何父类。测试类的名字也可以任意命名,没有任何局限性。所以我们不能通过类的声明来判断它是不是一个测试类,它与普通类的区别在于它内部的方法的声明,我们接着会讲到。

 

三、创建一个待测试的对象。

 

你要测试哪个类,那么你首先就要创建一个该类的对象。正如上一篇文章中的代码:

 

private static Calculator calculator = new Calculator();

 

为了测试Calculator类,我们必须创建一个calculator对象。

 

四、测试方法的声明

 

在测试类中,并不是每一个方法都是用于测试的,你必须使用“标注”来明确表明哪些是测试方法。“标注”也是JDK5的一个新特性,用在此处非常恰当。我们可以看到,在某些方法的前有@Before、@Test、@Ignore等字样,这些就是标注,以一个“@”作为开头。这些标注都是JUnit4自定义的,熟练掌握这些标注的含义非常重要。

 

五、编写一个简单的测试方法。

 

首先,你要在方法的前面使用@Test标注,以表明这是一个测试方法。对于方法的声明也有如下要求:名字可以随便取,没有任何限制,但是返回值必须为void,而且不能有任何参数。如果违反这些规定,会在运行时抛出一个异常。至于方法内该写些什么,那就要看你需要测试些什么了。比如:

 

 

   

@Test

    public void testAdd() ...{

          calculator.add(2);

          calculator.add(3);

          assertEquals(5, calculator.getResult());

    }

 

我们想测试一下“加法”功能时候正确,就在测试方法中调用几次add函数,初始值为0,先加2,再加3,我们期待的结果应该是5。如果最终实际结果也是5,则说明add方法是正确的,反之说明它是错的。assertEquals(5, calculator.getResult());就是来判断期待结果和实际结果是否相等,第一个参数填写期待结果,第二个参数填写实际结果,也就是通过计算得到的结果。这样写好之后,JUnit会自动进行测试并把测试结果反馈给用户。

 

六、忽略测试某些尚未完成的方法。

 

如果你在写程序前做了很好的规划,那么哪些方法是什么功能都应该实现定下来。因此,即使该方法尚未完成,他的具体功能也是确定的,这也就意味着你可以为他编写测试用例。但是,如果你已经把该方法的测试用例写完,但该方法尚未完成,那么测试的时候一定是“失败”。这种失败和真正的失败是有区别的,因此JUnit提供了一种方法来区别他们,那就是在这种测试函数的前面加上@Ignore标注,这个标注的含义就是“某些方法尚未完成,暂不参与此次测试”。这样的话测试结果就会提示你有几个测试被忽略,而不是失败。一旦你完成了相应函数,只需要把@Ignore标注删去,就可以进行正常的测试。

 

七、Fixture(暂且翻译为“固定代码段”)

 

Fixture的含义就是“在某些阶段必然被调用的代码”。比如我们上面的测试,由于只声明了一个Calculator对象,他的初始值是0,但是测试完加法操作后,他的值就不是0了;接下来测试减法操作,就必然要考虑上次加法操作的结果。这绝对是一个很糟糕的设计!我们非常希望每一个测试都是独立的,相互之间没有任何耦合度。因此,我们就很有必要在执行每一个测试之前,对Calculator对象进行一个“复原”操作,以消除其他测试造成的影响。因此,“在任何一个测试执行之前必须执行的代码”就是一个Fixture,我们用@Before来标注它,如前面例子所示:

 

 

      @Before

      public void setUp() throws Exception ...{

           calculator.clear();

      }

 

这里不在需要@Test标注,因为这不是一个test,而是一个Fixture。同理,如果“在任何测试执行之后需要进行的收尾工作”也是一个Fixture,使用@After来标注。由于本例比较简单,没有用到此功能。

 


在Eclipse中使用JUnit4进行单元测试(高级篇)

 

一、高级Fixture

 

上一篇文章中我们介绍了两个Fixture标注,分别是@Before和@After,我们来看看他们是否适合完成如下功能:有一个类是负责对大文件(超过500兆)进行读写,他的每一个方法都是对文件进行操作。换句话说,在调用每一个方法之前,我们都要打开一个大文件并读入文件内容,这绝对是一个非常耗费时间的操作。如果我们使用@Before和@After,那么每次测试都要读取一次文件,效率及其低下。这里我们所希望的是在所有测试一开始读一次文件,所有测试结束之后释放文件,而不是每次测试都读文件。JUnit的作者显然也考虑到了这个问题,它给出了@BeforeClass 和 @AfterClass两个Fixture来帮我们实现这个功能。从名字上就可以看出,用这两个Fixture标注的函数,只在测试用例初始化时执行@BeforeClass方法,当所有测试执行完毕之后,执行@AfterClass进行收尾工作。在这里要注意一下,每个测试类只能有一个方法被标注为@BeforeClass 或 @AfterClass,并且该方法必须是Public和Static的。

 

二、限时测试。

 

还记得我在初级篇中给出的例子吗,那个求平方根的函数有Bug,是个死循环:

 

 

   

public void squareRoot(int n) ...{

        for (; ;) ;                 //Bug : 死循环

 }

 

如果测试的时候遇到死循环,你的脸上绝对不会露出笑容。因此,对于那些逻辑很复杂,循环嵌套比较深的程序,很有可能出现死循环,因此一定要采取一些预防措施。限时测试是一个很好的解决方案。我们给这些测试函数设定一个执行时间,超过了这个时间,他们就会被系统强行终止,并且系统还会向你汇报该函数结束的原因是因为超时,这样你就可以发现这些Bug了。要实现这一功能,只需要给@Test标注加一个参数即可,代码如下:

 

@Test(timeout = 1000)
public void squareRoot() ...{
        calculator.squareRoot(4);
        assertEquals(2, calculator.getResult());
}

Timeout参数表明了你要设定的时间,单位为毫秒,因此1000就代表1秒。

 

三、 测试异常

JAVA中的异常处理也是一个重点,因此你经常会编写一些需要抛出异常的函数。那么,如果你觉得一个函数应该抛出异常,但是它没抛出,这算不算Bug呢?这当然是Bug,并JUnit也考虑到了这一点,来帮助我们找到这种Bug。例如,我们写的计算器类有除法功能,如果除数是一个0,那么必然要抛出“除0异常”。因此,我们很有必要对这些进行测试。代码如下:

  @Test(expected = ArithmeticException.class)
  public void divideByZero() ...{
        calculator.divide(0);
  }

如上述代码所示,我们需要使用@Test标注的expected属性,将我们要检验的异常传递给他,这样JUnit框架就能自动帮我们检测是否抛出了我们指定的异常。

 

四、     Runner (运行器)

大家有没有想过这个问题,当你把测试代码提交给JUnit框架后,框架如何来运行你的代码呢?答案就是——Runner。在JUnit中有很多个Runner,他们负责调用你的测试代码,每一个Runner都有各自的特殊功能,你要根据需要选择不同的Runner来运行你的测试代码。可能你会觉得奇怪,前面我们写了那么多测试,并没有明确指定一个Runner啊?这是因为JUnit中有一个默认Runner,如果你没有指定,那么系统自动使用默认Runner来运行你的代码。换句话说,下面两段代码含义是完全一样的:

import org.junit.internal.runners.TestClassRunner;
import org.junit.runner.RunWith;

//使用了系统默认的TestClassRunner,与下面代码完全一样

public class CalculatorTest ...{...} 

@RunWith(TestClassRunner.class)
public class CalculatorTest ...{...}

从上述例子可以看出,要想指定一个Runner,需要使用@RunWith标注,并且把你所指定的Runner作为参数传递给它。另外一个要注意的是,@RunWith是用来修饰类的,而不是用来修饰函数的。只要对一个类指定了Runner,那么这个类中的所有函数都被这个Runner来调用。最后,不要忘了包含相应的Package哦,上面的例子对这一点写的很清楚了。接下来,我会向你们展示其他Runner的特有功能。

 

五、 参数化测试。

你可能遇到过这样的函数,它的参数有许多特殊值,或者说他的参数分为很多个区域。比如,一个对考试分数进行评价的函数,返回值分别为“优秀,良好,一般,及格,不及格”,因此你在编写测试的时候,至少要写5个测试,把这5中情况都包含了,这确实是一件很麻烦的事情。我们还使用我们先前的例子,测试一下“计算一个数的平方”这个函数,暂且分三类:正数、0、负数。测试代码如下:

 

import org.junit.AfterClass;
import org.junit.Before;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.Test;
import static org.junit.Assert.*;

public class AdvancedTest ...{
private static Calculator calculator = new Calculator();
    @Before
public void clearCalculator() ...{
        calculator.clear();
}

    @Test
public void square1() ...{
        calculator.square(2);
        assertEquals(4, calculator.getResult());
}    

@Test   
public void square2() ...{
        calculator.square(0);
        assertEquals(0, calculator.getResult());
}

    @Test   
public void square3() ...{
        calculator.square(-3);
        assertEquals(9, calculator.getResult());
}
 }

为了简化类似的测试,JUnit4提出了“参数化测试”的概念,只写一个测试函数,把这若干种情况作为参数传递进去,一次性的完成测试。代码如下:

 

import static org.junit.Assert.assertEquals;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runners.Parameterized;
import org.junit.runners.Parameterized.Parameters;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;

@RunWith(Parameterized.class)
public class SquareTest ...{
    private static Calculator calculator = new Calculator();
private int param;
private int result;    

@Parameters   
public static Collection data() ...{
        return Arrays.asList(new Object[][]...{
                ...{2, 4},
                ...{0, 0},
                ...{-3, 9},
        });
}

//构造函数,对变量进行初始化

public SquareTest(int param, int result) ...{
        this.param = param;
            this.result = result;
}

@Test   
public void square() ...{
        calculator.square(param);
        assertEquals(result, calculator.getResult());
    }
 }

下面我们对上述代码进行分析。首先,你要为这种测试专门生成一个新的类,而不能与其他测试共用同一个类,此例中我们定义了一个SquareTest类。然后,你要为这个类指定一个Runner,而不能使用默认的Runner了,因为特殊的功能要用特殊的Runner嘛。@RunWith(Parameterized.class)这条语句就是为这个类指定了一个ParameterizedRunner。第二步,定义一个待测试的类,并且定义两个变量,一个用于存放参数,一个用于存放期待的结果。接下来,定义测试数据的集合,也就是上述的data()方法,该方法可以任意命名,但是必须使用@Parameters标注进行修饰。这个方法的框架就不予解释了,大家只需要注意其中的数据,是一个二维数组,数据两两一组,每组中的这两个数据,一个是参数,一个是你预期的结果。比如我们的第一组{2, 4},2就是参数,4就是预期的结果。这两个数据的顺序无所谓,谁前谁后都可以。之后是构造函数,其功能就是对先前定义的两个参数进行初始化。在这里你可要注意一下参数的顺序了,要和上面的数据集合的顺序保持一致。如果前面的顺序是{参数,期待的结果},那么你构造函数的顺序也要是“构造函数(参数, 期待的结果)”,反之亦然。最后就是写一个简单的测试例了,和前面介绍过的写法完全一样,在此就不多说。

 

六、 打包测试。

通过前面的介绍我们可以感觉到,在一个项目中,只写一个测试类是不可能的,我们会写出很多很多个测试类。可是这些测试类必须一个一个的执行,也是比较麻烦的事情。鉴于此,JUnit为我们提供了打包测试的功能,将所有需要运行的测试类集中起来,一次性的运行完毕,大大的方便了我们的测试工作。具体代码如下:

 

import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runners.Suite;

@RunWith(Suite.class)
@Suite.SuiteClasses(...{CalculatorTest.class, SquareTest.class})
public class AllCalculatorTests ...{}

大家可以看到,这个功能也需要使用一个特殊的Runner,因此我们需要向@RunWith标注传递一个参数Suite.class。同时,我们还需要另外一个标注@Suite.SuiteClasses,来表明这个类是一个打包测试类。我们把需要打包的类作为参数传递给该标注就可以了。有了这两个标注之后,就已经完整的表达了所有的含义,因此下面的类已经无关紧要,随便起一个类名,内容全部为空既可。

 

Android单元测试学习之 Junit4,基于android的天气预报app开发 2. Junit4 =========================================================================== 2.1 什么是Junit4 Junit4是事实上的Java标准测试库,并且它是JUnit框架有史以来的最大改进,其主要目标便是利用Java5的Annotation特性简化测试用例的编写。这也说明想要使用Jnit4,得有JDK1.5以上 也就是说 Junit4是使用注解来完成测试的。 Android Studio已经自动依赖了Junit4 阅读详情

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在项目的实际开发中,我们需要在完成每层的功能代码实现之后去对该功能的代码进行测试,这是因为如果在所有的代码都写完之后在测试的话,会造成调试困难,代码修改起来也很繁琐,这样开发效率会大大降低,不利于项目的开发。 下面我们来讲讲怎么进行Junit4的配置。(其实就是导入jar包),在学习的时候老师给了我们两个jar包,分别是下面两个包 百度了一下,在配置Junit包(4.10版本,我的是4.1...

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OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

IDEA中使用Junit4进行测试的入门配置

1.安装插件 –>打开File菜单的下拉菜单settings[设置] –>点击左侧Plugins[插件]菜单 –>在输入框中输入JUnitGenerator 2.0进行Install –>重启IDEA 2.配置插件 打开settings[设置] –>点击左侧Other Settings[其他]菜单 –>点击左侧JUnit Generator菜单 –>点击Properties[

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jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

maven下配置junit4测试SSH架构Service层

<br />1、首先看junit4环境的配置<br /> <br />在 pom.xml 中添加以下依赖项:<br /> <br /><dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjweaver</artifactId> <version>1.6.9</version> <type>jar</type> <scope>compile</scope> </dependency> <dependency>

qqzhuyuehe的专栏 2770

junit5.junit4在pom中的配置

qq_43715831的博客 2028

JUnit4.13环境配置

Junit 4.13环境配置 JUnit是一个强大的单元测试工具。它可以针对某一个特定类的所有方法进行精确打击。这个东西具体怎么使用,留在以后说。这次给大家说说idea下配置JUnit环境的方法。 1、下载JUnit4.13的jar包 链接:https://github.com/junit-team/junit4/wiki/Download-and-Install 一共两个jar包。下载...

weixin_30357231的博客 1791

IDEA Junit4配置

转自https://www.cnblogs.com/wangmingshun/p/6411885.html 一、安装JUnitGenerator V2.0。   1、通过网络安装。如下   2、手动下载插件安装。插件下载:https://plugins.jetbrains.com/idea/plugin/3064-junitgenerator-v2-0。安装如下图所示:   3、安装完成重启IDEA,即可使用。 二、修改JUnitGenerator V2.0的配置。   1、自动生成测.

michellechouu的专栏 395

JUnit4 安装与配置完全指南

JUnit4 是一个面向程序员的、用于编写可重复测试的简单框架,它遵循xUnit架构的经典设计模式,广泛应用于Java语言的单元测试场景。此框架简化了测试过程,使得开发者能够高效地验证代码功能。 ## 项目基础介绍与编程语言 **项目名称**: JUnit4 **编程语言**: 主要使用Java **项目定位**: 单元测试工具,适用于所有Java应用开发人员 JUnit4通过引...

gitblog_09558的博客 769

IDEA Maven项目配置Junit4单元测试

Junit4下最新版,使用单元测试可以减少main函数程序的编写。简洁便利。 在IDEA中,可以加装插件Junit generator v2.0 (用来为待测试类生成测试类,但不包含junit类库)   Jnuit类库是需要的,可以外添加jar包build path,不过maven项目就直接写依赖吧 &lt;dependencies&gt; &lt;dependenc...

不再更新,新博客 chgl16.space 2万+
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hongyanjava
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